การบรรจบกันของโอเพนซอร์สจีน
ในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ เมื่อโมเดลขนาดใหญ่โอเพนซอร์สของจีน DeepSeek ขึ้นอันดับชาร์ตดาวน์โหลดในตลาดแอปพลิเคชันใน 140 ประเทศและภูมิภาคทั่วโลก OpenAI ได้กล่าวหา DeepSeek อย่างเปิดเผยว่าใช้ข้อมูลที่กลั่นกรองจาก ChatGPT โดยไม่ได้รับอนุญาต
แทนที่จะกอบกู้ชื่อเสียงของ OpenAI ข้อกล่าวหานี้กลับถูกเยาะเย้ยอย่างกว้างขวางจากนักวิจัยทั่วโลก
ตอนนี้ ผู้ท้าชิงรายอื่นที่โอบรับบัฟ “การกลั่นกรอง” อย่างเต็มที่ได้ปรากฏตัวขึ้น
เมื่อวันที่ 13 เมษายน Kunlun Wanwei ได้เปิดตัวโมเดลซีรีส์ Skywork-OR1 (Open Reasoner 1) ซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่า Qwen-32B ของ Alibaba ในระดับเดียวกันและสอดคล้องกับ DeepSeek-R1
Kunlun Wanwei ซึ่งเป็นบริษัทที่มีทรัพยากรทางการเงินจำกัด จะสร้างโมเดลขนาดใหญ่ระดับ SOTA ได้อย่างไร คำอธิบายอย่างเป็นทางการคือโมเดลของพวกเขาใช้ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B และ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
ตามชื่อที่แนะนำ โมเดลของ DeepSeek กลั่นกรองโมเดลซีรีส์ Qwen ของ Alibaba
ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากโมเดลโอเพนซอร์สที่ยอดเยี่ยม Kunlun Wanwei ยังมีส่วนร่วมในชุมชนโอเพนซอร์สด้วย ไม่เหมือนกับ DeepSeek ซึ่งเปิดซอร์สเฉพาะน้ำหนักของโมเดล Kunlun Wanwei ยังได้เปิดซอร์สชุดข้อมูลและโค้ดการฝึกอบรม ซึ่งสอดคล้องกับแนวคิดของ “โอเพนซอร์สที่แท้จริง” มากขึ้น ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้ทุกคนสามารถพยายามจำลองกระบวนการฝึกอบรมโมเดลได้
ความสำเร็จของ Kunlun Wanwei แสดงให้เห็นถึงแง่มุมที่สำคัญที่สุดของโอเพนซอร์ส: ไม่เพียงแต่ให้ผลิตภัณฑ์ฟรีและพร้อมใช้งานแก่ผู้ใช้เท่านั้น แต่ยังช่วยให้นักพัฒนาจำนวนมากขึ้นสามารถยืนบนบ่าของผู้ที่มาก่อนหน้าได้ ซึ่งจะช่วยพัฒนาเทคโนโลยีได้อย่างรวดเร็วและคุ้มค่า
อันที่จริง ท่ามกลางการอภิปรายในอุตสาหกรรมเมื่อปีที่แล้วเกี่ยวกับปัญหาคอขวดในการฝึกอบรมล่วงหน้าของโมเดลขนาดใหญ่ ความเร็วในการทำซ้ำของโมเดลขนาดใหญ่ของจีนได้เร่งตัวขึ้นในปีนี้ โดยมีบริษัทจำนวนมากขึ้นลงทุนในโอเพนซอร์ส
Tongyi Qianwen ของ Alibaba Cloud ได้เปิดซอร์สโมเดลภาพใหม่ Qwen2.5-VL ในวันส่งท้ายปีเก่าของจีน และเปิดตัวและเปิดซอร์สโมเดลให้เหตุผลใหม่ QwQ-32B ในช่วงต้นเดือนมีนาคม โดยขึ้นอันดับต้น ๆ ของเทรนด์ของชุมชนโอเพนซอร์ส AI กระแสหลักระดับโลก Hugging Face ในวันที่เปิดซอร์ส
