簡立峰／陸AI「百模大戰」面臨商模考驗

中國 AI 模型曾經多達兩百多個，如今卻傳出「百模大戰」已走到盡頭。為什麼過去中國模型能如此大量，甚至便宜到讓全世界驚訝？

低價的背後，其實藏著一套與美國完全相反的成本邏輯，但也因此埋下今日的瓶頸。當開源走到極致、連 DeepSeek 都被迫回頭募資改走美國的路，中國模型還剩下什麼牌？真正的出路，或許在一個多數人沒注意到的戰場。

為什麼中國模型的價格可以比美國便宜？關鍵在於中美兩國發展 AI 模型的前期投資規模不同。中國一開始就決定走開源小模型路線，模型規模本身不大，訓練成本也因此較低。其次，模型開源之後，是開放讓大家下載、裝在自己的設備上使用，多數運算並不是在開發者的平台上進行，開發者因此不必自己架設大量伺服器，也不必投入巨資興建資料中心來支撐服務；加上人力成本也比較低，自然能提供性價比高的模型。

美國路線是「贏者全拿」，建置成本相當高，連 Facebook 最近都把昂貴的 AI 運算晶片拿出來出租。成本低的另一個原因，還包括中國擅用「蒸餾」技術，前陣子 Anthropic 指控阿里巴巴透過近二點五萬個虛假帳戶做「蒸餾攻擊」，套取其 AI 模型 Claude 的核心能力便是一例。所謂蒸餾，是指透過不斷向另一個模型提問、學習它的回答，讓自己的模型快速逼近對方能力，做出來的模型不會比對方強，但成果會很逼近。

但開源終究會遇到瓶頸，面臨要不要走向閉源的難題。首先，開源團隊通常是規模較小的公司，理想的商業模式是先做出小模型、開放讓大家下載；但當使用者需要更大的模型時，就得回到它的網站付費使用。DeepSeek 就是這種模式，有點像「養套殺」，先用免費的開源模型抓住用戶，要用更強的服務再收費。

走開源某種程度也是不得已，因為開源模型要有人付費訂閱才能生存，否則就接觸不到使用者，開源正是用來接觸使用者的方式。但就像 Meta，一開始選擇讓 Llama 模型開源，等到開源之後才發現，開源養不起這麼昂貴的商業模式，Llama 系列於是停滯。

小模型發展走到極致，也迫使中國必須從內捲和過度競爭中轉型。如果大家都是自己跑小模型、不必用雲端的閉源模型，買一台個人電腦就能跑起來，那就無法拓展市場規模，兩百多個模型養不出幾家能獲利的公司，百模大戰走向收斂並不意外。

中國的 AI 業者現在看起來有兩條路，一條是走閉源與 AGI（通用人工智慧）戰場，與美國競爭。另一條路是加速發展小模型應用，尤其是從「傳統產業 AI 化」中走出新可能。

中美發展模式很不一樣：美國走資本路線，用資本堆疊產生競爭力；中國則是用降低資本需求產生競爭力。百模大戰或許會收斂成大一統，中國模型接下來真正的戰場，是如何通用地開花的低成本應用，讓傳統產業完成 AI 化，提升產業競爭力。

專欄作者： 簡立峰（Google 前台灣董事總經理，記者洪欣慈整理）