剛剛過去的三月，大模型開源與免費之風勁吹。而OpenAI決定發將發布開放權重的模型，是其中最具代表性的事件。

它標志著大模型競爭的重點，將不再是模型本身技術的先進性，大模型已經商品化，沒有太大的差異，只有在應用的層面，結合用戶的需求、場景和體驗，才可能構建出差異化和殺手級的應用。

這是OpenAI自2019年GPT-2以來首次發布開放權重的模型，是一次重大戰略轉變。從當年谷歌面對Meta的開源模型Llama說出“沒有護城河”，到今天DeepSeek開源對OpenAI的挑戰，OpenAI終于從“歷史錯誤的一方”糾正過來。

OpenAI 其實正面臨著一個生存困境：是繼續使用越來越昂貴的專有模型，還是適應一個新的市場，基礎模型正日益成為實用工具而非高級產品。人工智能的競爭壁壘可能并不在于基礎模型本身，而在于在此基礎上進行的專業微調、領域專業知識和應用程序開發。

OpenAI需要加快大模型的應用落地。盡管已經失去了ChatGPT和GPT-4剛推出時“領先兩年”的優勢，OpenAI在這一輪生成式AI革命中的技術創新、產品創新、尤其是品牌效應方面，依然起到領頭羊作用。如果OpenAI的大模型技術沒有突破，應用又難以規模化落地，整個AI從應用到基礎設施，甚至能源電力的泡沫都可能難以避免一次大幅度的下調。OpenAI既需要進一步擴展推理與多模態統一大模型，也越來越需要通過“模型即應用”做出最直接的變現。與其他AI獨角獸相比，盡管OpenAI在營收方面處于絕對的優勢，但是與數千億美元的基礎設施支出相比，與其3000億美元的估值相比，應用仍然明顯滯后。

和智能體，在中國基本上全面取代了美國的基礎模型服務，并且正在快速布局海外AI+算力生態。DeepSeek已經成為全球增長最快的AI工具，2月的訪問量達到5.25億次，超過ChatGPT的5億次。Llama的模型下載量更是超過10億次。以DeepSeek等中國開源模型為基座模型，從智能體到各行各業的應用，中國AI企業力爭憑借性價比優勢，與硅谷展開激烈的競爭。

美國千方百計不會把讓給中國。白宮正在制訂一個AI行動計劃（AI Action Plan），華盛頓從智庫到業界，最為擔心的是中國開源大模型與相適配的算力基礎設施，不僅在中國全面實現國產化，顯著降低部署和使用門檻，而且會滲透全球更多的國家，得到更廣泛的采納。而中，提出美國及其盟國全面封殺DeepSeek等中國的前沿開源模型。與此同時，OpenAI、Gemini等，也會通過開源與免費，推持其在AI的領先地位。

OpenAI如何開放權重，目前仍在征求意見當中。奧特曼曾提及會在較小的參數量上開放模型部署到端側，現在又提出會開放推理模型，業內猜測有可能是o3mini。開源與免費之后，將對OpenAI的商業模式短期內帶來沖擊，如其較為龐大的用戶訂閱基礎，API服務，以及對一些大客戶的模型定制服務，等等。

但目前ChatGPT依然是最強大的AI品牌，也是它最大的資產。它可能是唯一發布一個新功能就能在一小時內增加100萬用戶的應用，相比之下，這是騰訊為元寶在一周內的激進投放所獲得的新增用戶數量。開源+免費，將可能使OpenAI的生態得到迅速的擴張，有可能在2025年內朝著殺手級應用邁進。OpenAI可能在一個超級入口的基礎上設計其商業模式。

奧特曼宣布對其免費用戶。這將是一筆巨大的算力開銷，如果不馬上推出相應的變現業務，將是非常大的算力成本。內容和工具免費，現成的商業模式就是廣告。OpenAI如果錯過這次機會，將會付出沉重的代價。谷歌剛剛免費了Gemini 2.5 pro，據推測，谷歌將會在Gemini大模型和AI搜索的功能中，加強廣告功能，Perplexity也在加緊推出廣告功能。而Llama 4也將使Meta的各大社交應用中的廣告功能增強，更不必說馬斯克的xAI最近剛剛收購了X（twitter)，將會把社交與AI大模型融為一體，產生新的廣告空間。

正如DeepSeek在中國開源后所掀起的本地部署的熱潮一樣，開源后的OpenAI，也將面臨更多的本地部署需求，這為OpenAI帶來技術服務；與此同時，OpenAI也會通過數據中心提供云服務。盡管如此，OpenAI依然會保持其最先進的推理模型閉源，它將針對最高級的知識和研究用戶，進行最長時間、最多步驟和最復雜的推理，將消耗大量的token。

大模型經濟學正在發生變化，對于OpenAI來說是一次巨大的賭注。好在它最近剛剛完成一輪400億美元的融資，其中300億美元由孫正義領投，先支付了75億美元，其余的325億美元年底前支持，但前提是要完成其對OpenAI的治理結構調整，從一家非營利+營利的雙層結構，變成一家營利的商業公司。馬斯克曾數次起訴OpenAI及奧特曼，要求其履行最初的承諾，開放模型權重，最后一次更狠，甚至不惜以近千億美元。隨著OpenAI的開源，這一官司也將化解，預計公司的治理結構也得以順利調整。

最后，不妨引用一句朱嘯虎的話，技術不是門檻，應用才是門檻。

參考：

https://mp.weixin.qq.com/s/D6tnq-D2yWys0QPYzDGgMA

https://www.nber.org/system/files/working_papers/w7600/w7600.pdf