จากนั้น Stepwise ได้เปิดซอร์สโมเดลขนาดใหญ่แบบมัลติโมดัลสามโมเดลในเวลาประมาณหนึ่งเดือน ซึ่งรุ่นล่าสุดคือโมเดลแปลงภาพเป็นวิดีโอ Step-Video-TI2V ซึ่งรองรับการสร้างวิดีโอที่มีแอมพลิจูดการเคลื่อนไหวและการเคลื่อนที่ของเลนส์ที่ควบคุมได้ และยังมาพร้อมกับความสามารถในการสร้างเอฟเฟกต์พิเศษบางอย่าง
Zhipu ประกาศในเดือนเมษายนว่าจะเปิดซอร์สโมเดลซีรีส์ GLM ขนาด 32B/9B ซึ่งครอบคลุมโมเดลพื้นฐาน การให้เหตุผล และการพิจารณา ทั้งหมดอยู่ภายใต้ข้อตกลงใบอนุญาต MIT
แม้แต่ Baidu ซึ่งเคยเป็นโอเพนซอร์สแบบปิด ก็ประกาศว่าจะเปิดซอร์สโมเดลขนาดใหญ่ Wenxin อย่างเต็มรูปแบบในวันที่ 30 มิถุนายน
เมื่อเทียบกับความเจริญรุ่งเรืองที่เพิ่มขึ้นของระบบนิเวศโอเพนซอร์สในประเทศ บริษัทโมเดลขนาดใหญ่ของอเมริกันส่วนใหญ่ยังคงมุ่งเน้นไปที่โอเพนซอร์สแบบปิด ซึ่งทำให้โมเดลขนาดใหญ่ของจีนมีโอกาสหายากในการเดินทางไปต่างประเทศ DeepSeek ได้อนุญาตให้บริษัทการศึกษาของอินโดนีเซีย Ruangguru ปรับโมเดลการสอนให้เหมาะสมในราคาต่ำ บริษัทเทคโนโลยีการท่องเที่ยว B2B ของสิงคโปร์ Atlas ได้รวม Qwen เข้ากับระบบบริการลูกค้าอัจฉริยะเพื่อให้การสนับสนุนหลายภาษาตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน
ทำไมสหรัฐฯ ปิดซอร์ส จีนเปิดซอร์ส?
แนวโน้มไปสู่โอเพนซอร์สแบบปิดในอุตสาหกรรม AI ของสหรัฐฯ และการเปิดกว้างที่เพิ่มขึ้นของ AI ของจีนเป็นผลที่หลีกเลี่ยงไม่ได้จากสภาพแวดล้อมการพัฒนา AI ที่แตกต่างกันในทั้งสองประเทศ
อุตสาหกรรม AI ของสหรัฐฯ ส่วนใหญ่นำโดยบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีและ VC (นักลงทุนร่วมทุน) ซึ่งมีความคาดหวังอย่างมากต่อผลตอบแทนจากเงินทุนจาก AI ดังนั้น บริษัทโมเดล AI ของสหรัฐฯ โดยทั่วไปจึงมีความเชื่อมั่นอย่างแรงกล้าในเทคโนโลยี นั่นคือ การแสวงหาความเป็นผู้นำทางเทคโนโลยี การบรรลุความเป็นเจ้าตลาดในระดับหนึ่ง แล้วสร้างผลกำไรมหาศาล และระบบนิเวศของพวกเขาก็มีแนวโน้มที่จะเป็นโอเพนซอร์สแบบปิดโดยธรรมชาติ
เมื่อพิจารณาจากประวัติการพัฒนาของ OpenAI เป็นตัวอย่าง เริ่มต้นจากการเป็นองค์กรไม่แสวงหาผลกำไรในช่วงก่อตั้ง แต่กลับค่อยๆ ปิดตัวลง GPT-1 เป็นโอเพนซอร์สอย่างสมบูรณ์ GPT-2 เป็นโอเพนซอร์สบางส่วนและเผชิญกับการต่อต้านก่อนที่จะเป็นโอเพนซอร์สอย่างสมบูรณ์ GPT-3 กลายเป็นโอเพนซอร์สแบบปิดอย่างเป็นทางการ และจากนั้น GPT-4 ได้เสริมสร้างกลยุทธ์โอเพนซอร์สแบบปิดต่อไป โดยสถาปัตยกรรมของโมเดลและข้อมูลการฝึกอบรมเป็นความลับอย่างสมบูรณ์ และยังจำกัดความถี่ในการโทร API ของผู้ใช้ที่เป็นองค์กรอีกด้วย
