當(dāng)下中國更多的企業(yè)選擇開源是適合的。中國和美國市場一樣，都是規(guī)模較大的市場，能夠容納多元化的模型，這點對開源模式的發(fā)展極為有利。
文｜朱耘
ID | BMR2004
從2024年的“百模大戰(zhàn)”到2025年的機器人競逐，技術(shù)的迭代愈發(fā)快速，而這背后，一場決定技術(shù)話語權(quán)的底層邏輯——開源與閉源，兩大陣營的角力，正加速演進。
行行AI董事長、順福資本管理合伙人李明順
以大模型為例，OpenAI旗下的ChatGPT-4 擁有1.76萬億參數(shù)，以閉源模式筑就高墻，而2025年爆火的Deepseek則以開源的生態(tài)重構(gòu)AI新秩序。兩種模式無對錯，只是企業(yè)的不同戰(zhàn)略選擇，那么在投資人眼中，兩種模式的優(yōu)勢和劣勢各是什么？其中的商業(yè)機會又有哪些？為此《商學(xué)院》記者專訪了行行AI董事長、順福資本管理合伙人李明順。
01
AI投資三大鐵律：人、賽道、真痛點
《商學(xué)院》：
作為投資人，你評估AI項目時會重點關(guān)注哪些核心維度？
李明順：我們看項目，主要基于人、市場規(guī)模與產(chǎn)品定位三個核心維度。人的維度上，當(dāng)下這波AI創(chuàng)業(yè)熱潮中，創(chuàng)業(yè)團隊成員幾乎都是高知人才，擁有較高的技術(shù)水平并且具有全球化視野。目前，已投資項目中擁有博士學(xué)位的團隊占到了80%以上，我個人已經(jīng)投資了30多位博士創(chuàng)業(yè)者。這類團隊技術(shù)基因深厚，成員大多具備海外留學(xué)或海外工作背景，且現(xiàn)在的團隊規(guī)模都不大，人不太多，但每個人的能力都很強，在AI時代，每個人都能充當(dāng)多面手，是復(fù)合型人才。
市場規(guī)模方面，只有大市場才能成就大事業(yè)。小市場里，即便個人能力再強，發(fā)展空間也極為有限。所以我一般更傾向于投資大市場中的創(chuàng)業(yè)團隊。這就是“賽道思維”，當(dāng)前人工智能正改造千行百業(yè)，每個行業(yè)都將被重塑，選擇大賽道起步，才有成功的機會。
產(chǎn)品定位上，考察項目的核心切入點是否是行業(yè)“痛點”，而不是“癢點”。而判斷一個項目是否是真痛點的方法就是看客戶是否愿意為其買單。例如，我們對很多創(chuàng)業(yè)者的要求是，六個月內(nèi)能否有客戶為其產(chǎn)品或服務(wù)付費，六個月內(nèi)是否有收入和流水。
《商學(xué)院》：
在AI領(lǐng)域，你更傾向于投資底層技術(shù)還是上層應(yīng)用？
李明順：這些年來，我一直有明確的態(tài)度——不會投資大模型領(lǐng)域，因為大模型不是一般創(chuàng)業(yè)公司能夠做起來的。即使是大型企業(yè)去做，也不一定能保證成功。因為大模型領(lǐng)域的全球壟斷性非常高，而且大模型的開發(fā)需要大量資金投入，絕不是一般創(chuàng)業(yè)團隊能夠承受的。
所以，我們更重視人工智能在應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展，尋找好的應(yīng)用場景。這一波人工智能對行業(yè)的改造范圍很廣，如同二十多年前的互聯(lián)網(wǎng)一樣，會在每個行業(yè)實現(xiàn)很好的落地。在這種情況下，基礎(chǔ)模型就選擇最強的。有好的技術(shù)，能夠?qū)@些模型進行微調(diào)，并與自身場景的數(shù)據(jù)相結(jié)合，這一點非常關(guān)鍵。
