Meta 考虑转向封闭 AI 模型，开源理念面临挑战

今年早些时候，Meta 的新超级智能实验室开始讨论放弃其强大的开源人工智能模型 Behemoth，转而开发封闭源代码的模型。据《纽约时报》报道，消息人士表示，Meta 已经完成了对 Behemoth 的训练，但由于内部表现不佳，推迟了发布计划。当新的超级智能实验室启动时，对这一模型的测试据说已经停止。 然而，这些讨论还只是初步阶段。Meta 首席执行官马克·扎克伯格仍需要批准任何重大变化。Meta 的发言人告诉 TechCrunch，公司的开放源代码 AI 策略“尚未改变”，计划继续发布领先的开源模型。“我们历史上的确没有发布过所有开发的内容，预计将来会继续训练混合的开源和封闭模型。”发言人说。 尽管如此，如果 Meta 优先考虑封闭源代码模型，这将标志着该公司的一个重大哲学转变。Meta 内部已经部署了一些更先进的封闭源代码模型，如为其 AI 副手提供支持的模型。扎克伯格曾经公开批评微软与 OpenAI 合作后变得封闭，称 Meta 的 Llama 系列开源模型是其区别于竞争对手的优势之一，但公司正面临巨大的资金压力。据报道，Meta 为吸引顶级研究员开出了巨额签约奖金和九位数的薪酬，建设新的数据中心，并承担开发通用人工智能（AGI）或“超级智能”的巨大成本。 尽管拥有世界顶级的 AI 研究实验室，Meta 在商业化方面仍落后于 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 和 xAI 等竞争对手。扎克伯格过去的一些评论暗示了他对完全承诺开源模型的矛盾态度。在去年夏天的一档播客中，他说：“我们当然非常支持开源，但我不希望承诺释放我们所做的一切……如果我们发现某个模型具备质的突破，而开源它会带来责任问题，我们不会选择开源。这一切都非常难以预测。” 优先发展封闭源代码模型将使 Meta 拥有更多控制权和盈利渠道，特别是在相信其人才能开发出具有竞争力的一流性能的模型的情况下。这种转变可能会重塑 AI 行业格局，减缓开源发展的势头，使权力重新向主要拥有封闭生态系统的玩家倾斜。这尤其会影响到那些依赖开源基础模型进行微调、安全性和模型对齐的小型公司。在国际层面，Meta 从开源转向封闭可能会让中国在这一领域取得优势，中国一直在积极拥抱开源 AI，如DeepSeek 和 Moonshot AI，以此提升国内能力和全球影响力。 TechCrunch 记者丽贝卡·贝兰指出，如果 Meta 未来选择更加封闭的 AI 发展道路，这不仅会影响其自身的战略定位，也会对整个行业的开源文化和技术创新产生深远影响。Meta 作为科技巨头的决定，将考验其是否能保持此前推动行业快速发展的开放精神，还是为了商业利益逐渐走向封闭。