แม้ว่า OpenAI จะกล่าวว่าการปิดซอร์สมีพื้นฐานมาจากการปฏิบัติตามข้อกำหนดและการควบคุมการใช้เทคโนโลยีในทางที่ผิด แต่ตลาดโดยทั่วไปเชื่อว่าเหตุการณ์สำคัญของการเปลี่ยนไปใช้โอเพนซอร์สแบบปิดของ OpenAI คือการบรรลุความร่วมมือมูลค่าแสนล้านดอลลาร์กับ Microsoft โดยการฝัง GPT-3 ลงในบริการคลาวด์ Azure เพื่อสร้างวงจรปิด “เทคโนโลยี-ทุน”
เมื่อ Microsoft เปิดเผยการลงทุนใน OpenAI ในรายงานทางการเงินเมื่อเดือนตุลาคมปีที่แล้ว พวกเขากล่าวว่า “เราได้ลงทุนใน OpenAIGlobal, LLC โดยมีภาระผูกพันในการลงทุนรวม 1.3 หมื่นล้านดอลลาร์ และการลงทุนจะถูกบันทึกโดยใช้วิธีส่วนได้เสีย”
สิ่งที่เรียกว่าวิธีส่วนได้เสียยังสามารถเข้าใจได้ว่าการลงทุนของ Microsoft ใน OpenAI มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ได้รับผลตอบแทนมากกว่าการวิจัยเพื่อการกุศลอย่างแท้จริง เห็นได้ชัดว่าการขาย API ราคาสูงของ OpenAI ผ่านระบบนิเวศโอเพนซอร์สแบบปิดเป็นแหล่งรายได้ที่ใหญ่ที่สุดในปัจจุบัน และกลายเป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดต่อความไม่เต็มใจของ OpenAI ที่จะเปิดซอร์ส
Anthropic ซึ่งก่อตั้งขึ้นจากการ “แยกตัว” ของ OpenAI ได้มุ่งมั่นที่จะใช้เส้นทางโอเพนซอร์สแบบปิดตั้งแต่เริ่มต้น และผลิตภัณฑ์โมเดลขนาดใหญ่ Claude ได้นำโมเดลโอเพนซอร์สแบบปิดมาใช้อย่างเต็มที่
แม้แต่ Llama ของ META ซึ่งเป็นผู้นำโอเพนซอร์สเพียงรายเดียวในสหรัฐอเมริกา ได้เพิ่มข้อกำหนดต่อต้านมิตรสองข้อเมื่อเปิดซอร์ส:
- โมเดลโอเพนซอร์สไม่สามารถใช้สำหรับผลิตภัณฑ์และบริการที่มีผู้ใช้งานมากกว่า 700 ล้านคนต่อเดือนก่อนที่ META จะอนุมัติ
- เนื้อหาเอาต์พุตของโมเดล Llama ไม่สามารถใช้เพื่อฝึกอบรมและปรับปรุงโมเดลภาษาขนาดใหญ่อื่นๆ ได้
จะเห็นได้ว่าแม้สำหรับโมเดลโอเพนซอร์ส จุดประสงค์หลักของ Meta ยังคงเป็นการสร้างระบบนิเวศ AI ของตนเองมากกว่าการรวมเทคโนโลยี
สหรัฐอเมริกาได้เลือกกลยุทธ์ AI ที่มีพื้นฐานมาจากโอเพนซอร์สแบบปิดโดยมีโอเพนซอร์สเป็นส่วนเสริมในระดับทุน ซึ่งอาจกล่าวได้ว่าเป็นการพิจารณาเชิงพาณิชย์อย่างแท้จริง ในทางตรงกันข้าม การออกแบบระดับบนสุดจากบนลงล่างของจีนได้ให้ความสำคัญกับโอเพนซอร์สตั้งแต่เริ่มต้น ซึ่งสะท้อนถึงเส้นทางที่อุตสาหกรรมมาก่อนภายใต้แนวคิดของการควบคุมที่เป็นอิสระ
ตั้งแต่ปี 2017 รัฐบาลจีนได้เผยแพร่ “แผนพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ยุคใหม่” ซึ่งเสนออย่างชัดเจนเพื่อเร่งการบูรณาการเชิงลึกของ AI เข้ากับเศรษฐกิจและสังคม และ部署เพื่อสร้างความได้เปรียบในการเคลื่อนไหวก่อนใครของการพัฒนา AI ในปี 2021 เนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับโอเพนซอร์สได้รับการรวมไว้อย่างชัดเจนใน “แผนห้าปีฉบับที่ 14” ของจีน ซึ่งกระตุ้นให้รัฐบาลท้องถิ่นส่งเสริมการสร้างสรรค์นวัตกรรมทางเทคโนโลยีอย่างแข็งขัน