我認(rèn)為 AI 應(yīng)用是中國的機會。因為 AI 應(yīng)用服務(wù)于場景，而中國在場景方面具有兩大突出優(yōu)勢：一是制造業(yè)能力，二是工程能力。中國是全球制造業(yè)工業(yè)門類最齊全的國家，擁有最多的產(chǎn)業(yè)場景，AI 對制造業(yè)附加值的提升空間巨大。同時，中國也是工程師數(shù)量最多的國家，中國的工程能力和軟件能力在融入 AI 技術(shù)后，將創(chuàng)造出更高的智能化水平。因此，AI 應(yīng)用絕對是中國最大的發(fā)展機會，也是中國新質(zhì)生產(chǎn)力的一種體現(xiàn)。
02
開源VS閉源：一場決定未來的生態(tài)戰(zhàn)爭
《商學(xué)院》：
技術(shù)開源或閉源的屬性如何影響你的投資決策？例如，閉源模型的商業(yè)化潛力與開源生態(tài)的可持續(xù)性之間如何權(quán)衡？
李明順：其實開源和閉源并非單純的商業(yè)選擇，而是成本與技術(shù)落地性的體現(xiàn)。在特定情況下，許多場景無法使用 AI 模型。例如，在涉及隱私數(shù)據(jù)以及對安全高度關(guān)注的行業(yè)，客戶不愿將數(shù)據(jù)提供給大模型，因為一旦提供，數(shù)據(jù)主權(quán)便會喪失。而開源完美解決了這一問題，因為可以將開源模型部署在本地設(shè)備上，構(gòu)建私有模型，這是眾多商業(yè)應(yīng)用能夠落地的重要原因。
在成本方面，開源技術(shù)大幅降低了成本，例如某技術(shù)將成本降低了二三十倍。這使得許多原本在投資回報率上難以計算的行業(yè)，如今能夠算出合理收益。像電商、玩具等對成本要求極高的行業(yè)，如果成本過高，寧可選擇人工而不采用新技術(shù)。但如今，隨著開源技術(shù)將成本降低至消費級水平，推理需求快速增長，這正是開源帶來的機遇。所以，開源和閉源并非僅僅基于技術(shù)偏好，是從數(shù)據(jù)主權(quán)以及成本角度綜合考量，它更是一種商業(yè)選擇。
《商學(xué)院》：
你認(rèn)為開源大模型和閉源大模型在技術(shù)迭代速度、生態(tài)建設(shè)、商業(yè)化能力上分別有哪些核心優(yōu)勢和劣勢？
李明順：早期，許多大廠熱衷于做閉源模型。例如國內(nèi)的百度，美國的 OpenAI 等。大廠認(rèn)為閉源模式能夠創(chuàng)造最大的商業(yè)回報和收益。在一定程度上，閉源是企業(yè)更易于計算成本收益的方式，投入多少，基于未來多少接口調(diào)用能夠收回成本，相對容易計算。因此，企業(yè)也更愿意為此投入。尤其在當(dāng)下，很多人做垂直模型和小模型時，有時也不愿意開源，因為在其獨有的領(lǐng)域內(nèi)，閉源有助于維持更好的壟斷性。
然而，開源有著不同的邏輯。以Deepseek為例，我認(rèn)為它是一家生態(tài)公司而非產(chǎn)品公司，它在全球 190 多個國家的應(yīng)用商店排行榜中都名列前茅。若它是閉源公司，很難取得這樣的成績。另一方面，其開源生態(tài)不僅能夠吸引國內(nèi)眾多大廠，如騰訊、阿里以及百度使用，在海外，像亞馬遜、微軟、Meta 等也都在使用。這意味著，無論是生態(tài)伙伴還是競爭對手都在使用其開源成果，極大地提升了生態(tài)開放性。并且在開源之后，在技術(shù)研發(fā)方面會有更多社區(qū)開發(fā)者提供支持，有助于產(chǎn)品不斷完善與進步。所以說，開源和閉源各有千秋，不過我個人更傾向于開源。
《商學(xué)院》：
你為何更傾向于開源？在開源生態(tài)中，如何平衡社區(qū)貢獻與商業(yè)利益？
