风险投资家、All-In 播客联合主持人 Chamath Palihapitiya 警告称，美国政府禁止或限制开源AI将使外国竞争对手获得巨大的经济优势。

在7月18日的X帖子中，Palihapitiya 主张美国应当拥抱开源AI，而非试图加以限制。他的论点核心在于成本：依赖专有AI模型的美国企业可能需要为每百万token支付26至56美元的访问费用，而利用开源替代方案的外国竞争对手则仅需支付约0.50至1美元即可获得同等能力。这一差距意味着美国企业可能面临50倍的成本劣势。

开源（即开放权重）AI模型——如 Meta 的 Llama 系列、Mistral 的发布产品以及阿里巴巴的 Qwen——以可下载的模型权重形式发布，允许开发者在本地或低成本云基础设施上运行或微调这些模型，从而避免 OpenAI 和 Anthropic 等专有提供商按token收取的API费用。

Palihapitiya 指出，他自家公司的AI token成本大约每45天翻一番，凸显了依赖专有模型获取途径的财务负担日益加重。

"未来属于开源。我们需要拥抱它，继续前进，"他表示。

限制性政策的全球影响

关于开放权重模型的争论处于美国更广泛AI政策讨论的核心。拜登政府2023年10月的AI行政命令要求各机构评估双用途基础模型的风险，部分研究人员和议员已呼吁对开放权重模型的发布实施更严格的管控，理由是担心其被滥用于虚假信息传播、网络攻击或武器开发。

Palihapitiya 认为，如果美国政府实施出口管制或全面禁止开放权重AI模型，开源AI不会从全球格局中消失。相反，只有美国企业将被禁止使用它。中国、欧洲及其他地区的竞争对手将继续以极低成本基于免费可用模型进行开发，从而有效拉大竞争差距。

Twitter（现为X）前首席执行官 Jack Dorsey 对 Palihapitiya 的帖子作出了简短回应："是的。"

对企业估值的潜在影响

Palihapitiya 所指出的成本差距——每百万token 26至56美元对0.50至1美元——对美国企业盈利具有重大影响。如果美国企业面临大幅增加的AI整合运营成本，盈利预期可能被下调，利润率可能受到压缩，股票估值也可能随之承压。

对于市场观察者而言，关键考量因素在于哪些企业已将AI供应链多元化至多家供应商，而哪些企业仍依赖单一专有供应商。Palihapitiya 所描述的成本差距足够显著，要么美国政策需要做出调整，要么企业估值将反映出额外的成本负担。