近期，AI研究领域围绕开源与闭源模型的发展路径展开了激烈讨论。专家Nathan Lambert提出一个核心论断：开源模型在性能上可能永远无法完全追上闭源模型。这并非意味着开源模式失败，而是揭示了其独特的战略价值。闭源模型由大型科技公司集中资源驱动，在特定基准测试和商业化应用上往往领先。然而，开源模型扮演着不可替代的“探索引擎”角色，为学术界、独立研究者和初创公司提供了不受商业目标限制的实验场。在这个开放环境中，激进的架构创新、数据策略和训练方法得以快速试错与迭代，这些探索是公司内部难以系统性培育的。Lambert进一步指出，开源模型将是未来十年AI研究的核心驱动力，尤其对于美国而言，在当前的全球科技竞争与监管环境下，保持一个活跃、开放的基础研究生态对于维持长期创新能力和技术主权至关重要。开源模型的真正优势不在于短期性能对标，而在于其作为创新基础设施，持续为整个AI领域输送新思想、新工具和新人才。