百度大模型開源，折射AI產業競爭邏輯轉變 | 寧可直說

2024年百度創始人李彥宏提到“開源模型是一種智商稅”言猶在耳，不到一年，百度就宣佈文心大模型4.5系列將於2025年6月開源，並同步推出免費服務。

這種戲劇性的戰略轉向，折射出AI行業競爭邏輯的變化：從比拼參數規模的“軍備競賽”轉向爭奪開發者生態的“生態位戰爭”。

“玉在櫝中求善價，釵在奩中待時飛”，再好的技術沒人用也白搭。百度若固守閉源路線，風險之一就是面臨開發者和使用者的流失——這也是其相關產品和雲服務接入DeepSeek-R1開源模型的原因之一。當然，也不必否定文心一言此前的閉源路線，從市場滲透率來看，用戶規模（4.3億）與調用量（日均15億次）均居國內前列，2024年11月百度文心智能體平臺吸引了15萬家企業和80萬名開發者。

只是當參數規模突破千億後，單純堆砌算力的收益急劇衰減，效率革命正在倒逼架構革新，大模型研發邏輯的調整是必然。開源社區通過模型剪裁和架構優化（如MoE混合專家模型），在同等算力下實現更高效率，DeepSeek V3採用MLA（多頭潛在注意力）架構就是一個最現成的例子。而從商業視角來看，特別是R1模型火了之後，雲廠商、服務器廠商和芯片廠商都站出來表示可以提供更好的服務優化用戶體驗，“開源引流+雲服務變現”的路徑客觀上推動了大衆擁抱新技術的熱情，也帶來AI變現的實惠。能不能邊賺錢邊研發，還是先把錢賺了？怎麼選都有公司的道理。

不過，早期“閉源護城河”思維有沒有多多少少隱含技術霸權邏輯？這得李彥宏自己來說。但是在生成式AI的早期探索階段（2022-2024），百度選擇閉源路線具有技術合理性：當ERNIE 3.5 Titan（260B參數）處於性能快速提升期時，閉源能保護核心算法優勢。隨着模型效能進入邊際遞減階段（2024年後），參數規模突破千億帶來的提升成本急劇上升，此時開源成爲激活場景創新的必要選擇。這種轉變符合技術成熟度曲線規律——當基礎技術突破完成後，生態構建成爲價值捕獲的關鍵。

我想AI產業從來不是“技術單極”而是“生態多極”。當參數規模突破萬億後，競爭焦點不再是單一模型性能，而是生態系統的活性與延展性。大公司的搖擺從來都是審時度勢。只不過就像那句最近很火的臺詞“人心中的成見是一座大山”，願不願意誇一句當事人“識時務者爲俊傑”就不一定了。

百度的搖擺如此醒目，至少是一種提醒：未來，開源與閉源的邊界可能進一步模糊——既開源基礎模型又保留商業版本，形成“開放核心+增值服務”的混合模式可能成爲新的商業模式。企業的勝負將取決於能否構建“技術底座—開發者-數據-場景”的正向循環。