當矽谷巨頭遇上中國開源浪潮

「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，去年讀到來自中國公司的有趣AI想法，是美國公司的兩倍多。」

Databricks共同創辦人Andy Konwinski在Cerebral Valley AI高峰會上的這番話，像一記警鐘敲響了整個科技界。這位同時身兼AI研究與創投公司Laude共同創辦人的科技先驅，直言美國正在失去AI研究的主導地位，並將這種轉變稱為對民主的「生存級」威脅。

開源：意外成為中美科技戰的關鍵戰場

在大多數人的認知中，美國科技公司應該在AI領域遙遙領先。OpenAI的ChatGPT、Google的Gemini、Meta的Llama系列，這些都是家喻戶曉的名字。但Konwinski看到的卻是另一個現實：中國正在通過開源策略，悄悄改變遊戲規則。

「第一個在『Transformer架構級別』實現下一個突破的國家將獲得優勢，」Konwinski指出。而他口中的Transformer，正是2017年由Google研究員在論文中開源發布的技術，後來催生了整個生成式AI革命。

這個歷史案例說明了開源的威力：最有影響力的突破往往來自開放共享的知識，而不是封閉的專利壁壘。

中國的開源戰略：政府主導的創新生態系

Konwinski觀察到，在中國，政府積極支持和鼓勵AI創新開源化。無論是深度求索（DeepSeek）的模型，還是阿里巴巴的Qwen系列，這些技術大多以開源形式發布，讓整個生態系能夠在此基礎上繼續建設。

中國開源AI的三大優勢

1. 快速迭代的創新循環 開源模式讓中國的研究團隊能夠在彼此工作的基礎上快速建設，避免了重複造輪子的浪費。一個團隊的突破很快就能被其他團隊吸收和改進，形成正向的創新循環。

2. 人才培養的乘數效應 開源項目成為培養AI人才的絕佳平台。年輕的研究人員可以通過參與真實項目獲得經驗，而不必從零開始。這種「站在巨人肩膀上」的模式，加速了整個國家AI人才庫的擴張。

3. 生態系建設的網絡效應 當越來越多的開發者和企業開始使用某個開源框架時，就形成了強大的生態系鎖定效應。中國正在通過開源策略，構建自己的技術標準和生態體系。

美國的困境：專利壁壘與人才外流

與中國形成鮮明對比的是，美國主要AI實驗室——包括OpenAI、Meta和Anthropic——雖然持續進行重大創新，但這些創新大多保持專有而非開源。

高薪挖角：學術界的沉默危機

更令人擔憂的是，這些科技巨頭正在通過提供數百萬美元的高薪，吸納頂尖學術人才，這些薪酬遠遠超過了專家們在大學能夠獲得的收入。

這種現象導致了雙重問題：

• 學術研究人才流失：原本應該從事基礎研究的人才被產業界高薪挖走
• 知識共享文化式微：企業的專利策略阻礙了科學家之間的開放交流

Konwinski強調：「為了讓想法真正蓬勃發展，它們需要與更大的學術界自由交流和討論。」他擔憂美國正在失去這種「科學家與科學家對話」的傳統優勢。

Transformer的啟示：開源如何改變世界

回顧AI發展史，最具革命性的突破之一——Transformer架構，正是通過開源論文改變了整個行業。2017年，Google研究員發表了《Attention Is All You Need》這篇開創性論文，沒有任何專利限制，任何人都可以基於這個架構進行建設。

開源創新的連鎖反應

這篇論文的影響是深遠的：

• 催生生成式AI革命：沒有Transformer，就沒有後來的GPT系列、BERT等模型
• 降低創新門檻：全球的研究人員都可以在此基礎上進行實驗和改進
• 加速技術普及：從學術實驗室到產業應用的轉化時間大幅縮短

這個案例生動說明了：最強大的創新往往不是來自封閉的實驗室，而是來自開放協作的生態系。

台灣的機遇與挑戰：在中美之間找到定位

對於台灣這樣的科技重鎮，中美之間的開源戰略競爭既帶來挑戰，也創造了獨特機會。

台灣的三大戰略機會

1. 成為開源生態系的關鍵節點 台灣擁有強大的硬體製造能力和軟體人才，可以在全球開源AI生態系中扮演重要角色。從晶片設計到模型優化，台灣企業都有機會參與價值鏈的關鍵環節。

