今年 3 月，Meta 发布了 Llama（羊驼），很快成为 AI 社区内最强大的开源大模型，也是许多模型的基座模型。有人戏称，当前的大模型集群，就是一堆各种花色的 羊驼 。
而就在前些天，Meta 又推出了免费可商用版本的 羊驼 2 号 —— Llama2，据说性能比肩 GPT-3.5。
我们知道，各个互联网、科技公司都在竞相训练、推出自己的大模型，投入了大量的计算资源和成本，如果不能有效的完成商业化，那么这些大模型就很难回收成本，后续的迭代、更新、升级都成问题，不仅研发企业会亏个底掉，更苦恼的大概就是 前功尽弃 的用户了。
开源是大势所趋，但闭源大模型依然有其存在意义和商业价值。按照目前的 AI 产业落地经验来看，用好大模型，还是得靠闭源。
前不久，我参加某一个国产大模型的内部沟通会，对方高层就明确表示，自己全部用的是闭源代码，并且坚持走闭源路线，就是考虑到训练大模型与行业伙伴合作，其中很多隐私数据是不方便开源的。
就拿目前最能打的 Llama 2 为例，Meta 将 Llama 2 70B 的结果，与闭源模型进行了比较，结果在 MMLU 和 GSM8K 上接近 GPT-3.5，但在编码基准上，还存在显著差距，不少数据在多样性和质量方面有所欠缺。
当然，开源大模型的优化迭代速度很快。但开源的本质和 有性繁殖 很像，就是通过大量繁殖和变异，如同开篇那张 羊驼集群 一样，面对不确定的未来，借助进化的 优胜劣汰 ，让最优质的后代持续涌现。所以，开源软件的分支多，对用户来说，这个选择的成本是很高的，加上开发人员众多，版本控制是一个问题。
开源大模型要遵守开源协议，商业使用需要获得授权，海外开源大模型也要受到属地管辖，github 就曾封禁俄罗斯开发者账号。使用海外开源大模型开发产品，供应链的风险苹果id注册美国地址栏怎么填写，是客观存在的。
那么，使用国产开源大模型呢？安全性得到保障，但从商业角度看，很多客户，如大型政企，也非常看重大模型在业务上的可靠性，采购时往往需要大公司的品牌背书。一方面研发投入更大，口碑更高；另一方面，万一大模型生成不当，导致商业损失或商誉问题，使用闭源大模型可以问责服务商，使用开源大模型总不能找全球开发者算账吧？
比如大模型创业公司 Huging Face，为客户提供 AI 咨询，是开源社区的台柱子，表示有大量客户希望把自己的私有数据 / 专业数据用来训模型，并不想把这些数据给到 OpenAl。
大模型落地，并不是接入 API、塞进数据、调参优化就结束了。作为一种新兴技术，大模型与业务场景的融合，还有非常多挑战。比如大模型需要通过蒸馏压缩，减小模型规模，才能在端侧部署，很多企业根本没有这类专业人才。
再比如，大模型与业务结合，需要产品、运营、测试工程师等多种角色共同参与，这些服务能力是以 coder 为主的开源团队，所很难提供的。此外，大模型的长期应用，算力、存储、网络等配套都要跟上，开源社区无法帮助用户 一站式 解决这些细节问题。
还有数据隐私顾虑，大模型是不能直接为产业所用的，还要通过专有场景数据进行优化，而这些数据训练完的模型会被开源开放出去，让企业顾虑重重。
我们曾采访过一个智慧医疗研发团队，对方表示，大量医疗数据分布在各大医院、研究机构，又涉及患者隐私，大家对于把数据拿出来共同训练一个行业模型，都存在顾虑。一方面是安全得不到保障，另一方面是自己的数据质量高，但从中得不到恰当的回报，和其他数据质量低的机构一样，很难协调。在开源大模型的共建中，如何得到数据、把握配方、确定各方贡献，还存在很多难题。
开源大模型需要平衡技术创新自由和版权收益之间的冲突，而使用闭源大模型就没有这方面的麻烦，数据和模型的所有权、使用权都很清晰，牢牢掌握在企业自己手里。
可以说，目前开源大模型还无法达到实际的业务需求。而开源大模型使用者和 ISV 集成商，是需要获得商业回报的，如果开源大模型不可商用、效果不好、很难赚钱，那么即使免费，企业也会慎重考虑要不要投入人来开发。