Mei Hong นักวิชาการของ Chinese Academy of Sciences กล่าวครั้งหนึ่งว่าการพัฒนาโมเดลภาษในอนาคตต้องอาศัยแพลตฟอร์มโอเพนซอร์ส เฉพาะในสภาพแวดล้อมที่เปิดกว้างเท่านั้นที่สามารถรับประกันความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของการอัปโหลดข้อมูลและการบูรณาการทางธุรกิจสำหรับผู้ใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ
“แผนปฏิบัติการพิเศษเพื่อการเพิ่มขีดความสามารถทางดิจิทัลของวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (2025-2027)” ที่ออกโดยกระทรวงอุตสาหกรรมและเทคโนโลยีสารสนเทศและหน่วยงานอื่น ๆ อีกสี่แห่งในเดือนธันวาคมปีที่แล้ว สนับสนุนอย่างชัดเจนให้ Open Atom Open Source Foundation จัดตั้ง “โครงการพิเศษโอเพนซอร์ส AI ของวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม” เพื่อจัดหาเฟรมเวิร์กการฝึกอบรม เครื่องมือทดสอบ และทรัพยากรอื่น ๆ ที่ทำซ้ำได้และส่งเสริมได้ง่าย เพื่อลดเกณฑ์ทางเทคนิคสำหรับองค์กร
ปัญหาที่เป็นจริงมากกว่าคือเนื่องจากศักยภาพในการปิดล้อมทางเทคโนโลยีโดยสหรัฐอเมริกา จีนจึงไม่สามารถเป็นผู้ติดตามในสาขา AI ได้ แต่ต้องสร้างระบบนิเวศในประเทศที่เป็นอิสระ การสร้างระบบนิเวศโอเพนซอร์สแบบปิดอีกแห่งภายใต้ระบบนิเวศที่สหรัฐอเมริกาได้สร้างขึ้นโดยมีโอเพนซอร์สแบบปิดเป็นหลักก็เหมือนกับการสร้างรถยนต์อยู่เบื้องหลังประตูที่ปิดสนิท มีเพียงระบบนิเวศโอเพนซอร์สเท่านั้นที่จะช่วยพัฒนาอุตสาหกรรม AI ได้อย่างรวดเร็ว
นอกเหนือจากการสนับสนุนระดับบนสุดแล้ว รัฐบาลท้องถิ่นต่างๆ ยังได้ลงทุนด้วยเงินจริงในระบบนิเวศโอเพนซอร์ส
Z Fund ซึ่งก่อตั้งร่วมกันโดย Zhipu และ Beijing State-owned Assets ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การลงทุนในระบบนิเวศโมเดลขนาดใหญ่ ประกาศว่าจะลงทุน 300 ล้านหยวนเพื่อสนับสนุนการพัฒนาชุมชนโอเพนซอร์ส AI ทั่วโลก โครงการเริ่มต้นใดๆ ที่ใช้โมเดลโอเพนซอร์ส (ไม่จำกัดเฉพาะโมเดลโอเพนซอร์สของ Zhipu) สามารถสมัครได้
ความแตกต่างระหว่างจีนและสหรัฐอเมริกาในกลยุทธ์โอเพนซอร์สและโอเพนซอร์สแบบปิดสำหรับอุตสาหกรรม AI เป็นความแตกต่างพื้นฐานในตรรกะการพัฒนา สหรัฐอเมริกาขับเคลื่อนด้วยทุน และความต้องการแสวงหาผลกำไรของบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีและ VC ได้ก่อให้เกิดระบบนิเวศโอเพนซอร์สแบบปิดของ “การผูกขาดเทคโนโลยี-การรับรู้ราคาสูง” แม้ว่า Meta จะพยายามเปิดซอร์ส แต่ก็ยากที่จะหลีกหนีจากข้อจำกัดของอุปสรรคทางการค้า จีนอาศัยการออกแบบระดับบนสุด โดยมี “ความเท่าเทียมกันทางเทคโนโลยี + ความร่วมมือทางอุตสาหกรรม” เป็นแนวคิดหลัก และสร้างระบบนิเวศที่เปิดกว้างผ่านการเพิ่มขีดความสามารถด้านนโยบาย ทำให้โอเพนซอร์สเป็นโครงสร้างพื้นฐานขั้นพื้นฐานสำหรับการลดเกณฑ์ทางเทคนิคและส่งเสริมการบูรณาการเศรษฐกิจที่แท้จริง ทางเลือกเชิงกลยุทธ์นี้ไม่เพียงแต่กำหนดเส้นทางที่แตกต่างกันของอุตสาหกรรม AI ในทั้งสองประเทศเท่านั้น แต่ยังบ่งบอกถึงการเร่งตัวของระบบนิเวศ AI ทั่วโลกจาก “การแข่งขันแบบผูกขาด” ไปสู่ “การเปิดกว้างและได้ประโยชน์ทั้งสองฝ่าย”
ดีพอ ก็ดีพอแล้ว
ระบบนิเวศโอเพนซอร์ส AI ของจีนไม่เพียงแต่เร่งการพัฒนาอุตสาหกรรม AI ในจีนและทั่วโลกเท่านั้น แต่ยังทำให้ความเชื่อมั่นของสหรัฐอเมริกาในเทคโนโลยีมาก่อนติดกับดักที่น่าอึดอัดใจ
เมื่อเผชิญกับแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นจากเอฟเฟกต์ DeepSeek Meta ได้เปิดตัว Llama4 เมื่อวันที่ 5 เมษายน โดยอ้างว่าเป็นโมเดลขนาดใหญ่แบบมัลติโมดัลที่แข็งแกร่งที่สุดในประวัติศาสตร์
อย่างไรก็ตาม หลังจากการทดสอบจริง นี่คือโมเดลที่น่าผิดหวัง ความยาวบริบทของโทเค็น 10 ล้านโทเค็นมักจะผิดพลาด การทดสอบลูกบอลเริ่มต้นทำได้ยาก และข้อผิดพลาดขนาดการเปรียบเทียบ 9.11 > 9.9 เกิดขึ้น ภายในไม่กี่วันหลังจากการเปิดตัวโมเดล เรื่องอื้อฉาวเช่นการลาออกจากผู้บริหารและการโกงการทดสอบก็ได้รับการยืนยันจากพนักงานภายในเช่นกัน
ข่าวเพิ่มเติมพิสูจน์ว่า Llama4 อาจกล่าวได้ว่าเป็นผลิตภัณฑ์ที่ Zuckerberg เร่งรีบนำขึ้นชั้นวาง ดังนั้นคำถามคือ ทำไม Zuckerberg ต้องเปิดตัวในเดือนเมษายน
ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ อุตสาหกรรม AI ของสหรัฐฯ มีความเชื่อที่สับสนในเทคโนโลยี โดยเชื่อว่าผลิตภัณฑ์ของตนต้องแข็งแกร่งและล้ำหน้าที่สุด ดังนั้นพวกเขาจึงเริ่มต้นการแข่งขันด้านอาวุธ อย่างไรก็ตาม ผลกระทบที่ลดน้อยลงของการฝึกอบรม AI ทำให้ผู้ผลิตรายใหญ่ต้องใช้ต้นทุนจำนวนมหาศาล และไม่เพียงแต่เกณฑ์ทางเทคนิคไม่ได้รับการสร้างขึ้นเท่านั้น แต่พวกเขายังตกอยู่ในวังวนของปัญหาคอขวดด้านพลังการประมวลผล
หลังจากที่ OpenAI เปิดตัวฟังก์ชันสร้างภาพของ GPT-4o Altman ได้ทวีตในอีกไม่กี่วันต่อมาว่า GPU ของพวกเขากำลัง “ไหม้” ไม่ถึงหนึ่งสัปดาห์หลังจากที่ Gemini2.5 เปิดตัว หัวหน้า GoogleAIStudio กล่าวว่าพวกเขายังคงประสบปัญหา “การจำกัดอัตรา” และนักพัฒนาสามารถส่งคำขอได้เพียง 20 รายการต่อนาทีเท่านั้น ดูเหมือนว่าจะไม่มีบริษัทใดสามารถรับมือกับความต้องการอนุมานของโมเดลขนาดใหญ่พิเศษได้
