2024年，随着Meta坚持开源AI战略，其股价再度回归高点，也引发了一个争议：开源AI能够战胜闭源的各种产品吗？
开源与闭源的争议早已有之，从操作系统之战到浏览器之争，这场辩论从未停歇。如今在AI领域，这个话题再次引发热议。
随着开源生态越来越繁荣，我们看到OpenAI这些领头羊的优势正在减少，国内厂商DeepSeek已经推出性能胜过o1的开源模型，Meta更是先于OpenAI拿出了视觉AI模型Llama 3.2。
扎克伯格在最新财报会上分享，Llama 3.2已经应用到自家平台中；X上也有海外开发者拿出识别照片生成菜单的产品。
新的变革似乎就在眼前，开源AI正在快速渗透企业级应用，并对闭源模型构成前所未有的挑战。
今晚，前哨AI小课将带来【如何本地部署Llama3.2 开源大模型】专题，教会大家使用这款最新的视觉AI大模型。
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直播之前，我们先抛下感性的判断，从技术、产业格局好好看看开源AI距离领军企业多远，这个生态今天究竟如何？
1.开源生态快速扩张
开源AI因为公布技术、代码的特点，很多人都有「不赚钱，缺乏维护，难以持续」的感觉，事实上开源AI的热度可能远超大家的想象。
Meta官方分享的数据：2024年5—7月，Llama系列模型的使用量翻了一番，下载量超过4亿次，是去年的10倍。
与此同时，Llama系列已经诞生超过6.5万个衍生模型，如同一个巨大的生态系统，在这里企业可以根据自身需求选择最合适的模型，根据自己的需要组合出满意的产品。
ANZ Bank便是一个典型案例。
这家服务澳大利亚和新西兰的银行，最初选择OpenAI作为供应商，测试开发了自己的金融AI产品，然而真正开始部署应用时，它们选择放弃OpenAI，基于Llama模型做微调开发。
2.商业玩家为何总是青睐开源技术？
这背后的原因正是企业引入新技术的三大的核心诉求：控制力、定制化和成本效益。
历史已经不止一次上演这样情景，开源的Linux最终战胜Windows，主导了企业级系统和工业计算；开源的Chromium浏览器超越IE成为新的浏览器王者，成为大量开发者支持的网络生态。
10月，Groq CEO Jonathan Ross接受采访时断言：“开源总是会赢，因为大多数人都害怕被厂商锁定。” ，道出了无数企业的心声。
Venture Beat采访了一系列企业管理者，其中不乏Oracle副总裁、美国顶级银行管理人员，他们都提到一个共同的点，OpenAI这类企业服务缺乏透明度，让他们难以将核心业务布设其中。
这也和当前的AI技术所处的阶段有关，闭源AI大模型在推理和复杂任务上更具优势，但幻觉等问题让AI并不能时刻保持自己的高水平。
幻觉、不透明、价格对B端用户而言都是要害问题，所以很多企业内部主要在简单场景应用AI，例如撰写标准的邮件、营销内容初稿。
在这些简单领域，开源AI并不输于闭源，更重要的是对大企业而言他们还能将复杂任务拆解成简单的步骤，让人和AI配合完成，并不需要一个超级聪明的AI搞定所有事情。
3.技术差距正在缩小，商业还是问号？
除了企业用户的实际需求，闭源AI的领先程度也正在缩小。
11月21日，王煜全在特训营直播中做了详细分享，简单说Meta加入后，开源AI模型落后OpnAI 15个月左右，如果只看顶尖的Llama 3，落后的时间还要缩短到3个月。
扎克伯格在最新的财报会上分享，Llama 4正在开发中，训练集群规模超过10万个H100，比已知的其他模型训练集群都要大，这个新模型会在多模态、推理和处理速度上再度升级，预计会在2025年初先发布个小版本，后续再推出完整版。
站在AI研发放缓的当下，开源性能追上闭源似乎已经是势不可挡，只是我们还有一个疑问，开源真的能赚钱吗？
对此小扎的分享是：开源技术更多是反哺平台服务，例如Meta最新的AI照片功能背后就是Llama3.2；9月份Meta广告平台也有超过一百万广告商使用了AI工具（基于Llama），创建了超过1500万份广告。
考虑到Llama并为完全开放商业使用授权，Meta又囤积着目前最大的GPU算力集群，哪天转型推出自己的AI云服务，在开源AI之上叠加更多面向用户的云服务也未可知。
站在历史的节点，我们或许可以预见，一个更加开放、灵活、高效的AI时代正在到来，开源企业不一定能成为未来赢家，开源生态的从业者一定会受益于新技术的爆发。
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