Anthropic回應開源爭議，文字游戲還是商業霸權？

本文來自微信公眾號： 智訊智庫 ，作者：施展

本文揭示了Anthropic回應英偉達開源公開信引發的輿論風暴，其本質是一場關于AI控制權與規則制定權的權力博弈。 Anthropic的實際立場：Anthropic澄清不主張全面禁止開源，但提出限制芯片算力、打擊工業規模蒸餾、對強模型實施強制安全測試三項政策。 社區的三重質疑：批評者痛批其玩“文字游戲”（通過高昂測試門檻變相絞殺開源）、出于商業利益防守API份額，并在“汲取人類作品算學習、學習模型輸出算偷竊”上大搞雙重標準。 深層權力爭奪：開源廠商調用量快速增長逼近閉源巨頭。開源與閉源均存在結構性風險，爭論的焦點已轉向究竟由誰測量風險、決定發布與掌握大模型能力。

7月24日，英偉達牽頭發布了一封支持開源模型的公開信[1]（智訊智庫做了一手解讀：詳見7月25日文章《黃仁勛的第一條X推文，開源模型為何如此重要？》）。Meta、微軟、Google、OpenAI、Hugging Face等公司都在簽署名單中，且這份名單在陸續發酵。3天后，沒有簽署這封信的Anthropic由CEO Dario Amodei在輿論和行業爭議發酵后，終于發文公開回應，澄清公司對開源模型的立場。[2]

Anthropic到底說了什么？

不限制“開源”

但要限制算力、工業蒸餾及強制測試

Amodei開篇先做了一個明確澄清：Anthropic從未主張把開源模型作為一個類別全面禁止。只要模型不具備危險能力，開源就是公共產品——開發者、研究者和企業只需承擔運行算力，便能在自己的環境中使用和改造模型。

隨后，他提出了兩個真正擔心的“噩夢情景”。

• 第一個是國家競爭。其他政府可能訓練出比美國更強的模型，用它建立長期軍事優勢，或者強化對本國社會的監控和壓制。Amodei特別強調，這種風險與模型是否開源無關，最危險的模型反而可能從未公開，而是在秘密訓練后直接交給軍方和情報機構。

• 第二個是危險能力擴散。足夠強的模型可能被用于網絡攻擊、生物攻擊。在這一層面，開源確實會增加風險：模型一旦被下載，原開發者無法監控用途、封禁惡意用戶、更新護欄或召回副本。

但Amodei緊接著承認，禁止美國合法企業使用中國開源模型并不能解決這個問題。真正準備發動攻擊的人不會遵守企業采購禁令，而已經公開的權重也無法從互聯網收回。

基于這兩個判斷，Anthropic提出了三項政策。

Anthropic提出的三項政策

• 第一，繼續限制先進芯片和芯片制造設備流向中國，同時打擊走私與轉運。它認為，限制形成前沿能力所需的算力，比禁止美國企業下載某個已經發布的模型更直接。

• 第二，打擊“工業規模蒸餾”。蒸餾本來是讓小模型學習大模型輸出的常見技術，Anthropic自己也承認它有大量合法用途。公司反對的是利用虛假賬戶、代理網絡和訪問規避，系統性抽取競爭對手的推理、編程和工具使用能力。

• 第三，所有“足夠強”的模型都應接受強制安全測試，不論模型來自哪個國家，也不論權重開源還是封閉；能力較弱的創業公司和學術模型則應豁免。

文章最后回應了英偉達等公司的公開信。Anthropic同意開源能夠降低成本、增強競爭并讓客戶掌握更多控制權，但不同意“開源必然讓防守者獲益更多”。

所以，Anthropic的完整立場不是“禁止開源”，而是：管住先進算力，阻止未經授權的大規模能力提取，并按照危險能力而非發布形式測試模型[2]。

評論區炸開了鍋

文字游戲、商業沖突、雙標三重質疑

社交媒體X上，Anthropic的主張迎來了強烈的抨擊，質疑的不是討論這三項政策本身，而是大家不相信Anthropic的動機。

• 第一類質疑是：“不封禁”只是文字游戲。Anthropic雖然沒有要求政府直接寫下“禁止開源模型”，但強制安全測試可能產生相同效果。什么叫“足夠強”？誰設計測試？測試未通過是否意味著不能發布權重？如果前置評估需要大量算力、專家和合規支出，最能承擔成本的恰好是Anthropic、OpenAI和Google。開源模型沒有被法律直接禁止，卻可能被制度變得極難發布。

• 第二類質疑針對商業利益。Kimi K3這類模型已經能完成大量企業任務，價格更低，還能本地部署。它們越接近前沿，客戶越有能力減少Claude API用量。很多評論因此把Anthropic的聲明理解成一次商業防御：不是要消滅所有開源模型，而是要阻止開源模型真正追上自己的核心產品。

