風險投資家兼 All-In 播客聯合主持人 Chamath Palihapitiya 警告，美國政府對開源 AI 的禁令或限制將賦予外國競爭對手巨大的經濟優勢。

Palihapitiya 在 7 月 18 日的 X 貼文中指出，美國應該擁抱開源 AI，而不是試圖限制它。他的論點主要圍繞成本：依賴專有 AI 模型的美國公司可能需要為每百萬 tokens 的訪問權支付 26 到 56 美元，而利用開源替代方案的外國競爭對手只需支付約 0.50 到 1 美元即可獲得相同的能力。這一差距意味著美國公司可能面臨 50 倍的成本劣勢。

開源（或稱 open-weight）AI 模型——例如 Meta 的 Llama 系列、Mistral 的發布版本以及阿里巴巴的 Qwen——在發布時提供了可下載的模型權重，讓開發者能夠在本地或低成本的雲端基礎設施上運行或微調這些模型，從而避開 OpenAI 和 Anthropic 等專有供應商按 token 計算的 API 費用。

Palihapitiya 指出，他自己公司的 AI token 成本大約每 45 天就翻一倍，凸顯了使用專有模型的財務負擔不斷上升。

「未來是開源的。我們需要擁抱它並繼續前行，」他說道。

限制性政策的全球影響

關於 open-weight 模型的辯論處於更廣泛的美國 AI 政策討論的中心。拜登政府 2023 年 10 月的 AI 行政命令要求各機構評估雙重用途基礎模型的風險，而一些研究人員和國會議員則以擔心其被濫用於虛假資訊、網路攻擊或武器開發為由，呼籲對 open-weight 版本實施更嚴格的控制。

根據 Palihapitiya 的說法，如果美國政府實施出口管制或全面禁止 open-weight AI 模型，開源 AI 並不會從全球版圖上消失。相反，只有美國公司會被禁止使用它。中國、歐洲和其他地區的競爭對手將繼續以極低的成本在免費提供的模型上進行構建，這實際上會擴大競爭差距。

Twitter（現為 X）前執行長 Jack Dorsey 簡短地回覆了 Palihapitiya 的貼文表示贊同：「是的。」

對企業估值的潛在影響

Palihapitiya 提出的成本差異——每百萬 tokens 26 到 56 美元對比 0.50 到 1 美元——對美國企業的收益具有重大影響。如果美國公司在 AI 整合上面臨大幅上升的營運成本，盈利預期可能會被下調，利潤率可能會被壓縮，股票估值也會隨之調整。

對於市場觀察家來說，關鍵的考量因素是哪些公司已將其 AI 供應鏈擴展到多個供應商，而哪些公司又依賴於單一的專有供應商。Palihapitiya 描述的成本差距大到不容忽視，除非美國政策做出調整，否則企業估值將反映出這筆額外開支。