輝達黃仁勳公開支持開源AI模型，聯名致函美國國會

輝達（Nvidia）執行長黃仁勳於 7月24日首度在 X 發文，公開支持開源 AI 模型，並聯名簽署一封致美國國會的公開信，呼籲不要過早限制開源權重模型。他在第一則貼文中寫道：「AI 將改變每個產業、驅動每家公司，並由每個國家打造。開源模型能強化安全與網路安全、加速創新與擴散，並實現主權。世界需要前沿的封閉模型，也需要前沿的開源模型。」

這封名為「Open Weights and American AI Leadership」的信件，由超過20家企業共同簽署，包括 Meta、Microsoft、Palantir、Hugging Face、Mozilla 與 Linux Foundation 等。信中強調，開源權重模型有助於競爭、讓 AI 成果更廣泛共享，並指出單純依賴封閉模型並非更安全，因為封閉模型同樣可能被破解、濫用或出現未被察覺的問題。

目前美國政策圈對中國開源模型（如 DeepSeek 等）態度轉趨強硬，部分人士主張限制開源以保護國家安全。OpenAI 與 Anthropic 等封閉模型陣營也多次示警開源風險。黃仁勳選擇在此氛圍下公開表態，被外界解讀為輝達的商業利益考量——無論使用何種模型，最終都需要輝達的 GPU，開源生態擴大有助於整體晶片需求。

同時，若美國進一步限制中國企業取得先進晶片，也可能直接衝擊輝達營收。因此，支持開源被視為同時維護創新擴散與自身業務的策略。

這封信刻意未獲 OpenAI 與 Anthropic 簽署，顯示封閉與開源陣營的利益分歧。支持者認為開源能防止 AI 能力過度集中於少數公司，並讓更多國家與新創保有自主發展空間；反對者則擔憂開源模型可能被惡意使用或協助他國追上技術差距。

全文翻譯如下:

**開源權重與美國 AI 領導地位**
2026年7月24日

1980年代，早期開源軟體先驅挑戰了當時普遍的信念——認為只有公司緊密控制程式碼，軟體才能進步。這場運動推動建立一個透明的生態系統，讓世界各地的開發者都能研究、修改並改進軟體。如今，開源社群開發的軟體支撐了大部分網際網路，也構成全球最大科技公司所使用的系統基礎，同時支援美國軍方與聯邦機構執行科學研究、網路安全及其他關鍵任務。開源不僅降低了軟體成本，更創造了一個共享的知識基礎，讓世代美國工程師與企業家得以建立制度性的主權。

美國現在在人工智慧上面臨類似的選擇。我們的 AI 領導地位，將不會由單一前沿 AI 模型來衡量，而是取決於美國是否能建立一個強大、開放的生態系統，讓 AI 擴散到每個產業。這對全國各地創造創新與繁榮機會至關重要。這需要擴大 AI 的取得管道、鼓勵競爭、建立穩健的應用層，並讓美國人對自己所依賴的技術擁有更大控制權。開源權重模型——任何人都可以下載、檢視、修改並在自己的基礎設施上運行的 AI 模型——是這個基礎的重要部分，因為它們讓先進 AI 變得更容易取得、更能適應，也更廣泛可用。

開源權重擴大了進入 AI 經濟的管道。新創公司、既有企業、大學與公共機構，不必從頭訓練模型，也不必為每項任務支付前沿模型的價格，就能在先進模型的基礎上進行開發。開源權重讓每個組織都能依任務與成本選擇合適的模型，把前沿級能力留給真正的前沿問題，其餘地方則運行高效、專門化的模型。這種紀律，正是當 AI 使用規模擴大到數十億日常任務時，能讓 AI 在經濟上可持續的關鍵。美國要贏得 AI 時代，必須把 AI 擴散到工廠、醫院、農場、教室與大街小巷企業的工作流程中。

開源權重也能強化競爭，而競爭正是讓 AI 成果廣泛共享、而非集中在少數人手中的力量。透過讓眾多組織能夠建構、調整並部署先進模型，開源權重不僅在模型開發者之間創造競爭，也在雲端、晶片、應用與服務之間創造競爭。這種競爭刺激創新、降低成本，並將 AI 的好處廣泛分配到整個經濟。

開源權重也讓客戶擁有更大的控制權。當組織投資 AI 時，他們希望確保自己不會被鎖定在單一供應商，或隨著時間失去所累積的知識與能力。開源權重模型透過讓組織控制自己的資料、評估並調整模型以符合自身需求，以及在業務需要的地方部署模型，提供這種保障。而當組織用 AI 創造價值時，開源權重讓他們能透過自我改進的模型、專門能力與累積的知識，擁有這些價值，從而推動美國的主權與繁榮。

當然，開源權重確實帶有真實且獨特的風險。一旦釋出，權重就超出原始開發者的控制，修改後的版本也難以追蹤或還原。但對這個風險的正確回應，不是禁止開源權重。在網路安全攻擊者已使用先進 AI 的世界裡，防禦者需要能取得能力相當的模型，才能偵測、模擬並應對新興威脅。開源模型擴大了防禦能力、增加透明度，並讓漏洞能被眾多團隊發現與修復。

事實上，開放性可能是通往 AI 安全與資安最重要的路徑之一。單純依賴封閉模型並非本質上更安全：它們可能被攻破、被濫用，或以外部人士無法察覺的方式失效。而把先進 AI 能力集中在少數封閉模型背後，只會加劇這個風險。這會造成少數單點故障、削弱競爭，並把關鍵技術留在少數供應商手中。相對地，開源權重模型讓廣泛的研究與開發社群能夠檢視其行為、找出漏洞、發展防護措施，並隨時間改進它們。正如開源軟體已證明透明度可以比隱蔽更安全，AI 安全可能取決於讓更多人有能力測試並強化社會所依賴的模型。它允許嚴格的基準測試與評估、紅隊演練，以及與真實、已證明危害相連結的保護措施，而不是預設封閉系統更安全。

強大的 AI 生態系統並非理所當然。政策制定者有重要機會採取行動。這包括擴大新創與研究人員取得運算資源的管道、投資共享訓練資產（資料集、工具、評估框架），以及透過避免過早限制開源模型——這些限制可能扼殺競爭或把創新推向海外——來保持前沿的多元性。這些措施也必須關注強大的應用層如何能擴大 AI 在整個經濟中的主權使用。

在塑造這個生態系統時，政策制定者應小心，不要把正當的模型開發技術與不當挪用混為一談。蒸餾（distillation），也就是使用一個模型的輸出來協助訓練或改進另一個模型的做法，是模型改進、評估與驗證中廣泛使用的技術。它反映了向既有技術學習、在其上建構並加以改進的悠久傳統，這個傳統自開源軟體運動興起以來，一直推動著創新。相對地，以不法手段從封閉模型中抽取價值的行為，確實引發合理關切。這些關切應透過針對性的法律與商業框架來處理，而不是對在 AI 創新中扮演重要角色的技術採取全面限制。

AI 時代可以是一個繁榮的時代。只要做出正確選擇，開源權重 AI 就能擴大機會、強化競爭、延續美國技術領導地位、降低風險，並確保這項非凡技術的好處能廣泛分享到整個經濟。這個未來值得我們去打造，而美國應該帶頭打造它。

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**簽署單位：**
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