• 第三類質疑集中在蒸餾的雙重標準。Anthropic稱，它發現DeepSeek、月之暗面和MiniMax通過約2.4萬個虛假賬戶與Claude產生超過1600萬次交互，用于提取Claude能力[3]。評論者反問：美國模型公司可以吸收海量人類作品訓練模型，為什么后來者讓模型學習Claude輸出，就成了“偷竊”？

  這個質疑因為Anthropic自身的版權案件而格外尖銳。美國法院認為，使用書籍訓練模型本身可能屬于轉換性的合理使用，但Anthropic通過影子圖書館取得盜版書并建立資料庫，仍需為數據獲取方式承擔責任[4]。評論區有人發出質疑：吸收全人類的作品叫學習，吸收模型輸出卻叫盜竊。

  黃仁勛也在他的第一篇推文中提到，蒸餾是AI改進的正常部分，它本身不是原罪，應該被保護為合法的創新手段，而不是被一刀切地來威脅禁止。

開源模型支持者還引用了一個現實反例：Hugging Face遭遇AI參與的網絡入侵后，因為美國封閉模型的護欄妨礙調查，轉而使用中國開源模型GLM 5.2分析攻擊。發動攻擊的是處于測試環境中的封閉模型，幫助防守的反而是開源模型[5]。

評論區也并非完全一邊倒。有人指出，Anthropic討論的是未來具備高級網絡或生物能力的前沿模型，不是普通人在顯卡上運行的小模型。也有人認為，支持開源的人同樣需要回答：當權重真的包含大規模殺傷能力時，發布后無法撤回的問題怎么解決[6][7]。

再往深處看，

真正爭奪的是規則制定權

質疑聲中最核心的是：Anthropic存在明顯的利益沖突。開源模型越強，它的API議價能力越弱；安全測試越昂貴，已經建立安全團隊的大公司越有優勢。任何由Anthropic推動的監管方案，都應該首先接受監管俘獲的審查。

更近的真實調用數據表明，競爭結構在2026年已經發生明顯變化。

OpenRouter 6月30日發布的研究基于1月1日至6月14日超過450萬億Token：DeepSeek的廠商份額從9.1%升至18.1%，MiniMax從2.3%升至9.7%，Xiaomi從5.5%升至9.0%，Tencent從接近零升至8.7%。如果按廠商對開源的總體取向分類，DeepSeek、Xiaomi、Qwen、MiniMax和Tencent等“開源友好型廠商”的合計份額由20.3%升至48.3%；Google、Anthropic和OpenAI等主要閉源廠商則由54.6%降至33.4%（僅限OpenRouter可統計范圍）。

它代表了愿意提供開源模型的廠商正在迅速獲得真實調用量，并把價格和API議價壓力傳導給主要閉源公司[8]。

但實際上，目前開源與閉源都不等于“安全”。

英國AI Security Institute的測試顯示，2026年領先開源模型的網絡攻擊能力只落后封閉前沿約4至7個月。開源模型的拒答訓練可以被微調移除，權重一旦擴散，開發者也無法統一修補、封禁使用者或撤回副本。這是開源真實存在的結構性風險[9]。

與此同時，封閉模型可能被盜、被越獄、被內部人員或政府濫用；公司控制API雖然便于監控，也會把關鍵能力和決定權集中在少數機構手中。Hugging Face事件進一步說明，護欄既可能阻止攻擊，也可能妨礙防守。

因此，開源與封閉的真正區別不是一個安全、一個危險，而是誰保留控制權。封閉模型把控制權交給公司，開源模型把控制權交給獲得權重的人。前者的問題是集中與不透明，后者的問題是擴散與不可逆。

Anthropic這篇文章真正揭示的，不是開源模型該不該存在。它揭示的是一場更深的權力沖突：當模型能力開始接近危險邊界，究竟由誰測量風險、誰決定發布、誰有資格獲得能力。

參考資料：

[1]Open Weights and American AI Leadership[EB/OL].(2026-07-24)[2026-07-29].

[2]AMODEI D.Our position on open-weights models[EB/OL].(2026-07-27)[2026-07-29].

[3]ANTHROPIC.Detecting and preventing distillation attacks[EB/OL].(2026-02-23)[2026-07-29].

[4]O’BRIEN M.Anthropic wins ruling on AI training in copyright lawsuit but must face trial on pirated books[N/OL].AP News,2025-06-24[2026-07-29].

[5]SABIN S.AI's alarming new skill:breaking out of the test lab[N/OL].Axios,2026-07-23[2026-07-29].

[6]RHUBARBSIMILAR1683.Our position on open-weights models[EB/OL].[2026-07-29].

[7]REALMVP77.Anthropic is calling for a ban on open-weights models by proposing mandatory requirements they will probably never be able to meet[EB/OL].[2026-07-29].

[8]OPENROUTER.DeepSeek V4 is earning agentic token share[EB/OL].(2026-06-30)[2026-07-29].

[9]AI SECURITY INSTITUTE.How far behind the frontier are leading open weight models on cyber?[EB/OL].(2026-07-17)[2026-07-29].

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