新聞速讀｜Databricks 創辦人倡議美國擁抱開源 AI 應對中國挑戰

InfoAI 編輯部

AI 發展的勝負點，正快速轉向開放協作與全球知識流通的開源生態。

01｜理解事件

近期，Databricks 共同創辦人 Andy Konwinski 在公開場合明確表示，美國若想在新一波 AI 國際競賽中擊敗中國，必須全面擁抱開源 AI 生態。他指出，過去美國依靠頂尖人才與資本優勢，在 AI 創新上取得領先，但近年中國企業與研究團隊，不僅積極參與全球論文發表，甚至在新穎 AI 想法的產出上開始超越美國。

Andy Konwinski 強調，開源社群能夠將創新能量擴大到產業以外，讓學界、企業與開發者協作，加速技術進化。例如 Transformer 架構的誕生，正是來自開放論文分享，促使全球共同研發；而目前如 Meta、Databricks 等公司，已陸續開放大模型，推動生態發展。

值得注意的是，Konwinski 直言中國企業在開源貢獻與新點子上，表現相當活躍，美國如不加快開源腳步，恐被超車。現今全球 AI 競賽，早已不再侷限於單一企業封閉研發，而是生態圈間的合作與資源流通。這場競爭已從硬體、算力、資金之戰，轉化為知識流通與開放創新的較量。

02｜解讀新聞

Andy Konwinski 的觀點反映了AI 產業結構的重大變化：

第一，開源模式讓知識、數據與模型不再由少數巨頭獨佔，創新擴散速度明顯加快。許多技術（如 Transformer、Llama 2、DBRX）都是透過開源論文、模型或數據集，讓全球開發者共同優化，進而形成規模化創新。

第二，從產業策略來看，美國推動開源是為了抗衡中國以政府主導、集中研發的進路。開源協作有助於集結多元人才，減少重複投資，促使應用多元且接地氣。這種策略不僅能增強產業的彈性，也能讓產業價值鏈更為分散、抗風險力提升。

第三，開源精神也提升了產業的透明度與治理能力。在深度學習模型越來越「黑箱」的情境下，開源能推動外部審查，降低決策偏誤與監管風險。這對民主社會來說，尤其關鍵，也會影響產業標準與全球治理模式。

03｜延伸思考

AI 開發真正的動力來自「共創」與「開放」。單靠資本、封閉團隊，很難再持續領先，唯有廣泛動員學界、產業界與開發者社群，AI 才能快速演進並貼近現實需求。

對於台灣與全球專業人士而言，提升 AI 競爭力，重點不再只是學會使用最新產品，而是能夠參與、理解並善用開源資源。例如：如何辨識一個模型是否有公開文件、透明機制、穩定社群維運？如何選擇對開放協作友善的平台？這些都是未來 AI 素養的核心。

判斷 AI 技術的價值，不能只看公司規模或行銷，而要觀察其「開源指數」：是否便於二次創新？是否具備安全與監督機制？這也是每個決策者、創業者在進入 AI 產業時，必須具備的判斷力。

對讀者來說，這代表要主動關心產業動態，學會在開源生態中擷取真正有價值的技術與知識，成為數位轉型的推動者。

04｜重點提煉

• Databricks 創辦人強調美國必須擁抱開源 AI，才能應對中國日益成長的創新能量。

• 開源模式擴大 AI 技術擴散，帶動全球開發者、產業協作，提升產業創新速度。

• 開源生態強化產業透明度，促進外部監督與標準制定，有助於長期治理與風險控管。

• 培養辨識開源協作、技術透明度的素養，是未來判斷 AI 真實價值的關鍵。

05｜後續觀察

未來可觀察美國是否會在政策層面加碼支持 AI 開源計畫，以及主要科技公司開放新一代 AI 模型對產業生態的實際影響。同時，也要注意中國 AI 國家隊是否會調整相關策略，以及開源協作是否成為全球產業主流模式。這些都將左右全球 AI 領導權的再分配。

參考資料：

• Databricks co-founder argues US must go open source to beat China in AI

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