本文揭示了 Anthropic 回应英伟达开源公开信引发的舆论风暴，其本质是一场关于 AI 控制权与规则制定权的权力博弈。
Anthropic 的实际立场：Anthropic 澄清不主张全面禁止开源，但提出限制芯片算力、打击工业规模蒸馏、对强模型实施强制安全测试三项政策。
社区的三重质疑：批评者痛批其玩 " 文字游戏 "（通过高昂测试门槛变相绞杀开源）、出于商业利益防守 API 份额，并在 " 汲取人类作品算学习、学习模型输出算偷窃 " 上大搞双重标准。
深层权力争夺：开源厂商调用量快速增长逼近闭源巨头。开源与闭源均存在结构性风险，争论的焦点已转向究竟由谁测量风险、决定发布与掌握大模型能力。
7 月 24 日，英伟达牵头发布了一封支持开源模型的公开信 [ 1 ] （智讯智库做了一手解读：详见 7 月 25 日文章《黄仁勋的第一条 X 推文，开源模型为何如此重要？》）。Meta、微软、Google、OpenAI、Hugging Face 等公司都在签署名单中，且这份名单在陆续发酵。3 天后，没有签署这封信的 Anthropic 由 CEO Dario Amodei 在舆论和行业争议发酵后，终于发文公开回应，澄清公司对开源模型的立场。 [ 2 ]
Anthropic 到底说了什么？
不限制 " 开源 "
但要限制算力、工业蒸馏及强制测试
Amodei 开篇先做了一个明确澄清：Anthropic 从未主张把开源模型作为一个类别全面禁止。只要模型不具备危险能力，开源就是公共产品——开发者、研究者和企业只需承担运行算力，便能在自己的环境中使用和改造模型。
随后，他提出了两个真正担心的 " 噩梦情景 "。
第一个是国家竞争。其他政府可能训练出比美国更强的模型，用它建立长期军事优势，或者强化对本国社会的监控和压制。Amodei 特别强调，这种风险与模型是否开源无关，最危险的模型反而可能从未公开，而是在秘密训练后直接交给军方和情报机构。
第二个是危险能力扩散。足够强的模型可能被用于网络攻击、生物攻击。在这一层面，开源确实会增加风险：模型一旦被下载，原开发者无法监控用途、封禁恶意用户、更新护栏或召回副本。
但 Amodei 紧接着承认，禁止美国合法企业使用中国开源模型并不能解决这个问题。真正准备发动攻击的人不会遵守企业采购禁令，而已经公开的权重也无法从互联网收回。
基于这两个判断，Anthropic 提出了三项政策。
第一，继续限制先进芯片和芯片制造设备流向中国，同时打击走私与转运。它认为，限制形成前沿能力所需的算力，比禁止美国企业下载某个已经发布的模型更直接。
第二，打击 " 工业规模蒸馏 "。蒸馏本来是让小模型学习大模型输出的常见技术，Anthropic 自己也承认它有大量合法用途。公司反对的是利用虚假账户、代理网络和访问规避，系统性抽取竞争对手的推理、编程和工具使用能力。
第三，所有 " 足够强 " 的模型都应接受强制安全测试，不论模型来自哪个国家，也不论权重开源还是封闭；能力较弱的创业公司和学术模型则应豁免。
文章最后回应了英伟达等公司的公开信。Anthropic 同意开源能够降低成本、增强竞争并让客户掌握更多控制权，但不同意 " 开源必然让防守者获益更多 "。
所以，Anthropic 的完整立场不是 " 禁止开源 "，而是：管住先进算力，阻止未经授权的大规模能力提取，并按照危险能力而非发布形式测试模型 [ 2 ] 。
评论区炸开了锅
文字游戏、商业冲突、双标三重质疑
社交媒体 X 上，Anthropic 的主张迎来了强烈的抨击，质疑的不是讨论这三项政策本身，而是大家不相信 Anthropic 的动机。
第二类质疑针对商业利益。Kimi K3 这类模型已经能完成大量企业任务，价格更低，还能本地部署。它们越接近前沿，客户越有能力减少 Claude API 用量。很多评论因此把 Anthropic 的声明理解成一次商业防御：不是要消灭所有开源模型，而是要阻止开源模型真正追上自己的核心产品。
第三类质疑集中在蒸馏的双重标准。Anthropic 称，它发现 DeepSeek、月之暗面和 MiniMax 通过约 2.4 万个虚假账户与 Claude 产生超过 1600 万次交互，用于提取 Claude 能力 [ 3 ] 。评论者反问：美国模型公司可以吸收海量人类作品训练模型，为什么后来者让模型学习 Claude 输出，就成了 " 偷窃 "？
这个质疑因为 Anthropic 自身的版权案件而格外尖锐。美国法院认为，使用书籍训练模型本身可能属于转换性的合理使用，但 Anthropic 通过影子图书馆取得盗版书并建立资料库，仍需为数据获取方式承担责任 [ 4 ] 。评论区有人发出质疑：吸收全人类的作品叫学习，吸收模型输出却叫盗窃。
黄仁勋也在他的第一篇推文中提到，蒸馏是 AI 改进的正常部分，它本身不是原罪，应该被保护为合法的创新手段，而不是被一刀切地来威胁禁止。
开源模型支持者还引用了一个现实反例：Hugging Face 遭遇 AI 参与的网络入侵后，因为美国封闭模型的护栏妨碍调查，转而使用中国开源模型 GLM 5.2 分析攻击。发动攻击的是处于测试环境中的封闭模型，帮助防守的反而是开源模型 [ 5 ] 。
