李彥宏內部講話曝光：大模型開源意義不大，百度絕不搶開發者飯碗

騰訊科技訊 4月11日，一則李彥宏內部講話流出，在內部講話中，他就業界關注的熱點問題，包括大型AI模型是應該開源還是保持專有，以及AI創業者應該集中精力於模型開發還是應用開發等問題，提出了自己的見解。

李彥宏持有這樣的觀點：專有模型在技術能力上的領先是持續性的，而非暫時性的。他認爲模型開源並不意味着人多力量大。他指出，這與傳統的開源軟件，如Linux、Android等，有很大的不同。

“專有模型背後有真正的商業模式，能夠創造收入。只有賺到錢，我們才能集聚算力和人才。在成本方面，專有模型實際上具有優勢。只要能力相當，專有模型在推理成本上肯定更低，響應速度肯定更快。”李彥宏如是說。他還強調，對於AI創業者而言，核心競爭力不應該僅僅在於模型本身，因爲這不僅資源消耗巨大，而且需要長期的持續努力才能取得成效。

以下是李彥宏的幾個核心論斷：

1閉源模型在能力上會持續地領先，而不是一時地領先。
2模型開源也不是一個衆人拾柴火焰高的情況。這跟傳統的軟件開源一比如Linux、安卓等等很不一樣。
3閉源，是有真正的商業模式的，是能夠賺到錢的，能夠賺到錢才能聚集算力、聚集人才。
4閉源在成本上反而是有優勢的，只要是同等能力，閉源模型的推理成本一定是更低的，響應速度一定是更快的。
5無論中美，當前最強的基礎模型都是閉源的。通過基礎模型降維做出來的模型也是更好的，這使得閉源在成本、效率上更有優勢。
6對於AI創業者來說，核心競爭力本就不應該是模型本身，這太耗資源了，而且需要非常長時間的堅持才能跑出來。
7既做模型又做應用的“雙輪驅動”，對創業公司不是好模式。創業公司的精力和資源都很有限，更應該專注。既做模型又做應用，勢必會分散精力。

以下爲李彥宏內部講話實錄的部分原文：

一、爲什麼不開源

已經有足夠多的開源大模型

一年前文心剛剛發佈的時候，我們內部是有過非常激烈的討論的，最後當然大家也知道這個結果，我們的決定是不開源。爲什麼不開源?當時的判斷是，市場上一定會有開源的模型，而且是不止一家會開源。在這種情況下，多百度一家開源不多，少百度一家開源也不少。

我們今天看主流的開源模型:，像Llama，Mistral其實都是有相當影響力的，國內的智源、百川、阿里的通義也都是開源的，這個市場上不缺我們這一家開源的模型。我們要開源還得自己去維護一套開源的版本，這是不划算的。

閉源模型能力會持續領先

更重要的是，在我們的認知裏，閉源模型在能力上會持續地領先，而不是一時地領先。爲什麼會有這個判斷?因爲我們覺得模型開源的意義其實不是很大，這些開源模型都是在外頭零零散散小規模地去做各種各樣的驗證應用，它沒有經過大算力的驗證。

而且模型開源也不是一個衆人拾柴火焰高的情況。這跟傳統的軟件開源一比如Linux、安卓等等很不一樣，由於是模型帶來的開源，我們也不知道參數爲什麼變成了那個樣子，這種情況下很難實現衆人拾柴火焰高。雖然Llama也鼓勵大家去貢獻各種各樣的數據、代碼，但是實際上大家明白最主要的開發者就是Meta這些人，它並不是一個真正由大家一起來協同開發的產品。

閉源纔有真正的商業模式，才能聚集人才和算力

反觀閉源，是有真正的商業模式的，是能夠賺到錢的，能夠賺到錢才能聚集算力、聚集人才。其實也很簡單，大家比較一下，比如硅谷有一個優秀的人才，他有OpenAI的offer，有Meta的o ffer，有Llama的offer，他會去哪兒?這是非常顯而易見的選擇。

閉源在成本上也有優勢

大家以爲開源是免費的，在成本上有優勢，實際上我們認爲也不是，閉源在成本上反而是有優勢的。只要是同等能力，閉源模型的推理成本一定是更低的，響應速度一定是更快的。反過來，同等參數的情況下，閉源模型的能力也是更強的。今天不管是在中國也好、在美國也好，最強的基礎模型都是閉源的，而各種各樣的小模型、最好的小模型，都是通過大模型蒸餾來的。通過大模型降維做出來的模型就是更好的，這樣也會導致閉源在成本上、在效率上也會有優勢。