อันที่จริง สหรัฐอเมริกากำลังตกอยู่ในความเข้าใจผิด ผู้รับผิดชอบของ Zhiyuan Research Institute กล่าวว่า “หากโมเดลใหม่ใช้ต้นทุน 100 เท่าเพื่อเพิ่มคะแนนมาตรฐาน 10 จุด โมเดลใหม่นี้จะไม่มีความหมายสำหรับสถานการณ์การใช้งานมากกว่า 80% เพราะไม่มีประสิทธิภาพด้านต้นทุน”
บริษัทโมเดลขนาดใหญ่ของจีนกำลังเร่งระบบนิเวศโอเพนซอร์ส ดูเหมือนว่าพวกเขาจะไม่แข่งขันกันเพื่อตำแหน่งสูงสุดอีกต่อไป แต่กลับได้รับลูกค้ามากขึ้น โดยเฉพาะลูกค้าอุตสาหกรรม ด้วยแนวทาง “ดีพอ”
เมื่อเทียบกับงบประมาณหลายสิบล้านสำหรับลูกค้าภาครัฐและเอกชน หลายบริษัทและสถาบันมีความต้องการ AI อย่างเร่งด่วน แต่ไม่มีโซลูชันที่มีอยู่มากมาย การใช้โมเดลโอเพนซอร์สเพื่อพัฒนาโซลูชันของตนเองเกือบจะเป็นทางเลือกเดียวของพวกเขา:
- Baosteel ใช้ “โมเดลขนาดใหญ่ + โมเดลขนาดเล็ก” สำหรับกระบวนการทางวิศวกรรมโลหะที่สำคัญสำหรับการเตือนล่วงหน้าอย่างชาญฉลาดของอุปกรณ์การผลิต
- “Coal Science Guardian Large Model ChinamjGPT” ของ China Coal Science and Industry Group ช่วยลดเวลาหยุดทำงานของอุปกรณ์และต้นทุนการบำรุงรักษาลง 30% และ 20% ตามลำดับ
- Shanghai Mengbo Intelligent Internet of Things Technology ได้สร้างแพลตฟอร์มแอปพลิเคชันการตรวจจับขอบและการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการเตาอบต่อเนื่องโดยใช้โมเดลขนาดเล็กที่มีน้ำหนักเบา
- Mifei Technology ได้ตระหนักถึงการทำนาย บำรุงรักษา และจัดการระบบจัดการวัสดุอัตโนมัติอย่างชาญฉลาดในโรงงานผลิตเวเฟอร์เซมิคอนดักเตอร์โดยใช้เทคโนโลยีโมเดลขนาดใหญ่
เหล่านี้เป็นกรณีตัวแทนทั้งหมดของโมเดลโอเพนซอร์สที่นำไปใช้ในสถานการณ์อุตสาหกรรม
นอกเหนือจากการใช้งานในอุตสาหกรรมแล้ว ระบบนิเวศโอเพนซอร์สยังสามารถช่วยกิจการสาธารณกุศลได้มากขึ้นอีกด้วย
Shanshui Nature Conservation Center มุ่งมั่นที่จะปกป้องเสือดาวหิมะและระบบนิเวศที่ราบสูง กล้องอินฟราเรดที่ติดตั้งไว้จะถ่ายภาพหรือวิดีโอจำนวนมากในแต่ละไตรมาส การพึ่งพาการระบุร่องรอยของเสือดาวหิมะด้วยตนเองนั้นไม่มีประสิทธิภาพและใช้เวลานานอย่างมาก Huawei Ascend กำลังร่วมมือกับ Shanshui Nature Conservation Center เพื่อระบุร่องรอยของเสือดาวหิมะ Huawei ได้เปิดซอร์สโมเดลและเครื่องมือที่เกี่ยวข้องสำหรับการจดจำสายพันธุ์ภาพอินฟราเรดใน Sanjiangyuan ซึ่งช่วยลดเกณฑ์สำหรับการมีส่วนร่วมในการพัฒนา AI และทำให้สถาบันวิจัยและคุ้มครองจำนวนมากขึ้นที่ใช้โมเดลได้รับประโยชน์ ผู้คนสามารถทำงานร่วมกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลในแง่ของชุดข้อมูล การประมวลผลข้อมูล และการล้างข้อมูล
เอฟเฟกต์ “Bazaar” ของโอเพนซอร์ส
