Kimi K3在美国激起的开源模型大争论

Kimi K3一石激起千层浪，这几天在美国引起了围绕多个议题的辩论。

首先是关于模型蒸馏。美国政府目前已经基本形成了一个对外的口径：首先，不一概反对蒸馏，特别是获得授权、用于压缩和专门化模型的蒸馏，是正常的技术创新。其次，利用虚假账户、规避检测、大规模抽取闭源模型输出，是“知识产权盗窃”。第三，对这种“知识产权盗窃行为，美国政府必要时可以把相关企业放入实体清单，并施加更严厉的经济制裁。

即使是开源模型的支持阵营，如昨天联署公开信的那些美国公司，也特意区分“合法蒸馏”和“非法蒸馏”，认为“非法抽取闭源模型确实值得处理”。同时，他们认为，对此类行为应 “通过有针对性的法律和商业措施解决”，而不是限制对AI创新具有重要作用的整个技术路线。

但是对Anthropic等来说，这是站着说话不腰疼。蒸馏所涉及的最接近知识产权和商业秘密的部分，是模型的输出（output）或思维链（chain of thought）。但在目前美国知识产权法体系下，它们既不受版权保护，也不被视为商业秘密（trade secret）。它们并不属于知识产权（IP），贝森特所说指责的“IP theft”因此就无从谈起，不是一个严肃的法律论点。

正如美国一位科技投资人指出的，法律就是法律，没有写进法律的东西就一定不是法律。你可能觉得一个简单的矩形不应该获得外观设计专利。但事实上苹果公司 iPhone 外观设计确实拿到了专利，也因此得到了法律的认可。某些人可能觉得Anthropic等被蒸馏走的推理链就是知识产权，但现实就是推理链还没有得到美国法律的正式保护。也许有一天会，但抱歉，现在还没有。如果因为要保护一些美国公司就突破法治的原则，对美国得不偿失。

所以，在如何打击“中国模型蒸馏”，特朗普政府正面临法律权限不足的棘手问题。当然，国会的反蒸馏相关法案在抓紧推进，但其前景还不太确定。

最近，商务部下属CAISI和英国AI安全研究所公布了对K3网络能力的测试，发现K3在漏洞利用测试中得分32%，高于智谱GLM-5.2的24%，但明显低于美国领先模型； 在32步模拟企业网络攻击中，K3平均完成17步，美国最强模型平均完成28.5步。

商务部长卢特尼克据此强调，美国前沿模型还是领先的。David Sacks也表示，“Kimi恐慌应该停止了”，美国还没发布的，以及实验室内部的前沿模型还是大幅领先的。Kimi的成本优势，在考虑更高token消耗和部署成本后没有表面看起来那么大。OpenAI和Anthropic的收入增长说明美国模型仍有竞争力，美国最大的风险不是Kimi，而是用不必要的监管限制自身创新。

我曾一度认为白宫这几天可能就好动手制裁月之暗面，但上面这些新的情况，在我看来似乎是美国政府在尽量downplay K3的影响，为其迁延决策找理由。但由于前期贝森特等人已经发出了严厉的制裁威胁，此事如果就此作罢，政治上会比较难看，会被说成是对中国软了。

综合看，对怎么处理蒸馏，美国政府内部可能有些分歧，美国公司内部也有不同看法。白宫很可能不会在9月24日的中美元首会晤之前采取措施，而是会先就蒸馏问题向中方施压，之后再看情况。

K3还在美国内部再次激起了开源模型vs闭源模型的争论。

7月24日，英伟达、微软、Meta、Palantir、IBM、Hugging Face、Mozilla、Linux Foundation、Y Combinator和a16z等25家企业和机构联合发布公开信，呼吁美国政府不要过早限制开源模型。

他们认为，开源模型之于AI，类似开源软件之于互联网。美国过去依靠开源软件形成了强大的技术生态、创新能力和制度自主性；AI时代也应建设开放、可扩散的生态，而不能只依赖少数闭源前沿模型。

这些公司还认为，开源模型能够降低成本、扩大AI应用。企业、大学、初创公司和公共机构无需从头训练模型，也不必为所有任务支付前沿模型的高价，可以根据不同场景选择更高效、更专业化的模型。 开源模型也可以防止少数模型公司形成垄断，促进模型、芯片、云服务和应用之间的竞争，同时降低客户被单一供应商锁定的风险，使机构能够掌控自己的数据、模型和积累的知识。

关于开源模型和闭源模型谁更安全，这些公司指出，开源模型确实存在发布后难以控制、修改版本难以追踪等风险，但闭源模型同样可能被攻击、滥用或发生不可见的故障。开源模型还能让更多研究人员参与审计、红队测试、漏洞发现和安全改进，并帮助网络防御者获得与攻击者相当的AI能力。

