黃仁勳近日喺舊金山 Fireworks Forge 峰會上講咗一段嘅唔係特別驚，但夠直白：未來 AI 模型係開源定封閉勝出，對輝達（Nvidia）而家而言「皆非重點」，只要底層基礎設施仲跑喺自家嘅 AI 晶片，就得。呢句嘢聽落係商業上嘅通吃，但將佢同業界開源／封閉模型嗌咗成日嘅爭論對照，就見到我哋一直問嘅「邊個揸住權限」答案，始終喺晶片嗰度。

開源定封閉？佢講重點都唔係模型層

黃仁勳延續咗今年 7 月公開撐開源權重模型（open-weight models）嘅立場。佢嘅論點有三層：

  • 封閉式前沿模型（frontier models）「確有其市場空間」，但佢認為 AI 發展「絕不可能僅僅圍繞著單一的通用人工智慧（AGI）打轉」。
  • 低成本、唔被單一供應商綁定嘅 AI 服務，喺經濟同商業策略上「深具優勢」呢句就係直接打去單一廠商鎖客話術嗰度。
  • 佢最鍾意嘅一句：「世界上絕大部分的價值其實源自於專門型智慧（Specialized intelligence）」，即針對特定領域訓練嘅客製化模型。佢認為企業用開源前沿模型做基底，加入自己嘅領域知識同專用工具，再配合「適當的評估機制」，就「有極大機會打造出媲美超級智慧的專屬系統」。

先留意呢度：「極大機會」呢兩個字，係佢自己用嘅話，唔係獨立驗證，亦冇附帶任何具體企業案例或者數據。呢個係預言，唔係實測。

Fireworks：同黃仁勳同一陣營，Token 成本先係真痛點

該活動嘅東道主新創 Fireworks.ai，主打就係幫企業訓練同運行專用模型，平台近期添咗 2.5 萬組輝達 GPU 支援歐洲市場擴張。佢們共同創辦人兼執行長林喬（Lin Qiao）喺場上呼應黃仁勳，強調前沿技術應保持開放。

林喬同時點出佢覺得真問題所在：「在 Token 成本持續失控且不受控的情況下，企業若想實現規模化擴張將面臨嚴峻挑戰。」呢句比開源／封閉之爭更貼地，我哋讀者日常用 API 嘅成本痛感，就出自呢度。

明年預言：代理人框架 → 機器人

黃仁勳話今年最重大嘅突破，係將 AI 模型轉化為代理人的「代理人框架」（agent harnesses）。而佢對下一步嘅預測係「迴圈內硬體」（hardware in the loop）——即讓硬體實體參與控制迴路嘅系統，佢自己直接同呢個概念劃等號嘅，係「機器人系統」。

預言就係預言，冇時間表、冇技術細節、冇獨立第三方認證，呢度唔好當做已確認嘅產品路線。

模姐驗嚇貨

呢場峰會嘅訊息量唔算高，但黃仁勳嘅邏輯鏈好清晰：模型層乜都好，晶片層先係鎖。開源閉源嗌到面紅耳赤，最終都係要落回「你有冇自己嘅卡」呢個問題。林喬將 Token 成本擺咗喺台前，呢個先係讀者真正會問嘅問題——佢哋嘅話，開源／閉源之爭，對你嘅帳單有乜分別？

模姐｜深度調教