硅谷转向低成本中国开源模型：成本与技术的新挑战

最近，硅谷的动向引起了广泛关注：他们似乎正从昂贵的闭源模型转向更经济的开源替代方案。

被称为“SPAC 之王”的知名企业家和投资人 Chamath Palihapitiya 透露，其团队曾是 Bedrock 的前 20 大用户，但现已将大量工作负载迁移至中国模型 Kimi K2，该平台由 Groq 提供，因其性能显著更优且成本远低于 OpenAI 和 Anthropic。

Kimi K2 是由月之暗面团队开发的混合专家（MoE）大型语言模型，总参数量达 1 万亿，激活参数量为 320 亿。Vercel、Cline 和 Cursor 等知名云端开发平台也宣布接入 Kimi K2 模型。

“转向开源模型的核心考量是成本。”Palihapitiya 表示，尽管其编程工具仍通过 Anthropic 系统运行，但后者成本高昂。相比之下，DeepSeek 模型推出时价格就便宜许多，但切换需花费数周乃至数月。

关于模型所有权及风险，Palihapitiya 指出，Groq 接入中国模型的做法包括获取源代码、进行部署和分支开发，最终将模型部署在美国本土数据中心。服务上，Groq 通过开放的 API 实现“token 进、token 出”。

网友对此举看法不一，有人称这是“疯狂的举动”，也有人认为这是“真正的结构性转变”。

此消息源自 Palihapitiya 近期参与的一档播客节目，嘉宾还包括白宫首位人工智能主管 David O. Sacks 及企业家 David Freeberg 和 Jason Calacanis。节目中讨论了 DeepSeek 等中国优秀开源 AI 模型给美国 AI 产业带来的压力。

“中国模型太便宜了”

Jason Calacanis： 中国大语言模型公司 DeepSeek 发布了新开源的 DeepSeek 3.2 EXP 模型，这款模型速度更快、成本更低，还搭载了 DSA（DeepSeek 稀疏注意力机制）新功能。最关键的是，它能将 API 成本降低高达 50%。

David Freeberg： 我认为当前 AI 领域正在进行全面的架构重构，从成本和能耗角度看，还处于“每 token 成本优化”的初期阶段。

Chamath Palihapitiya： 我们已将大量工作负载转移至 Groq 平台上的 Kimi K2 模型，因其性能强且成本低。但问题在于，编程工具必须通过 Anthropic 系统运行，尽管 Anthropic 技术出色但成本高昂。

白宫 AI 主管：美国开源模型落后于中国

David O. Sacks： 开源软件能制衡大型科技公司的权力。如今所有领先的开源大模型都来自中国。美国在 AI 竞赛中若希望获胜，需要更多开源方案替代闭源专有模型。

Jason Calacanis： OpenAI 的名字虽含“Open”（开放），但现实际含义讽刺。苹果在 AI 领域落后，却推出了有意思的开源模型。

Chamath Palihapitiya： 高性能闭源模型属美国，高性能开源模型属中国。未来面临的问题是生成输出 token 的能耗和成本。

中国模型入美，如何安全“运作”？

David O. Sacks： 使用中国模型时，所有权不再属于中国公司。数据不会传回中国，而是在自己的基础设施上运行。

Chamath Palihapitiya： 我们通过 Groq 的 API 实现“token 进、token 出”。Groq 对我们这种应用公司来说，就像第二个亚马逊云科技。

David O. Sacks： 企业通常想把模型部署在自己的数据中心以保持数据安全。但如何测试这些模型的安全性是一个关键问题。

Chamath Palihapitiya： 所有大型安全公司都在测试这些模型以找出漏洞。目前这些模型还没出现问题。

David O. Sacks： AI 会高度去中心化、垂直化。未来绝大多数 AI 应用都是无害的。