英伟达CEO黄仁勋专门开通了X账号，转发这封联名信作为第一条帖子，再次强调：开源模型能够加强安全性和网络安全，加速创新和传播，并实现主权。世界需要前沿闭源模型，也需要前沿开源模型。

今天，一度沉默的OpenAI也选择联署这封公开信，此前因开源模型相关言论引起争议的OpenAI战略和政策负责人Dean Ball明确表示，他在OpenAI内部推动公司签署了这封公开信。新一波签署公开信的公司还包括Cisco、Cohere、DoorDash、Fireworks AI、GitHub、Palo Alto Networks、Nous Research、OpenClaw和Prime Intellect等，几乎遍布整个AI产业链。

本轮关于开源和闭源模型的争议，和美方对K3的指责交织在一起，以至于给人一种错觉，仿佛30多家美国知名科技企业和开源平台等机构在给K3、给中国开源模型说好话。但实际上，K3只是一个引子，由于美国政府最近的威胁，以及关于内部正在进行制定政策封禁中国开源模型的传言，让这30多家公司担心美国政府会只听Anthropic一面之辞，搞一刀切地，因此才着急跳出来明确表明立场。

如果美国政府决意禁止美国公司使用中国开源模型，最合适的工具应该是ICTS规则，因为这个规则的核心就是商务部可以禁止美国公司使用来自中国的软硬件，只要是具备联网功能，大模型理论上在这个范围内。

ICTS规则可以禁止美国个人和实体购买K3等中国大模型（包括闭源模型）的API访问权限；可以禁止微软等美国云服务商在美国境内托管中国模型并出售API访问权限。由于在美国法律下美国公司的海外子公司和关键实体也属于“美国人”，ICTS规则还可以禁止美国云服务商在美国境外托管中国模型。

但美国人自己从HuggingFace等开源平台下载和使用中国开源模型的权重，ICTS管不着。因为这些模型权重已经公开发布，如果禁止会涉嫌违反美国宪法第一修正案。

而这种结果，对联署的这30多家公司，总体是利空。他们这次跳出来，会是要把这个挡住。

首先是英伟达，他这么坚决地支持开源模型，反对一刀切禁止中国开源模型，固然是因为他们自己也在做开源模型，例如Nemotron，但更是因为在AI商业竞争中，无论最终胜出的是OpenAI、Anthropic、Kimi还是Qwen，只要模型被广泛部署，就需要GPU、服务器、网络、内存和数据中心。

黄仁勋的账算得很清楚，开源模型是让模型变得便宜了，但便宜了之后用的人和公司也会更多。一个便宜模型可能带来更长上下文和更多智能体调用。这都会增加总调用量。每次调用消耗的算力即使下降，只要总调用量增长得更快，GPU需求还是会持续增加。开源模型还需要企业自行部署，对于K3这样的大模型，据说至少要两块GB300，以及配套的高带宽内存和高速互联。这些对英伟达的生意都是利好。

英伟达最不希望看到的局面，是美国政府为了保护少数闭源模型公司，直接禁止开源模型，减少全球模型部署和AI使用量，因为这最终会损害对英伟达算力的需求。

微软、Palantir这些非硬件企业，另有自己的想法。他们不依赖出售基础模型赚钱，收入来自云服务、服务器、企业软件、安全产品和行业解决方案。微软的Azure可以托管不同模型，可用模型越多，企业迁移到云端部署AI的动力越强。Palantir、IBM、ServiceNow、Box和CrowdStrike则主要在模型之上销售企业工作流、安全、数据和行业解决方案。模型能力接近、价格下降，对它们是利好，因为客户可以把更多预算用于部署和应用，而不是全部支付给模型公司。对这些企业来说，最理想的市场结构不是只有两三家闭源模型供应商，而是底层模型充分竞争，使用更多上层云服务、软件、数据治理和行业应用，这样他们才能获得更大价值。Dell销售服务器，Hugging Face和Github提供模型分发和开发工具，也是差不多的道理，都受益于企业可以自行下载、修改和部署模型。

Y Combinator、a16z、Replit、Perplexity这些公司，代表的则是初创公司的利益。如果美国限制Kimi、Qwen、DeepSeek等开源模型，许多初创企业只能继续购买OpenAI、Anthropic或Google的API，其单位token成本会上升，供应商选择会减少，议价能力会下降，而且一旦模型公司改变价格或服务政策，他们没有替代方案。这里面很多企业估计都会怀疑，头部闭源实验室把中国模型描述为国家安全风险，除了真正的安全关切，是不是也包含了保护市场份额和API定价权的商业考虑。

因此，本轮争议掺杂了太多美国AI供应链不同player的商业利益，远比“美国公司支持中国开源模型”要更加复杂。

而处于争议中心位置的Anthropic，则依旧保持沉默，甚至显得有些孤立。另一个美国模型头部玩家、同样做闭源的Google，也还既没说话，也没联署。