李明順：開源本質(zhì)上也是一種商業(yè)行為，不應(yīng)將開源簡單地理解為無私奉獻。開源實際上是一種非常有效的商業(yè)打法。20 多年前，我們在做 Discuz! （社區(qū)動力）時，選擇了免費開源，這使得中國 70%～80% 的網(wǎng)站能夠快速使用 Discuz! 搭建社區(qū)。表面上看，似乎是在做公益，實際上借此獲得了很高的市場占有率。憑借這一市場占有率，獲得了更多融資，并且構(gòu)建了新的商業(yè)模型。
對于中國的 AI 行業(yè)而言，我認(rèn)為它是一種多元化的平衡，并且開源和閉源這兩種生態(tài)是相互共存的關(guān)系。這對于中國這樣一個龐大國家的 AI 產(chǎn)業(yè)豐富性和多元性而言，是一種良好的生態(tài)模式。
當(dāng)下中國更多的企業(yè)選擇開源，我認(rèn)為是適合的。中國和美國市場一樣，都是規(guī)模較大的市場，能夠容納多元化的模型，這點對開源模式的發(fā)展極為有利。開源有助于中國與歐美國家在如 DeepSeek 等生態(tài)體系下開展更廣泛的合作。以當(dāng)前的情況為例，西方發(fā)起了所謂的 “民主 AI 聯(lián)盟”，企圖將中國 AI 邊緣化，讓大家都使用其指定的產(chǎn)品（如 OpenAI 相關(guān)產(chǎn)品）。但由于我們秉持開源理念，將代碼和模型運行方法開放出去，現(xiàn)在連一些歐美國家也開始采用我們的技術(shù)，這既避免了技術(shù)被封鎖，又拓展了技術(shù)生態(tài)的覆蓋范圍，極具價值。
從應(yīng)用豐富性角度看，開源模式比閉源模式更具優(yōu)勢。閉源模式容易導(dǎo)致應(yīng)用同質(zhì)化，因為閉源產(chǎn)品的可塑性和可改變性較低，開發(fā)者往往只是調(diào)用簡單接口。而在開源模型下，開發(fā)者擁有更大的微調(diào)空間，產(chǎn)品能夠適應(yīng)更多元化的形態(tài)。例如，我們將一些私有模型部署在本地，能更好地滿足個性化或特定場景的應(yīng)用需求，未來在物聯(lián)網(wǎng)（IoT）領(lǐng)域，本地模型的應(yīng)用也將使眾多設(shè)備更加智能化。所以，開源能夠促進應(yīng)用的多樣化發(fā)展。
對于創(chuàng)業(yè)者而言，我強烈建議他們擁抱開源模型。創(chuàng)業(yè)者的目標(biāo)是打造獨特的產(chǎn)品，若依賴傳統(tǒng)的大型閉源模型，很難實現(xiàn)差異化。而基于開源模型開發(fā)產(chǎn)品，更能體現(xiàn)產(chǎn)品的豐富性與獨特性。當(dāng)然，閉源模型在金融、醫(yī)療等行業(yè)也有其落地應(yīng)用的場景。
《商學(xué)院》：
那你又如何看待閉源的商業(yè)機會呢？你判斷開閉源的市場格局將是怎樣的？
李明順：這一波 AI 技術(shù)發(fā)展之前，就已經(jīng)有一些金融和醫(yī)療場景與閉源模型展開合作。當(dāng)時，相關(guān)機構(gòu)會對數(shù)據(jù)進行脫敏處理，許多數(shù)據(jù)不會直接傳輸?shù)酱竽Ｐ偷姆?wù)器，而是先經(jīng)過數(shù)據(jù)“清洗”后中轉(zhuǎn)，這是一種可行的方案。然而，隨著開源模型的出現(xiàn)，這種情況越來越少。如今，大家更傾向于在本地構(gòu)建完全自主的模型，這也促使金融、醫(yī)療行業(yè)更加大膽地應(yīng)用大模型。從近期的新聞報道中就能明顯看出，許多醫(yī)院和銀行不再首選傳統(tǒng)的閉源模型。
對于3—5年后開源和閉源模型的競爭態(tài)勢，我認(rèn)為開源模型將占據(jù)更大份額，可能達到70%以上，閉源模型份額相對較小，呈現(xiàn)“七三開”的局面。
來源 | 2025年4月刊
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