Hugging Face CEO称AI竞赛已转向开源模型

背景

2025年夏天，AI行业的聚光灯一度聚焦在Anthropic的最新前沿模型，以及美国政府围绕谁有权使用这些模型的争论。然而，当所有人都在关注“前沿”时，开发者们并未停下脚步——他们不再等待Anthropic、OpenAI等巨头“恩赐”访问权限。一系列数据表明，一场更广泛的AI竞赛正在前沿之外悄然进行：中国开源模型在Hugging Face上的下载量占比已超过美国，开源模型在主流推理平台上的调用量也大幅领先闭源前沿模型。这一趋势引发了一个核心问题：当绝大多数生产级AI应用都在使用更便宜、可定制的替代方案时，前沿模型的重要性还剩多少？

核心内容

今年春季，中国开源权重模型占Hugging Face下载量的41%，超过美国模型。在流行模型路由平台OpenRouter上，排名前六的热门模型全部来自中国公司：腾讯、小米、DeepSeek、MiniMax以及Z.ai。截至本文撰写时，Anthropic的Claude Opus 4.7仅排在第七位。来自Vercel的模型使用数据显示，开源权重模型正承担大量AI应用的基础设施负载，而闭源模型则作为高成本的优质层运行。2025年6月，Vercel平台上有近三分之一的AI请求由开源模型处理。

这些平台只反映了AI生态系统的一部分——它们不包括主要实验室自身托管的会话，而后者很可能构成了OpenAI和Anthropic使用量的主体。但开源模型巨大且不断增长的市场份额，正迫使我们面对一个难题：如果大多数生产级AI最终运行在更便宜、可定制的替代方案上，前沿模型还那么重要吗？

一些人将开源模型的增长视为一个信号：最智能的模型可能最终只用于最高专业化的场景。Hugging Face CEO Clem Delangue在近期一期播客中表示：“或许几年后，前沿模型将仅用于实验和一些极高价值的任务，而大多数生产工作负载将由企业内部私有模型或开源模型驱动。”

Hugging Face是一个以托管、分享和帮助公司部署开源模型而闻名的平台和开发者社区。Delangue指出，Hugging Face的客户和社区成员越来越推崇“拥有自己的AI模型”而非“租赁”模型——这种趋势在收到闭源前沿模型高昂扩展账单后，在冷静的现实面前加速升温。他说：“如果你是AI公司或科技公司，你不想把核心能力外包给另一家公司，不想依赖一个无法控制、无法看清、也无法拥有的黑盒API。”

Delangue认为，这一转变反映在Hugging Face的活动上：平台每7秒就创建一个新仓库，托管了约300万个公开模型和100万个公开数据集。他说，这指向一个与“万能模型”截然不同的图景——现实更像是企业使用许多不同的模型，其中许多是为特定用例定制。据他透露，一半的《财富》500强公司正在使用Hugging Face部署自己的私有模型和开源模型。

开源模型的日益流行，恰逢中国AI实验室持续推出能力不断增强的模型。每隔几个月，就有一家中国AI公司发布一个强大的开源权重模型，其部署成本更低、定制更简单，直接削弱了美国公司投入数十亿美元打造的专有AI的经济性。最近，北京AI公司Z.ai发布了一个名为GLM-5.2的开源权重模型，在智能体编码方面表现优异，在识别安全漏洞方面可与Anthropic的最新模型媲美。

Delangue并非唯一主张企业不应绑定单一模型提供商的CEO。微软CEO Satya Nadella近期警告了单一供应商锁定风险，认为数据控制权应成为企业使用AI的首要考虑。他说：“虽然模型提供商对公共数据拥有公平使用权利来训练模型是重要的创新，但我认为讽刺的是，现状是他们反过来对蒸馏施加限制条款，并保留从客户使用和交互数据中学习的权利。如果学习只单向流动，经济价值就会向学习基础设施的所有者集中，而不是知识创造者本身。因此，我们必须把学习基础设施分配给每家公司，让它们能控制自己的学习循环。”

开源模型的崛起也加剧了另一场辩论：能力日益增强的模型是否应该被广泛开放。Anthropic CEO Dario Amodei认为，扩展强大的开源模型权重可能变得危险，因为一旦发布就难以控制。其他人则主张开源模型更容易被不良行为者获取，用于传播虚假信息或实施网络/生物战。

Delangue对此有不同的权衡。他说：“AI最大的风险是权力集中。在我看来，要让世界更安全，就要提升竞争环境，并在这些模型上创造透明度。”透明意味着防御者可以更容易地“修补他们已经知道开源模型可能利用的网络安全风险”。Hugging Face高管认为，将强大模型封闭并不能消除先进AI系统带来的风险，部分原因是很容易绕过前沿模型的API护栏、窃取权重并公开传播。限制强大模型，Delangue认为，只是将技术集中在少数公司手中，同时降低了系统运作的透明度。“把技术关在门内只给少数玩家，并不会让它安全，”他说，“这反而更危险，因为你制造了权力的不对称和能力的不对称。”

关键要点

• 2025年春季，中国开源权重模型在Hugging Face下载量占比41%，超过美国模型。
• OpenRouter平台上最受欢迎的六个模型全部来自中国公司（腾讯、小米、DeepSeek、MiniMax、Z.ai），Anthropic的Claude Opus 4.7仅排第七。
• Vercel数据显示，开源模型处理了平台上近三分之一的AI请求，承担了体积密集型基础设施负载；闭源模型作为高成本优质层。
• Hugging Face CEO Clem Delangue指出，企业越来越倾向于拥有自己的模型而非租赁，以避免锁定在“黑盒API”中。平台每7秒创建一个新仓库，有约300万公开模型和100万公开数据集。
• 中国AI实验室（如Z.ai的GLM-5.2）定期发布强大、低成本、易定制的开源模型，直接挑战美国闭源模型的经济性。
• 微软CEO Satya Nadella强调企业应避免单一供应商锁定，主张将学习基础设施分散到每家公司，使其控制自己的学习循环。
• Anthropic CEO Dario Amodei认为开源强大模型有安全风险；Delangue则认为最大风险是权力集中，开放和透明才是更安全的方式。

意义与影响

该趋势的意义远超模型排行榜本身。它标志着AI产业正在从“少数大模型供应商提供一切”向“多样化、定制化、私有化+开源化”的方向演进。前沿模型可能退居实验室和高价值任务，而日常生产级AI将由企业自研模型或开源模型驱动。这将对云服务定价、商业模式、技术主权乃至国家安全产生深远影响。

一方面，开源模型的崛起削弱了美国AI巨头在模型层面的话语权和经济优势。中国开源生态的繁荣展示了一种不同的增长路径：通过开放、低成本、高可及性的模型吸引全球开发者，进而影响AI基础设施的走向。另一方面，关于模型开放性的争论触及AI治理的核心——是集中控制更安全，还是分布式透明更安全？Delangue的观点代表了一种务实的乐观：通过透明和低门槛，让更多防御者参与安全修补，而非把力量集中在少数人手里。

最终，这场“前沿之外的竞赛”正在重新定义AI的价值创造逻辑：不在于拥有最聪明的模型，而在于能否高效、安全、可控地让AI融入每个企业的核心流程。企业不再只有“租用API”一条路，而是可以选择“拥有并定制自己的模型”。这一转变可能比任何一个前沿模型的发布，更深远地改变AI产业的格局。