美國AI霸主地位動搖？Databricks共同創辦人：開源才是打贏中國的關鍵
前言
「如果你現在去問柏克萊和史丹佛的AI博士生，他們會告訴你，去年讀到的有趣AI想法，來自中國公司的數量是美國公司的兩倍。」
這句話不是來自什麼陰謀論者，而是Databricks共同創辦人Andy Konwinski在Cerebral Valley AI峰會上的公開警告。作為AI研究與創投公司Laude的共同創辦人，他直言美國正面臨「存在性」威脅——不是來自軍事實力，而是來自AI創新能力的流失。
在OpenAI、Meta、Anthropic等巨頭忙著用數百萬美元年薪搶奪頂尖人才的同時，中國正透過系統性的開源策略，悄悄改寫全球AI競爭的遊戲規則。
主要分析
開源vs.閉源：兩種創新哲學的對決
Konwinski的核心論點很明確：真正的創新需要自由交流與討論。他舉了最經典的例子——生成式AI的崛起，正是源自Google在2017年發表的那篇Transformer架構論文。如果當時這項突破被鎖在專利牆後面，今天的ChatGPT可能根本不存在。
「做出下一個『Transformer級別』突破的國家將獲得優勢，」Konwinski如此斷言。
在中國，政府積極支持DeepSeek、阿里巴巴的Qwen等實驗室將研究成果開源，讓整個生態系能夠在此基礎上持續建設。這種「站在巨人肩膀上」的策略，創造了指數級的創新速度。
反觀美國，主要AI實驗室的創新大多保持專有。OpenAI雖然名字裡有「Open」，但最新的GPT模型早已不再開源。這種閉源策略雖然保護了商業利益，卻可能犧牲了整體創新的速度。
人才爭奪戰：學術界vs.產業界
另一個關鍵問題是人才流向。Konwinski指出，美國AI公司用「數百萬美元年薪」吸走頂尖學術人才，讓大學教授職位相形見絀。這造成雙重傷害：
- 學術研究能量流失：原本應該在學界推動基礎研究的頭腦，現在忙著優化商業產品
- 知識擴散受阻：企業內部的研發成果往往不會立即與學術界分享
這種「科學家與科學家對話」的斷裂，在Konwinski看來，正是美國創新生態系的最大隱憂。
深度洞察
AI時代的「開源地緣政治」
這場開源與閉源之爭，本質上是一場關於「創新速度」的競賽。在AI領域，封閉系統可能在短期內創造商業價值，但開源生態系在長期創新上具有無可比擬的優勢：
開源的網絡效應：每個貢獻者都在為整個生態系增值 快速迭代能力：全球開發者同時測試、改進、延伸想法 降低進入門檻：新創公司和小團隊也能站在最新技術前沿
中國深諳此道。透過系統性支持開源，他們正在打造一個全球性的AI生態系，讓世界各地的開發者都在中國技術的基礎上建設——這是一種極具戰略眼光的「軟實力」擴張。
商業模式的重構
在AI Overviews和零點擊搜尋時代，傳統的內容變現模式正在瓦解。開源策略其實是一種新型的商業模式：
- 基礎模型開源，但企業級工具和服務收費
- 建立生態系標準，然後在應用層變現
- 透過開源吸引人才，建立人才網絡
這正是Databricks的成功之道——他們深度參與開源社群，同時提供企業級的商業解決方案。
對台灣的意義
機會：在巨人肩膀上創新
對台灣科技產業而言，這場開源浪潮帶來獨特機會：
技術取得民主化：台灣團隊無需從頭打造基礎模型，可以直接在開源模型上進行應用開發和優化。這降低了進入AI領域的門檮。
生態系參與：台灣開發者可以積極參與中國和美國的開源專案，建立技術話語權。像是參與Hugging Face社群、貢獻開源模型等。
中立位置優勢：台灣處於中美科技交匯點，可以同時吸收兩邊的開源成果，發展出獨特的混合創新模式。
挑戰：選邊站的壓力
但風險同樣存在：
技術依賴：過度依賴單一來源的開源技術可能帶來風險 地緣政治壓力：在中美科技脫鉤背景下，台灣企業可能面臨「選邊站」的壓力 人才競爭：全球AI人才爭奪戰中，台灣需要更積極的人才策略
台灣的因應策略
- 建立本土開源生態系：鼓勵企業將非核心AI技術開源，培養本土開源社群
- 雙軌並行：同時關注中美兩邊的開源發展，保持技術多樣性
- 聚焦應用創新：在基礎模型之上，發展符合台灣產業特色的AI應用
結論與建議
開源不是選擇題，而是生存題
Konwinski的警告應該被認真對待。在AI這個領域，封閉創新就像在沙灘上築城堡——看似堅固，但浪潮一來就消失無蹤。
對台灣的科技從業者、創業家和政策制定者，我有幾個具體建議：
對開發者：
- 積極參與全球開源專案，特別是中美兩邊的重要專案
- 學習在開源基礎上進行商業創新的模式
- 建立個人在開源社群的影響力
對企業：
- 考慮將部分技術開源，換取生態系參與和人才吸引力
- 建立「開源友善」的商業模式
- 投資開源人才培養和社群參與
對政策制定者：
- 支持學術界的開源AI研究
- 建立鼓勵開源創新的政策環境
- 促進台灣在全球開源生態系的能見度
在AI時代，最大的風險不是技術落後，而是被排除在創新生態系之外。開源不只是技術選擇，更是戰略選擇。台灣應該把握這個機會，在中美AI競賽的夾縫中，走出自己的第三條路。
畢竟，在AI這場馬拉松中，跑得最快的未必能跑到最後，但懂得與人同行的一定能走得更遠。