開閉源之爭｜模型假「開源」 企業商用恐失算
原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech——智情筆報」
人工智能（AI）開源與閉源之爭近日再起波譎。月之暗面Kimi K3釋出完整權重，谷歌（Google）卻重組AlphaFold團隊、專注Gemini；中國官方高調支持開源開放，美國政界卻傳出想限制中國開源模型，觸發業界聯署反對。而且在成本、安全壓力下，現時不少企業都考慮轉向開源模型。
市面產品多僅屬「開放權重」
嚴格來說，開源（Open Source）及開放權重（Open Weight）不能混為一談，後者通常只公開訓練後的參數，而真正的開源理應是提供完整的程式碼、訓練流程以至數據。很多市場泛稱開源模型，其實只有開放權重。這種差別對於一般用戶未必重要，企業卻不能掉以輕心，因模型能否商用，最終取決於協議條款，而非「開源」標籤。
現時開放AI模型常見授權方式，大致分為3類：一是MIT、Apache 2.0等傳統寬鬆式協議，通常都容許使用、修改、再發布和商業化；二是加入用途限制或責任條款的協議，例如部分負責任AI許可協議（RAIL）會禁止違法、危險或侵犯他人權利；三是企業自訂「社群協議」，當中可能加入規模門檻、品牌標示或另行議約等要求。
須留意開發商自訂授權規則
協議差異直接影響企業能否部署模型及其成本。以Llama 4為例，逾7億月活躍用戶的企業，必須另行申請許可才能商用；Kimi K3更把商業模式拆開處理，年收入逾2000萬美元的企業，其AI服務須另簽協議；用戶逾1億或月入逾2000萬美元者更要標明使用模型。
由此可見，初創早期依賴「開源」模型，不等於成長後仍能沿用同一條件。就連收購、集團一類商業安排，也可能令門檻計算突然改變。因此，企業若未注意遵守協議條款，日後換模型、補署名或重談協議，代價隨時可能高於最初節省費用。
另一方面，管治者若真心支持開源，也不能限於提供算力補貼或建立模型平台，還應推動標準化模型卡、機器可讀授權，以及設立投訴、調解渠道，令貢獻者得到尊重、用戶知道界線、違規者能被識別追究，才能確保開放AI生態長久、持續發展。
支持EJ Tech
如欲投稿、報料，發布新聞稿或採訪通知，按這裏聯絡我們。
