Nvidia 執行長 Jensen Huang 敦促華府維持 AI 模型的開放存取，同時也告訴投資人，人工智慧基礎設施熱潮距離結束仍不近。

Huang 於 7 月 24 日在 X 發出他的首篇貼文，用以支持一封題為「Open Weights and American AI Leadership」的信。該信呼籲華府不要限制可自由下載的 AI 模型。Huang 的貼文出現在 https://x.com/JensenHuang/status/2080643682408321103。

這場討論的核心是「開放權重」（open weights），也就是可下載並在建立該模型的公司之外運行的模型參數。支持者認為，取得這些權重有助於新創公司、研究人員和開發者在前沿 AI 上進行建構，而不必只依賴少數供應商控制的封閉應用程式介面。

到隔天下午，支持該信的公司數量已從 25 家增至 50 家。OpenAI、Google、AMD、Cisco、Cloudflare、GitHub、Block 和 Ollama 都在列名支持者之中。不過，有兩個值得注意的名字缺席：Anthropic 和 Amazon。

Anthropic 和 Amazon 未出現在開放 AI 聯名信中

該信最初以 25 家支持者的名義流傳。Huang 的貼文獲得 11 million 次觀看後，更多公司加入簽署，這也解釋了為何同一天下午出現兩個版本的信，支持者數量不同。

Amazon 是 Anthropic 最大的財務支持者，而 Anthropic 除了其他硬體外，也使用 Amazon 的 Trainium 晶片。Anthropic 近期也已升至企業 AI 領域的首位。Google 也投資了 Anthropic，但仍簽署了該信，這使 Amazon 與 Anthropic 的關係成為更具體的關注點。

Anthropic 和 Amazon 均未公開說明為何沒有簽署該信。可能的解釋包括直接的商業考量。Anthropic 銷售封閉的前沿級 AI 存取服務，並且多年來一直公開提出安全論點，主張一旦模型權重被釋出，就無法再收回。

Cryptopolitan 先前報導稱，Anthropic 也一直在華府進行自己的遊說工作，僅在 Q2 2026 就花費了 $1.97 million。

Nvidia 的開放 AI 立場與 CUDA 的封閉角色形成對比

該信主張，保持 AI 模型開放對於防止任何單一公司主導該領域非常重要。然而，Nvidia 自身在 AI 基礎設施中的地位，凸顯了這一論點中的張力。該公司控制著 CUDA，這是廣泛用於在 Nvidia 晶片上運行 AI 工作負載的軟體平台。CUDA 已深度嵌入整個 AI 產業，被廣泛依賴，但並非開放。

這使 Huang 的介入不只與模型政策有關。Nvidia 銷售 AI 產業大部分領域使用的晶片和軟體堆疊，因此影響模型分發方式的規則，也可能塑造對訓練、客製化和運行模型所需硬體與開發者工具的需求。

在 Huang 支持開放存取聯名信的同一週，他接受 Axios 共同創辦人 Mike Allen 訪問，訪談聚焦於投資人對 AI 基礎設施支出的疑慮。

近幾週晶片股大幅下跌，儘管晶片製造商公布強勁獲利，且仍面臨供應短缺。市場擔憂的是，大型雲端和科技公司每年在 AI 基礎設施上投入數千億美元，而這些支出已不再完全由內部現金支應。Alphabet 已轉為負現金流，大型科技公司也已開始借款以跟上步伐。

Huang 稱 AI 建設仍處於早期階段

當被直接問及該產業是否正走向崩盤時，Huang 回答：「No, not for a while。」當 Allen 問到「this time is different」是否成立時，Huang 接受了這一說法。

「This time is different because this is not demand-driven,」Huang 說。「This is industrially driven, meaning the fundamental technology of computers is changing.」

「this time is different」這句話在金融市場中有很長的歷史。它曾在網路泡沫期間被用來論證擴張會持續下去，直到那波熱潮結束。當這個說法出現在樂觀預測中時，往往被視為警訊。

Huang 承認泡沫終將破裂，但他認為目前的建設仍處於早期階段。他也表示，影響晶片、土地、電力和建築勞動力的供應限制，正在幫助放慢擴張速度，足以避免供給太快超過需求。

「We basically are constrained in every single direction, in every single way,」Huang 說。「That constraint is good. That constraint is what holds the system back.」

Huang 指出，Anthropic 等公司可作為 AI 已經產生實際利潤的證據，尤其是在企業找到 AI 代理的實際用途之際。下一個值得關注的政策訊號是，華府是否會把開放模型權重視為競爭力問題、安全問題，或兩者兼具，因為這種定性將決定企業在封閉平台之外發布強大模型時擁有多少空間。