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原文链接：https://blogs.nvidia.com/blog/ai-future-open-and-proprietary/
原文作者：Kari Briski
人工智能是我们这个时代最具决定性的技术，并正迅速成为核心商业基础设施。AI的发展由多样化的模型生态驱动：既有大型模型也有小型模型，既有开放模型也有专有模型，涵盖了通用与专业两大方向。
这种多样性对于AI赋能一切应用、每个国家都能构建AI、每家企业都能使用AI的未来至关重要。这并非一场开放与封闭创新的对立之争。
正如英伟达创始人兼CEO黄仁勋在NVIDIA GTC的开放前沿模型专题会议上所言：“专有与开放并不是非此即彼的关系。应该是专有且开放。”
这就是为什么AI创新的未来不在于单一的庞大模型。每个行业——无论是医疗、金融还是制造业——都面临着独特的挑战。它们需要能够通过多种方式处理数据和工作流程的AI。这就要求构建由不同模型组成的系统，针对不同的模态、领域和组织进行调整和专业化，共同协作解决特定的业务问题。
英伟达是开源AI的主要贡献者：它现在是Hugging Face上最大的组织，拥有近4000名团队成员。在GTC大会上，公司宣布成立NVIDIA Nemotron联盟，这是首个由模型构建者和AI实验室组成的全球合作组织，旨在通过共享专业知识、数据和算力来推动开放的前沿基础模型发展。
行业领袖共议AI未来
在GTC的专题讨论中，几位Nemotron联盟成员与其他模型构建者分享了他们的见解，以下是对话中脱颖而出的五个关键点：
1. AI智能体正成为高效的同事
“我们很快会看到智能体真正成为能够承担数小时或数天任务、并处理极其复杂工作负载的同事，”Cursor首席执行官Truell说道。
2. AI不是单一模型，而是协同系统
“你所需要的是一个多模态、多模型和多云的交响乐团，”Perplexity首席执行官Srinivas表示。“你只需要委派任务，无需担心哪个模型擅长什么——这是协同系统需要解决的问题。”
3. 开放性推动模型生态的创新
“模型是基础知识基础设施，而基础知识基础设施渴望开放，”Reflection AI的Laskin认为。“强大的封闭模型与同样强大的开放模型正在蓬勃发展，未来几年将会有更多此类模型出现。”
Thinking Machines Lab的Murati补充道：“有很多研究需要进行，这些工作无法完全在大实验室中完成。这就是开放性非常有帮助的地方……它推进了AI科学和智能科学的进步。”
4. 开放系统更具可信度与易用性
AMP PBC的Midha指出：“最终，你是在委托信任……信任一个开放系统要容易得多。”
Mistral的Mensch表示：“我们认为开放模型应该是构建全球所有AI软件的基础。通过拥有一个激励一致的开放生态系统，我们可以加速进步，并确保世界各地的人们都能公平地获得人工智能。”
5. 社会需要通用与专业AI共同提供价值
OpenEvidence的Nadler表示：“你必须像塑造社会一样塑造AI。”他描述了医院组织架构中全科医生与顶尖专家并肩工作的模式，认为未来AI的形态将反映这种结构。
专业化AI的兴起，是因为它允许组织将开放基础与自身专有数据相结合，从而在商业和学术界释放出真正的差异化价值。
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