可能有人不理解了，开源免费商用，大家都能用上白菜价的大模型了，对开发者和企业用户多友好，你怎么还说闭源好？是不是为一门心思赚钱的大厂站台？
中国科学院梅宏院士曾说过，开源以理想主义为源起，以商业化为蓬勃助力，是开放创新的典范。没有商业化，不可能有开源。
所以，开源也好，闭源也好，谁能更早 可商用 ，谁就更有未来。这一点上，闭源大模型可能更占优势，毕竟有底气闭源的厂商，还是有两把刷子和研发家底儿的。
那么，开源大模型的优势在哪里呢？如果说闭源大模型要到产业去，那么开源大模型就要到群众中去，主打一个人多力量大。
开源大模型不同于传统开源软件，把源代码放上去，然后全球开发者来贡献代码就完了。大模型的协同共建，更多体现在社区繁荣，大家一起把模型做优化、数据做丰富、工具做完善、应用做全面……
1. 技术创新。开源社区可以汇聚广大科技企业、研究机构和开发者，对模型进行优化、改进、加速迭代，让模型技术和配套数据集、应用工具等，变得丰富、高质，从而保持领先。
2. 人才争夺。大模型作为新兴技术，人才紧缺，通过开源社区吸引全球优秀人才做贡献，加速大模型升级，能够拉开差距。有竞争才有压力，所以 LLama 2 发布之后，很快传出 OpenAI 也开始考虑半年内开源 GPT-3.5 的消息，开发者们有福了。
3. 生态合拢。目前各行各业的 IT 解决方案和数字化转型，大量使用开源技术和应用，建设大模型开源生态，让 IT 人才和企业使用相关技术，对于后期的商业化非常有帮助。比如 OpenAI 的合作伙伴 / 投资方微软，这次也选择成为 Llama 2 的首要合作伙伴，支持个人开发者和中小公司以最低成本调用 Llama 2，这对 azure 无疑是一大利好。
就像手机操作系统的 iOS 与 Andriod，开源与闭源的竞争，并不是某一个领域打的 你死我活 ，而是各自走出一条差异化的道路，迎来自己的天地。大模型也是如此。
既然如此，为什么还有专家认为，Llama 2 开源对开源来说是一个巨大的飞跃，但对闭源的大模型公司是一个巨大打击？
谷歌研究人员曾发文说，因为有开源社区，我们（Google 和 OpenAI）没有护城河。但是，OpenAI 还有 GPT-4 这样的闭源大模型作为杀手锏，只有被开源逼急了的情况下，才考虑把 GPT-3.5 开源，这里面是有技术代差的。而且 GPT-3.5 开源只透露了口风，具体进展还是未知数。
所以，这类头部科技厂商和云巨头，如海外的谷歌、OpenAI，国内的 BATH，卡美国苹果手机id怎么注册、钱、人才、数据、市场认知度、客户基础都有优势，走闭源路线来完成大模型商业化、产业化是有一定先发优势和壁垒的。
此前，全球大小科技公司和各类科研机构，一拥而上训基础大模型，比如某些机器视觉 AI 独角兽，不小心就成了基础层和应用层之间的 夹心饼干 。
实力上打不过 GPT，成本上打不过 Llama，训出来的基础通用大模型，还没等到正式开放商用，就已经过时了，注定是明日黄花。市场上拼不过巨头，开放度不如开源社区，几乎不可能收回高昂的开发成本。
比如国内某 AI 公司的大模型，此前私有化报价是一年 30 万，随后就宣布对学术研究完全开放，获得授权可免费商用。做大模型开源社区，也有商业化的可能（如 Linux/ Android/ 红帽），同时也能避免跟头部的通用大模型的 硬碰硬 。
对于应用层开发者和 ISV 集成商企业来说，用好产业接受度高的闭源大模型，可以更快让客户接受，更适合私有化定制部署的业务需求，更快完成商业落地和收入增长。
对于 AI 创业公司来说，开源直接就能用，避免重复造轮子，可能是更理想、低成本试错的商业化手段， 报团取暖 贡献大模型开源项目，推动大模型开源社区的发展，也会获得社区回馈和商业回馈。
中国大模型发展到高水平，既要有全球领先的闭源大模型打头阵，也要有具备世界影响力的大模型开源社区。
道阻且长，行则将至。不妨用建设性心态，来看待开源闭源之争，给国产闭源大模型一些信心，也给国內开源社区一些鼓励和支持。