评论区也并非完全一边倒。有人指出，Anthropic 讨论的是未来具备高级网络或生物能力的前沿模型，不是普通人在显卡上运行的小模型。也有人认为，支持开源的人同样需要回答：当权重真的包含大规模杀伤能力时，发布后无法撤回的问题怎么解决 [ 6 ] [ 7 ] 。
再往深处看，
真正争夺的是规则制定权
质疑声中最核心的是：Anthropic 存在明显的利益冲突。开源模型越强，它的 API 议价能力越弱；安全测试越昂贵，已经建立安全团队的大公司越有优势。任何由 Anthropic 推动的监管方案，都应该首先接受监管俘获的审查。
更近的真实调用数据表明，竞争结构在 2026 年已经发生明显变化。
OpenRouter 6 月 30 日发布的研究基于 1 月 1 日至 6 月 14 日超过 450 万亿 Token：DeepSeek 的厂商份额从 9.1% 升至 18.1%，MiniMax 从 2.3% 升至 9.7%，Xiaomi 从 5.5% 升至 9.0%，Tencent 从接近零升至 8.7%。如果按厂商对开源的总体取向分类，DeepSeek、Xiaomi、Qwen、MiniMax 和 Tencent 等 " 开源友好型厂商 " 的合计份额由 20.3% 升至 48.3%；Google、Anthropic 和 OpenAI 等主要闭源厂商则由 54.6% 降至 33.4%（仅限 OpenRouter 可统计范围）。
但实际上，目前开源与闭源都不等于 " 安全 "。
英国 AI Security Institute 的测试显示，2026 年领先开源模型的网络攻击能力只落后封闭前沿约 4 至 7 个月。开源模型的拒答训练可以被微调移除，权重一旦扩散，开发者也无法统一修补、封禁使用者或撤回副本。这是开源真实存在的结构性风险 [ 9 ] 。
与此同时，封闭模型可能被盗、被越狱、被内部人员或政府滥用；公司控制 API 虽然便于监控，也会把关键能力和决定权集中在少数机构手中。Hugging Face 事件进一步说明，护栏既可能阻止攻击，也可能妨碍防守。
因此，开源与封闭的真正区别不是一个安全、一个危险，而是谁保留控制权。封闭模型把控制权交给公司，开源模型把控制权交给获得权重的人。前者的问题是集中与不透明，后者的问题是扩散与不可逆。
Anthropic 这篇文章真正揭示的，不是开源模型该不该存在。它揭示的是一场更深的权力冲突：当模型能力开始接近危险边界，究竟由谁测量风险、谁决定发布、谁有资格获得能力。
参考资料：
[ 1 ] Open Weights and American AI Leadership [ EB/OL ] . ( 2026-07-24 ) [ 2026-07-29 ] .
[ 2 ] AMODEI D.Our position on open-weights models [ EB/OL ] . ( 2026-07-27 ) [ 2026-07-29 ] .
[ 3 ] ANTHROPIC.Detecting and preventing distillation attacks [ EB/OL ] . ( 2026-02-23 ) [ 2026-07-29 ] .
[ 4 ] O ’ BRIEN M.Anthropic wins ruling on AI training in copyright lawsuit but must face trial on pirated books [ N/OL ] .AP News,2025-06-24 [ 2026-07-29 ] .
[ 5 ] SABIN S.AI's alarming new skill:breaking out of the test lab [ N/OL ] .Axios,2026-07-23 [ 2026-07-29 ] .
[ 6 ] RHUBARBSIMILAR1683.Our position on open-weights models [ EB/OL ] . [ 2026-07-29 ] .
[ 7 ] REALMVP77.Anthropic is calling for a ban on open-weights models by proposing mandatory requirements they will probably never be able to meet [ EB/OL ] . [ 2026-07-29 ] .
[ 8 ] OPENROUTER.DeepSeek V4 is earning agentic token share [ EB/OL ] . ( 2026-06-30 ) [ 2026-07-29 ] .
[ 9 ] AI SECURITY INSTITUTE.How far behind the frontier are leading open weight models on cyber? [ EB/OL ] . ( 2026-07-17 ) [ 2026-07-29 ] .