Eric Raymond ผู้ถือธงของการเคลื่อนไหวซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส เสนอการเปรียบเทียบในหนังสือ “The Cathedral and the Bazaar” ในปี 1999: รูปแบบการพัฒนาซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สแบบดั้งเดิมนั้นเหมือนกับการสร้างมหาวิหาร ซอฟต์แวร์ได้รับการออกแบบและสร้างอย่างพิถีพิถันโดยผู้เชี่ยวชาญ (สถาปนิก) เพียงไม่กี่คนในสภาพแวดล้อมที่โดดเดี่ยว และจะเปิดตัวให้กับผู้ใช้หลังจากที่สร้างเสร็จสมบูรณ์แล้วเท่านั้น รูปแบบการพัฒนาโอเพนซอร์สนั้นเหมือนกับตลาดที่คึกคัก ดูเหมือนจะวุ่นวายแต่มีชีวิตชีวา การพัฒนาซอฟต์แวร์เปิดกว้าง กระจายอำนาจ และวิวัฒนาการ
หนังสือเล่มนี้เชื่อว่าสำหรับโครงการซอฟต์แวร์หลายประเภท โดยเฉพาะอย่างยิ่งซอฟต์แวร์ระดับระบบที่ซับซ้อน (เช่น เคอร์เนลระบบปฏิบัติการ) รูปแบบการพัฒนา “ตลาด” แบบเปิด ร่วมมือ และกระจายอำนาจ แม้ว่าอาจดูวุ่นวาย แต่จริงๆ แล้วมีประสิทธิภาพมากกว่า สร้างซอฟต์แวร์ที่มีคุณภาพสูงกว่า และแข็งแกร่งกว่ารูปแบบ “มหาวิหาร” แบบดั้งเดิม ปิด และรวมศูนย์ สามารถค้นหาและแก้ไขข้อผิดพลาดได้เร็วขึ้น และดูดซับความคิดเห็นของผู้ใช้และผลงานของชุมชนได้ดีขึ้นผ่านกลไกต่างๆ เช่น “เผยแพร่เร็ว เผยแพร่อย่างสม่ำเสมอ” และใช้ประโยชน์จากการตรวจสอบโดยเพื่อนจำนวนมาก (“ลูกตาเพียงพอ”) ซึ่งจะช่วยส่งเสริมการทำซ้ำอย่างรวดเร็วและนวัตกรรมของซอฟต์แวร์
ความสำเร็จอย่างมากของโครงการโอเพนซอร์สเช่น Linux ได้ตรวจสอบจุดยืนของ Raymond
การเคลื่อนไหวโอเพนซอร์สได้นำมูลค่ามหาศาลมาสู่สหรัฐอเมริกาและโลกซึ่งเกินกว่าการลงทุนของตนเอง รายงานการวิจัยปี 2024 จากมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ดระบุว่า “โอเพนซอร์สลงทุน 4.15 พันล้านดอลลาร์และสร้างมูลค่า 8.8 ล้านล้านดอลลาร์สำหรับบริษัท (นั่นคือ ทุกๆ 1 ดอลลาร์ที่ลงทุนจะสร้างมูลค่า 2,000 ดอลลาร์) หากไม่มีโอเพนซอร์ส การใช้จ่ายของบริษัทสำหรับซอฟต์แวร์จะสูงกว่าที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน 3.5 เท่า”
วันนี้ บริษัทจีนได้เรียนรู้สิ่งนี้ บริษัท AI อเมริกันดูเหมือนจะลืมมันไปแล้ว
อันที่จริง สำหรับบริษัทโมเดลขนาดใหญ่ของจีน แม้ว่าพวกเขาจะไม่พิจารณาถึงผลประโยชน์ทางสังคม การเลือกที่จะโอบรับระบบนิเวศโอเพนซอร์สก็ไม่ได้ไร้ผลสำหรับบริษัทเอง
บริษัทโมเดลขนาดใหญ่หลายแห่งบอกกับ Observer.com ว่าโอเพนซอร์สไม่ได้หมายถึงการละทิ้งการค้า โอเพนซอร์สยังมีตรรกะผลกำไรของโอเพนซอร์ส เมื่อเทียบกับว่ามันเป็นโอเพนซอร์สหรือไม่ วิธีการให้บริการลูกค้าทางเทคนิคที่ดีกว่าคือประเด็นสำคัญ
