美國聯邦 AI 監管的呼聲，以及全球可能放緩前沿模型發展的討論，正為企業帶來不確定性。隨著市場對低成本專有系統替代方案的需求增加，企業正評估未來限制是否會影響其使用開放權重模型，尤其是中國開發的模型。

週一，中國外交部發言人郭嘉昆將 Anthropic 和 OpenAI 等前沿 AI 公司近期提出的放緩 AI 發展呼籲，形容為「製造恐慌、對抗和惡性競爭」。

郭嘉昆的評論是在 Anthropic 執行長兼共同創辦人 Dario Amodei 於週末發表文章後作出。Amodei 在文章中呼籲全球 AI 產業放緩前沿模型能力的發展，並敦促民主國家與前沿 AI 公司展開協調。

Amodei 的文章發表前四天，OpenAI 全球事務長發表聲明，呼籲制定聯邦 AI 政策。該聲明發布當天，一名曾任職於 Anthropic 的 AI 研究人員辭職，表示 OpenAI 和 Anthropic 都沒有負責任地行事。這名研究人員還聲稱，這項技術可能導致人類滅絕。

這些發展接續了 Anthropic、Google、Meta 和 OpenAI 員工在 7 月提出的呼籲，即要求美國政府支持旨在調節 AI 發展速度的國際治理。

企業處於不確定的環境

隨著要求政府採取行動的呼聲升高，企業必須在一個本已快速變化的領域中，面對更多不確定性來作出技術決策。

「企業必須選擇 AI 平台、供應商、技能、架構和營運模式，同時也知道底層技術可能在這些投資完全成熟之前就發生變化，」RPA2AI Research 創辦人 Kashyap Kompella 表示。「這場對峙式辯論同時增加了多項新的不確定性。」

企業面臨的問題包括：前沿模型的發展是否會維持目前的速度或放緩、開放模型是否可能受到限制，以及部分重要 AI 能力是否會繼續由私人掌控。這些問題也使供應商選擇、模型存取權和治理要求，成為同一項技術規劃決策的一部分，而非彼此獨立的議題。

Futurum Group 分析師 David Nicholson 表示，其中一些疑慮可能符合 OpenAI 和 Anthropic 的利益。企業日益意識到，儘管前沿模型具備出色的效能，但這些系統的成本高於開放模型。他說，在某些情況下，企業使用更小型的開放權重或完全開源 AI 模型，可以用更低成本完成更多工作。

「隨著時間一天天過去，真正需要前沿模型頂尖能力的工作負載越來越少，」Nicholson 表示，並指出 Anthropic 和 OpenAI 正接近備受期待且可能獲利豐厚的首次公開募股。

他補充說：「毫無疑問，前沿模型的頂尖能力令人驚嘆，但當你開始計算所支付的成本，並檢視手上的任務時，市場上有更具經濟效益的方式，可以完成 OpenAI 和 Anthropic 所提供的相同工作。」

開放模型帶來的壓力

隨著主要採用開放模式的模型開發商，對 OpenAI 和 Anthropic 形成日益增加的價格壓力，一些分析師認為，兩家公司呼籲聯邦 AI 監管，不僅與更廣泛的安全疑慮有關，也可能是為了維持其在 AI 市場中的地位。

Nicholson 表示：「為了維持它們在這個領域的雙寡頭地位，它們願意讓政府對其進行監管。它們要求的是聯邦政府介入，保護它們免受中國競爭的影響。」

包括 Alibaba、Moonshot AI 和 Z.ai 在內的中國 AI 供應商近期取得的進展，凸顯了開放模型日益增強的能力。Nicholson 表示，前沿模型公司已經意識到，開放模型的品質正逐漸接近其系統，但價格卻低得多。

Omdia（Informa TechTarget 旗下部門）分析師 Lian Jye Su 表示：「隨著這些開放權重模型大量出現，它們正受到圍攻。這是在 IPO 前夕所面臨的商業風險。」

Su 表示，中國供應商也指出，監管呼聲主要與美國有關，因為中國已經開始制定 AI 規則。中國最近就推出了旨在防止未成年人與 AI 聊天機器人建立關係的規則。

Su 表示：「也許這是為了 IPO，也許放緩發展符合 [Anthropic] 的利益，但這仍然非常重要，因為與中國相比，美國從根本上還沒有相應的 AI 治理監管。」

他補充說，Anthropic 也將開源視為潛在風險，因為開源是一種去中心化且高度公開的技術框架，治理程度較低。

對沖監管不確定性

Nicholson 表示，對企業而言，未來監管是否適用於開源 AI 的不確定性，加上涉及中國模型的地緣政治緊張局勢，可能促使部分企業即使面對較高成本，仍繼續使用前沿模型。企業這樣做，可能是為了對沖未來監管影響其他選項的可能性。

他表示：「[企業] 願意為確定性付費。」

Kompella 表示，企業應以積極主動的方式應對監管不確定性。「治理必須成為一種營運能力，而不是勾選清單式的工作，」他說。

他表示，企業不能將 AI 治理視為一份只需定期檢視的政策文件。

Kompella 說：「對於能夠存取資料、撰寫程式碼、使用工具、作出決策並自主行動的系統而言，這種做法並不足夠。」

他建議企業優先參與早期存取和預覽計畫，以貼近前沿能力，尤其是在 AI 網路安全方面。

Kompella 表示：「網路安全準備將成為核心。隨著代理式系統具備更強的攻擊和防禦能力，安全團隊需要假設 AI 將壓縮攻擊與回應週期。」

來源：AI Business