2. 橋接東西方的技術交流 在地緣政治緊張的背景下，台灣可以成為連接中美技術生態系的重要橋樑。通過參與國際開源項目，台灣團隊可以保持技術前沿性，同時建立全球合作網絡。

3. 發展本土開源社群 借鏡中國的經驗，台灣應該積極培育本土的開源AI社群。政府、學界和產業界可以合作創建開源激勵機制，鼓勵研究人員共享成果。

台灣需要避免的陷阱

避免過度依賴單一技術來源：雖然開源提供了技術access，但台灣也應該發展自主的AI研發能力，避免在關鍵技術上受制於人。

平衡開放與安全：在擁抱開源的同時，需要建立適當的安全審查機制，防止關鍵技術不當外流。

開源商業模式的新思考

Konwinski的觀點引發了一個更深層的問題：在AI時代，什麼才是可持續的創新模式？

從「圍牆花園」到「開放生態系」

傳統的科技商業模式建立在專利和技術壁壘之上，但AI時代可能需要不同的思維。開源不等於無商業價值，相反，它可能創造更大的價值生態系。

案例學習：Red Hat與MySQL 這些公司證明了開源軟體可以建立成功的商業模式。它們通過提供專業服務、企業版功能和技術支持來實現盈利，同時保持核心技術的開放性。

AI時代的開源變現策略

對於AI公司來說，可能的開源商業模式包括：

• 基礎模型開源，增值服務收費
• 開源社區版，企業專屬版
• 開源技術，專有數據服務
• 開源框架，雲端託管服務

政策建議：重建美國的開源優勢

Konwinski的警告不僅是對產業界的呼籲，也是對政策制定者的提醒。要重建美國的開源優勢，可能需要以下措施：

學術界的激勵機制改革

建立開源研究獎勵基金：政府和大學可以設立專門資金，獎勵那些將研究成果開源共享的學者。

調整學術評價標準：在 tenure 和晉升評審中，給予開源貢獻與傳統論文同等的權重。

產業界的協作新模式

建立產業聯盟：科技公司可以組建開源聯盟，共同投資基礎研究，同時共享成果。

專利池與交叉授權：通過建立專利池和交叉授權機制，在保護創新的同時促進技術共享。

未來展望：開源AI的全球格局

隨著AI技術變得越來越重要，開源與專有之爭將更加激烈。我們可能看到幾種可能的未來情景：

情景一：分裂的AI生態系

中美各自發展獨立的AI生態系，形成技術標準的分裂。這種情景下，全球創新效率可能受損，但各區域會發展出符合本地需求的特化解決方案。

情景二：開源主導的融合

開源模式成為主流，中美技術生態系在某種程度上融合。這種情景最有利於全球創新，但需要解決地緣政治和安全性問題。

情景三：混合模式興起

出現新的混合模式，在基礎研究層面保持開放，在應用層面允許專有創新。這種模式可能最為可行，但也最難管理。

結語：開源是戰略選擇，不是技術選擇

Konwinski的觀點提醒我們，開源與專有之爭本質上是創新哲學的競爭。在AI這個決定未來競爭力的關鍵領域，選擇什麼樣的創新模式將影響國家和企業的長期命運。

對於台灣來說，這場競爭既是挑戰也是機遇。通過積極參與全球開源生態系，同時發展自主創新能力，台灣可以在中美科技競爭中找到獨特的定位和價值。

開源不是萬能藥，但歷史告訴我們：最持久的創新往往來自開放協作，而不是封閉保護。在AI時代，這個真理可能比以往任何時候都更加重要。

原始來源資訊
標題：Databricks co-founder argues US must go open source to beat China in AI
來源：TechCrunch
作者：Marina Temkin
發布時間：Fri Nov 14 2025 22:53:51 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
連結：https://techcrunch.com/2025/11/14/databricks-co-founder-argues-us-must-go-open-source-to-beat-china-in-ai/