【ITBEAR】8月27日消息，在meta的開源大模型Llama 3在市場上遭遇冷淡的背景下，大模型的開源與閉源之爭再度成為業界關注的焦點。據外媒報道，盡管Llama 3在技術上有所突破，但在亞馬遜的AWS平臺上并未獲得企業客戶的青睞，他們更傾向于選擇Anthropic的閉源大模型Claude。
微軟內部消息透露，Llama大模型也并非其銷售團隊的首選推薦，他們更傾向于將其推薦給具備深厚數據專業知識和技術實力的公司，如內部擁有工程師和數據科學家團隊的企業。這一系列現象凸顯了開源大模型在商業化應用中所面臨的挑戰，其實際效果和商業回報似乎尚未達到企業客戶的預期。
據ITBEAR了解，面對開源與閉源的抉擇，國內外各大模型廠商根據自身技術路線和商業戰略的不同，形成了截然不同的立場。那么，企業應如何選擇適合自己的大模型，以及在開源與閉源之間找到最佳平衡點呢？
在此背景下，百度智能云AI與大模型平臺總經理忻舟接受了媒體的深度訪談，詳細解析了開源與閉源之爭的底層邏輯、商業策略，并對未來市場進行了預判。
忻舟強調，大模型的開源與傳統軟件的開源在本質上存在顯著差異。開源模型并未開放訓練源代碼、預訓練和精調數據等關鍵信息，因此無法像開源軟件那樣依靠社區開發者的力量來提升效果和性能。基座模型的訓練只能掌握在廠商自己手中。
談及開源模型與閉源模型的成本問題時，忻舟表示，盡管開源模型看似免費，給人一種低成本的印象，但大模型的應用并非單一的技術問題，而是涵蓋“技術+服務”的完整解決方案。企業在實際應用中需要綜合考慮硬件資源成本、模型帶來的業務收益以及機會成本和人力成本。在業務實際落地時，開源模型若想達到與閉源模型相同的效果，往往需要后續投入大量的人力、資金和時間，綜合成本反而更高。
那么，開源模型和閉源模型分別適用于哪些場景呢？忻舟認為，開源模型更適合用于學術研究和技術發展，但在對外提供服務的大型商業項目中，閉源模型仍然是主角。尤其是在一些需要高精度和大規模投入的嚴肅商業項目中，閉源模型的優勢更為明顯。
對于百度為何一直沒有推出開源模型的問題，忻舟表示，從市場調用量來看，公有云上調用量大的都是商業閉源模型，開源模型對公有云的影響有限。而在私有化市場中，隨著客戶對大模型認知的提升，開源閉源逐漸不再是關鍵因素。業務負責人在選擇模型時更看重的是效果、性能、安全和價格。
面對未來一年的大模型市場發展趨勢，忻舟給出了三個判斷：多模態將成為市場新的熱點；基于大模型的應用將迎來大爆發，特別是Agent（智能體）方向；做企業應用的機會將增多，如知識庫、客服、數字人、輔助代碼編寫等場景。這些趨勢將進一步推動大模型技術在各行業的廣泛應用和商業化進程。
總的來說，開源模型與閉源模型各有其優勢和適用場景。企業在選擇時應根據自身需求和實際情況進行綜合考慮，選擇最適合自己的大模型解決方案。隨著技術的不斷發展和市場的進一步成熟，大模型技術將在各行業中發揮更大的作用和價值。
