在近期举行的 Cerebral Valley AI 峰会上，Databricks 联合创始人、风投机构 Laude 创始人 Andy Konwinski 提出一个明确观点：美国若想在人工智能领域维持领先地位，必须重新拥抱开源研究生态。
Konwinski 指出，当前 AI 领域的创新重心正在发生转移。他举例称：“在伯克利、斯坦福等高校，许多 AI 博士生反映，过去一年中对他们影响最大的新想法，来自中国机构的论文数量是美国机构的两倍。”
这一现象的背后，是研究范式的差异。
闭源主导下的创新瓶颈
Konwinski 认为，尽管 OpenAI、Meta、Anthropic 等美国大模型公司仍在持续推出新成果，但这些工作几乎全部以闭源形式发布。与此同时，它们以高薪吸引大量顶尖学术人才加入工业界，导致高校研究力量被削弱。
“真正的技术突破，往往依赖学术共同体的自由交流与迭代。但如今，这种交流正在减少。”他说。
他以 2017 年谷歌发布的《Attention is All You Need》为例——这篇完全开源的 Transformer 论文，直接催生了后续整个生成式 AI 的发展浪潮。“下一个类似级别的架构突破出现在哪里，哪里就可能掌握长期优势。”
中美开源策略的对比
Konwinski 特别对比了中美两国在 AI 开源方面的政策与实践：
- 中国：多家机构主动开源大模型，如阿里巴巴的 通义千问（Qwen）、深度求索（DeepSeek）的 DeepSeek 系列，并鼓励社区基于其模型进行二次开发。
- 美国：主流大模型公司普遍采取闭源策略，仅提供 API 或有限访问权限，限制了外部研究者对模型内部机制的理解与改进。
“中国正在构建一个开放的创新生态，而美国的创新源泉正在收缩。”他指出。
对美国的双重风险
Konwinski 强调，这一趋势不仅关乎学术竞争力，更涉及长期战略与商业利益：
- 学术层面：高校难以留住人才，基础研究能力下降；
- 产业层面：五年后，若开源生态持续落后，美国企业也可能因缺乏底层创新而失去技术代际优势。
他警告：“如果只依赖闭源模型，我们可能正在消耗未来的研究潜力。”
呼吁：重建开源基础设施
作为回应，Konwinski 与他人共同创立了 Laude Institute，一个直接向独立研究人员提供资助的非营利加速器，目标是支持不受企业或政府议程约束的开放研究。
他呼吁美国政府、高校与企业共同努力：
- 增加对开源 AI 项目的资金支持；
- 鼓励研究人员在发布成果时附带代码与模型权重；
- 建立激励机制，让学术界与工业界在开源框架下协同创新。
“美国需要成为‘开源的第一’，而不仅仅是‘模型的第一’。”他说。
背景补充
- Andy Konwinski 是 Apache Spark、Delta Lake 等关键开源项目的早期贡献者，Databricks 的联合创始人之一，长期倡导数据与 AI 的开放生态。
- Laude 风投基金由他与 NEA 元老 Pete Sonsini 等人于 2023 年创立，专注于早期 AI 基础设施与工具投资。
- Laude Institute 不隶属于任何大学或公司，直接向全球研究者发放小额研究资助（grants），强调“想法优先，机构次之”。
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