Meta 推出的開源大模型 Llama3似乎在市場上遭遇了 “冷處理”，這一現象無疑讓開源與閉源大模型的競爭愈加激烈。據外媒The Information報道，全球最大的雲計算平臺亞馬遜 AWS 對 Llama3的反響平平，相反，企業客戶們似乎更青睞 Anthropic 的閉源模型 Claude。

微軟內部人士也透露，Llama 並非他們的首選，反而更推薦那些擁有工程師和數據科學家團隊的公司來使用。Meta 如今面臨的挑戰可能會促使他們組建專門的 AI 銷售團隊，以便更好地滿足企業需求。這一切都讓我們看到了開源大模型在商業化過程中的艱難歷程。

羊駝 LLM

圖源備註：圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney

從市場角度來看，開源模型的實際表現以及帶來的商業回報顯然沒有達到企業客戶的預期。在開源與閉源的抉擇中，各大模型廠商根據自身的技術路線與商業戰略，形成了截然不同的立場。那麼，企業在選擇大模型時該如何應對這場紛爭?百度智能雲 AI 與大模型平臺總經理忻舟在接受媒體採訪時對此做出了深入剖析，探討了開源與閉源的底層邏輯、商業策略，並對未來市場趨勢做出了展望。

忻舟指出，開源大模型與軟件開源是截然不同的概念。開源模型並未公開訓練源代碼、預訓練和精調數據等影響模型效果的重要信息，因此無法像開源軟件一樣依靠社區開發者共同提升其性能。以 Llama 爲例，每次模型的進步都源於 Meta 自身的訓練，而不是開發者的參與。正因爲如此，開源模型在技術迭代上面臨許多障礙。

當談到 “開源模型和閉源模型哪個更貴” 時，忻舟表示，開源模型雖然表面上看似免費，給人以低成本的錯覺，但大模型的應用並不單純依賴技術，還包括 “技術 + 服務” 的整體解決方案。在實際應用中，如果想讓開源模型達到與閉源模型相同的效果，企業需要投入大量的人力、資金和時間，這樣一算，綜合成本可能反而更高。

開源模型和閉源模型各自適用的場景也有所不同。忻舟認爲，開源模型更適合於學術研究，而不適合用於需要對外服務的大型商業項目。在一些投資動輒百萬甚至千萬的重大項目中，閉源模型依然是企業的優選。

忻舟進一步分析了當前大模型市場中各廠商的角色及商業模式，指出了三種主要類型。首先是雲服務商，他們的商業模式依然是提供算力資源，靠規模化來降低成本。其次是既是雲服務商又是模型提供商的公司，他們希望藉助模型調用來推動業務上雲。最後是初創的模型廠商，他們在市場降價潮中面臨着巨大的挑戰。

總結來看，開源模型在技術和商業模式上都存在不小的劣勢。缺乏足夠的資源和良好的商業模式支撐，許多開源模型難以持續發展。雖然開源對於學術研究推動有所價值，但在需要高精度和高效能的商業場景中，閉源模型依然是更明智的選擇。