Mollick：中国主导前沿开源权重模型，美欧无意跟进

沃顿商学院教授、AI 领域知名评论人 Ethan Mollick 近日在 X 平台发文，对当前开源权重大模型的全球格局抛出一个颇为尖锐的判断：如今已不存在非中国制造的「前沿级」开源权重模型，而美国既无激励、欧盟也缺乏意愿去打造对标产品——因为这件事成本很高，价值捕获却很有限。Mollick 同时承认，市面上确实存在一些「中等水平」的非中国开源权重模型，但没有一款能够接近 Kimi K3 或 GLM-5.2 这样的前沿水准。

Mollick 观点的核心逻辑

Mollick 的论述建立在两层判断之上。

• 供给侧：在前沿开源权重这一细分赛道，中国厂商目前处于事实上的领跑位置，形成了其他国家难以快速复制的领先优势。
• 需求侧：训练并维护一个前沿级别的开源权重模型，需要投入海量算力、数据与人才，而开源本身意味着难以直接商业化，价值捕获路径有限。

换言之，他的结论是：在美国缺乏足够商业动力、在欧盟缺乏政策意愿的前提下，这一格局短期内不太可能改变。

中国开源权重模型的领先态势

近年来，以月之暗面（Kimi 系列）、智谱（GLM 系列）、阿里（Qwen 系列）、DeepSeek 等为代表的中国团队，密集发布了多个高竞争力的开源权重模型，频繁在国际榜单上取得领先成绩。这些模型在参数规模、推理能力、多模态支持等维度持续迭代，逐步改变了外界对中国大模型「跟随者」的固有印象。Mollick 的观察，正是这一趋势在国际舆论场中的映射。

美欧为何「缺位」

Mollick 的解释聚焦于经济学逻辑。

• 美国方面：头部厂商如 Meta（Llama 系列）、xAI 等虽有开源权重产品，但更多被定位为生态策略，而非核心商业模型。
• 欧盟方面：在 AI 监管趋严、算力基础设施相对薄弱的背景下，欧盟更倾向于通过规则制定参与全球 AI 治理，而非投入重金自建前沿开源模型。

他将这一现象概括为「高成本、低回报」，并认为这是结构性问题，而非短期波动。

争议与不确定性

值得注意的是，Mollick 的判断更多属于个人评论，而非经过严谨验证的产业研究结论。

• 其一，「前沿级」的定义本身存在主观性：不同基准、不同任务下的「前沿」标准并不统一。
• 其二，Llama、Mistral 等非中国开源权重模型仍在持续迭代，未来是否会被新一代产品反超，存在变数。
• 其三，文中提及的 Kimi K3、GLM-5.2 等具体型号，也需要以官方正式发布信息为准。

因此，这一看法更适合被视作对当前开源 AI 地缘格局的一种引人深思的总结，而非盖棺定论。围绕它展开的讨论，或许比结论本身更值得关注。