เมื่อพิจารณาจาก Zhipu AI เป็นตัวอย่าง อ้างว่าเป็นบริษัทเดียวในจีนที่เปรียบเทียบ OpenAI อย่างเต็มที่ แต่เมื่อเทียบกับกลยุทธ์โอเพนซอร์สแบบปิดของ OpenAI ถือเป็นหนึ่งในผู้ปฏิบัติงานที่มุ่งมั่นที่สุดในกลยุทธ์โอเพนซอร์สในอุตสาหกรรม
Zhipu เป็นผู้นำในการเปิดซอร์ส ChatGLM-6B โมเดลขนาดใหญ่ Chat ตัวแรกของจีนในปี 2023 นับตั้งแต่ก่อตั้งเมื่อเกือบหกปีที่แล้ว Zhipu ได้เปิดซอร์สโมเดลมากกว่า 55 โมเดล โดยมียอดดาวน์โหลดสะสมเกือบ 40 ล้านครั้งในชุมชนโอเพนซอร์สนานาชาติ
Zhipu บอกกับ Observer.com ว่า Zhipu หวังว่ากลยุทธ์โอเพนซอร์สของตนจะช่วยสร้างปักกิ่งให้เป็น “เมืองหลวงโอเพนซอร์สระดับโลก” สำหรับปัญญาประดิษฐ์
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ในระดับเชิงพาณิชย์ Zhipu เลือกที่จะดึงดูดระบบนิเวศนักพัฒนาผ่านโอเพนซอร์ส และจัดหาโซลูชันที่ปรับแต่งได้แบบชำระเงินให้กับลูกค้า B-end และ G-end
นอกเหนือจากการขายโซลูชันแล้ว การขาย API ยังเป็นลิงก์ผลกำไรที่สำคัญอีกด้วย
เมื่อพิจารณาจาก DeepSeek เป็นตัวอย่าง ธุรกิจแรกของโมเดลโอเพนซอร์สคือการขาย API ประสิทธิภาพสูง แม้ว่าบริการพื้นฐานจะฟรี แต่บริษัทสามารถให้บริการ API ประสิทธิภาพสูงและเรียกเก็บเงินตามการใช้งาน การกำหนดราคา API สำหรับ DeepSeek-R1 คือ 1 หยวนต่อโทเค็นอินพุตหนึ่งล้านโทเค็น และ 16 หยวนต่อโทเค็นเอาต์พุตหนึ่งล้านโทเค็น หากโควต้าโทเค็นฟรีถูกใช้หมดหรือ API พื้นฐานไม่สามารถตอบสนองความต้องการได้ ผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะใช้เวอร์ชันที่ต้องชำระเงินเพื่อรักษาเสถียรภาพของกระบวนการทางธุรกิจ
เมื่อเทียบกับบริษัทที่มีเพียงบริการโมเดล Alibaba ได้เลือกโมเดลสร้างรายได้จากโอเพนซอร์สอีกแบบหนึ่ง: การรวมระบบนิเวศ
ซีรีส์ Qwen ของ Alibaba ในฐานะผู้บุกเบิกโอเพนซอร์ส ดึงดูดนักพัฒนาให้ใช้คลาวด์คอมพิวติ้งและโครงสร้างพื้นฐานอื่น ๆ ผ่านโอเพนซอร์สแบบเต็มรูปแบบ ก่อตัวเป็นสถานการณ์วงปิด โมเดลของพวกเขาเป็นเพียงการแนะนำในช่วงเริ่มต้น และสินค้าที่มีราคาที่ระบุไว้นั้นเป็นบริการคลาวด์
แอปพลิเคชันโลกาภิวัตน์ของโมเดลขนาดใหญ่โอเพนซอร์สของจีนได้เปลี่ยนจาก “การติดตามเทคโนโลยี” ไปสู่ “การครอบงำระบบนิเวศ” เมื่อสหรัฐอเมริกาติดอยู่ในภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกของ “การผูกขาดโอเพนซอร์สแบบปิด” และ “โอเพนซอร์สที่ควบคุมไม่ได้” จีนกำลังสร้างตรรกะพื้นฐานของระบบนิเวศโอเพนซอร์ส AI ทั่วโลกใหม่ผ่าน “นวัตกรรมข้อตกลง + การเพาะปลูกสถานการณ์” สนามรบขั้นสุดท้ายของเกมนี้ไม่ได้อยู่ในการแข่งขันระดับพารามิเตอร์ แต่อยู่ในตลาดมูลค่าหลายล้านล้านดอลลาร์ของการบูรณาการอย่างลึกซึ้งของเทคโนโลยี AI และเศรษฐกิจที่แท้จริง