开放模型进入前沿能力区

7月24日，黄仁勋发X帖转发《开放权重与美国AI领导力》公开信，配文称“世界既需要前沿闭源模型，也需要前沿开放模型”。几天前他还表示中国开源模型“非常优秀”，应被使用。

7月中旬，月之暗面发布Kimi K3，采用混合专家架构，总参数2.8万亿，有896个专家模块，每个Token仅激活16个，支持100万Token上下文，是目前公开参数规模最大的开放权重模型之一，在多项评测中进入全球第一梯队。

7月27日，月之暗面公开K3完整技术报告和模型权重，揭示了相关技术实现方式及三项训练基础设施，使同等算力下模型智能水平提升约2.5倍，推理成本可控。

有报道称微软正评估将Kimi K3用于Azure及部分Copilot场景，以降低对高价闭源模型依赖，反映出开放模型成大型科技公司控制成本、增强议价能力工具，从“平替”进入前沿能力区，这也是黄仁勋发声背景。

硅谷围绕开源模型重新站队

Kimi K3发布后，美国围绕开源模型争论升温。支持限制一方担忧模型被用于高风险用途，政府关注中国模型是否蒸馏美模型能力及芯片使用情况。OpenAI和Anthropic曾警告中国开源模型威胁美国AI领先地位，呼吁加强监管。

支持开源一方认为模型来源和部署方式应分开讨论，企业可本地运行模型控制安全。近200家美国初创企业反对全面禁止中国开源模型，担心抬高成本、强化垄断。

硅谷形成新利益结构，英伟达、微软、Meta等支持开源，Anthropic持续缺席联名公开信，因其闭源商业模式与安全战略和开源相悖。

黄仁勋真正捍卫的是算力市场

黄仁勋支持开源模型有商业逻辑，模型供给丰富、成本降低会增加AI市场参与者和算力需求，符合杰文斯悖论。

AI计算需求超越预训练，各环节都消耗Token，黄仁勋将数据中心比作“AI工厂”，算力是模型共同底座，开源和闭源模型都需基础设施，开源还会吸引中小企业，扩大市场基数。

2.8万亿参数之后，竞争转向系统能力

Kimi K3将开放模型推向2.8万亿参数，但参数与实际计算量分离，模型商业价值由多因素决定。

下一阶段竞争集中在效率、软件生态、部署控制权三个层面。有人称此阶段为开放模型的“Kubernetes时刻”，但形成统一标准仍不确定。

黄仁勋表态并非力挺“中国开源模型”，只要AI应用扩张、生成Token，英伟达就站在产业增长稳定环节，其X帖是给华盛顿的商业意见书，捍卫多元模型供给、更多开发者和持续扩张算力需求的AI市场。