谁在拆 OpenAI 的围墙？

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OpenAI突然开源两款新模型，这是战略转折还是更高维度的竞争？

核心内容：
1. OpenAI从闭源转向部分开源的战略意图分析
2. 开源模型与闭源产品的差异化竞争策略
3. Anthropic等竞争对手的应对路径对比

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

你可能也刷到了。

昨晚，OpenAI 突然搞了个大动作：宣布开源两款新模型，叫gpt-oss-120b和gpt-oss-20b。

可以说，这是GPT-2以来，OpenAI重新向开源社区开放模型权重，关于模型参数、推理性能、训练细节，网上已经铺天盖地了，我就不啰嗦了。

但我想说：你有没有想过，这次开源到底意味着什么？

智远认为这是一次战略转折点。

要知道，过去几年，OpenAI 一直是“闭源派”的头号代表。它靠 GPT-3、GPT-4 的技术优势，用 API 收费、订阅制赚钱，建起了高墙，几乎垄断了大模型时代的入口和定价权，说白了，它就是定规则的人。

后来，风向变了。

DeepSeek火了后，局面开始松动。一批开源模型不仅性能逼近 GPT-4，成本还只有人家的 1/20。更关键的是，它们用极度宽松的开源协议，允许你随便用、随便改、还能商用，几乎零门槛。

面对这种冲击，连 Sam Altman 都在今年 2 月 1 日公开承认了一句扎心的话：我们可能站在了历史错误的一边。

所以，半年后，OpenAI 终于行动了。但这波“开源”，真不是低头认输，仔细一看，你会发现，这里面门道不少。

智远认为，它在主动对标，正面迎战其他玩家。

它选择Apache 2.0 协议开源，明确允许商用和二次开发，直接对标 Meta 的 Llama，这不是示弱，是亮牌：我来了，正面刚。

其二，它开放有度，保留了护城河。它没把 GPT-4 的核心架构放出来，用了类似 o3-mini 的中等规模模型，能力够用，但又不至于威胁到自家闭源产品的高端地位。

更关键的是，这次所谓的“开放权重”，其实并不完全开放，底层代码不能随便改，训练数据、优化策略、系统架构这些“命脉”，还是牢牢攥在 OpenAI 自己手里。

这说明什么？

OpenAI 根本不想放弃控制权。它现在的打法是，用部分开放，换整个生态的主导权。

简单说就是，拿中等能力的模型吸引开发者，让他们依赖这套工具链；同时把真正的“黑科技”留在闭源体系里，继续靠 API、企业服务、深度集成赚大钱。

这是一种更高维度的竞争：从“卖模型”转向“建生态”，从“技术垄断”走向“影响力控制”。

而在开源前一天，另一家公司（Anthropic）走了完全相反的路。它们发布了全新的闭源模型 Claude 4.1，不仅没加入开源浪潮，反而更加聚焦“企业级安全”和“可靠性”。

这是为什么？

因为它不追求“人人都能用”，而是专攻那些愿意为确定性、安全性、服务保障付高价的客户，比如金融、法律、政府机构。

如果你还不太了解 Anthropic，这里有个小故事：

它的创始人 Dario 和 Daniela Amodei 兄妹，以前是 OpenAI 的核心成员。Dario 还当过研究副总裁，是 GPT-2 和早期 GPT-3 的关键人物。

但大概在 2019 到 2020 年，他们觉得 OpenAI 跑偏了，从“安全第一”的非营利初心，慢慢变成了“技术领先优先”的商业化机器，尤其是跟微软深度绑定之后。

他们担心：一味追求能力，会忽略 AI 的安全、可控和可解释性。

于是，干脆另起炉灶，创立了 Anthropic，目标就一个：做出真正值得信赖的 AI。这有点像当年 Google 内部有人对商业化不满，后来就做了 DuckDuckGo。

Anthropic 的诞生，可以说对 OpenAI 路线的一次“伦理反叛”。

所以你看，这两家的动作放在一起，说明了什么？一句话总结：AI 行业，正在进入一个清晰的“分层竞争”时代。

OpenAI 走双轨制：开源模型抢开发者、占生态；闭源产品守住高端市场，赚高利润；一边拿数据，一边做变现，一举两得。 

Anthropic放弃大众市场，打造“企业级闭源系统”，在合规、安全、关键任务场景里建立护城河，这不是谁对谁错，而是市场成熟后的必然分化，不同的用户，需要不同的 AI。

再往深了看，智远认为，这也是一种精明的风险对冲。

美国从 2023 年就开始推 AI 监管法案，今年更是动作频频。未来，对闭源“黑箱”模型的审查只会越来越严，而开源模型呢？因为透明、可审计、可追溯，天然更容易通过合规审查。

所以，OpenAI 现在推出开源模型，既是对开发者的示好，也是一次提前卡位：当监管的大门关上时，它手里至少还有一把“开源钥匙”。

鸡贼也好，精明也罢，但真正让人兴奋的是接下来这一点：这，可能是属于开发者的黄金时代。

你想想，现在的模型支持本地部署、云端扩展，兼容 Ollama、vLLM 这些主流框架，甚至针对苹果 Metal 做了优化，真正做到「随处可跑」。

再加上原生支持工具调用、Python 执行、函数链，智能体（Agent）的开发门槛，几乎归零。

这意味着什么？

一个独立开发者，可以在自己的 MacBook 上跑一个接近 GPT-4 能力的模型，然后接入数据库、调用 API、自动执行任务……

下一个爆款 AI 应用，可能就诞生在某个车库，或者某个 GitHub 仓库里。

哎，历史总是惊人地相似。

当年，Linux 用开源干掉了闭源的 Unix；Firefox 挑战了 IE 的垄断；Android 从 Windows Mobile 的废墟上崛起；它们能赢，是因为，开放带来了更快的迭代、更广的生态、更深的社区认同。

今天，我们可能正站在一个类似的转折点上：

开源生态正在从消费端悄然反超，而闭源体系则退守企业与高端市场；未来，也许会有一半甚至更多的 AI 应用，建立在开源基础之上，而闭源模型，则守着企业安全与核心利益。

所以，OpenAI 的这次开源，是妥协，更是觉醒。

它意识到了：技术，唯有流动，才有生命；生态，唯有开放，才能生生不息。这个时代真正的赢家，可能是最懂如何激发群体智慧的平台。

希望每一个开发者，都能成为这场变革的推动者