Nvidia、Meta 和 Microsoft 已與其他 22 個組織共同敦促美國政策制定者不要對開放權重 AI 模型實施全面管制，並警告在與中國的競爭加劇之際，廣泛限制可能削弱美國的領導地位。

該聯盟表示，支持針對智慧財產權竊取及其他已證實濫用行為採取有針對性的法律與商業行動，而不是限制用於合法 AI 開發的技術。這封公開信的簽署方包括 IBM、Palantir、Mistral、Hugging Face、Mozilla、Andreessen Horowitz 和 Linux Foundation。

開放權重模型允許企業、研究人員和政府下載軟體、進行客製化，並在自身基礎設施上運行。根據信中說法，這種存取方式使先進系統更容易調整，同時讓組織對其資料、安全和運算環境擁有更多控制權。

這些公司主張，不應將開放系統和封閉系統視為彼此對立的模式，而應視為 AI 市場中必要的組成部分。他們表示，開放模型有助於促進競爭、降低部署成本，並讓開發者更自由地檢查或修改其使用的技術。

開放模型仍是美國 AI 競爭的核心

Nvidia 執行長 Jensen Huang 在其首則 X 貼文中分享了這封信，並支持一個能讓兩種開發方式共存的市場。Huang 表示，開放模型有助於網路安全、安全性、國家控制，以及 AI 工具在各產業的更廣泛應用。

“For my first post, I’m sharing a letter NVIDIA signed on why open models matter…The world needs both frontier closed models and frontier open models.”

Elon Musk 也在回覆 Huang 貼文時支持這封信。Musk 旗下 xAI 開發 Grok，這是一款與 OpenAI 和 Anthropic 產品競爭的聊天機器人，不過 xAI 並未被列入媒體報導所稱的 25 個簽署方之中。

This has my full support. Jensen is right. — Elon Musk (@elonmusk) July 24, 2026

這些公司發出警告之際，Trump 政府正考慮對被指未經授權使用美國技術的中國 AI 開發者採取行動。美國財政部長 Scott Bessent 本週表示，官員將審查中國模型是否透過未經授權使用美國建置系統輸出內容的方式進行訓練。

根據 Bessent 的說法，如果中國企業進行工業規模的蒸餾，且其行為跨入智慧財產權竊取範圍，可能適用制裁和 Entity List 限制。他也表示，政府支持開源 AI，並將合法開發做法與涉嫌複製受保護美國技術的企圖區分開來。

蒸餾是指使用一個模型的輸出來協助訓練或改進另一個系統。在信中，Nvidia 和其他簽署方將這種方法描述為模型改進、評估和驗證的常用工具，同時提醒政策制定者不要將其每一種用途都視為竊取。

「蒸餾，或使用一個模型的輸出來協助訓練或改進另一個模型的做法，是一種廣泛用於模型改進、評估和驗證的技術。」

這一區分是該聯盟論點的核心。這些公司警告，如果政策制定者對蒸餾或開放權重存取的定義過於寬泛，針對涉嫌竊取行為的執法也可能影響合法使用者進行一般模型測試、改進與部署。

該聯盟借鑑開源軟體的歷史，主張開發者長期以來一直從既有系統中學習，並使用共享工具建立新產品。簽署方表示，主管機關應直接追究已證實的違法行為，而不是阻礙合法研究人員和公司使用的技術。

中國近期的進展加大了政策辯論的壓力。根據基準測試，Moonshot AI 的 Kimi K3 在 Frontend Code Arena 中排名第一，使一款中國模型在該類別中領先數個已 established 的美國產品。

前白宮 AI 與加密貨幣顧問 David Sacks 曾警告，這類進展可能威脅美國在 AI 競賽中的地位。美國官員另行指控 Moonshot 從 Anthropic 的 Fable 模型蒸餾出 Kimi K3，不過據 Reuters 報導，Moonshot 被指控的行為仍屬政策爭議的一部分，而非既定結論。

人類監督與支出風險仍受關注

關於開放模型的辯論，與企業和交易者應如何使用 AI 的更廣泛問題同步發展。正如 crypto.news 於 July 24 報導，Gate 創辦人兼執行長 Dr. Han 支持使用 AI 收集資訊並研究市場訊號，但將最終交易決策交由人類作出。

在 Gatecast podcast 的一集節目中，Dr. Han 表示，自動化工具可以幫助使用者瀏覽數以百萬計的數位資產和數以萬計的去中心化應用程式。不過，他表示交易者在採取行動前，必須檢視這些系統產生的資訊。

Dr. Han 表示，「AI + 人類智慧」未來將成為更有效的方法。

這一立場將 AI 定位為輔助角色，而不是讓自動化系統完全控制投資決策。根據 Dr. Han 的說法，機器可以快速處理大量市場資料，但當使用者評估風險並決定是否交易時，人類判斷仍然必要。

AI 基礎設施的快速擴張也伴隨財務疑慮。7 月稍早，前 Fidelity 基金經理 George Noble 警告，若 AI 投資熱潮崩潰，造成的破壞可能是 dot-com 崩盤的 17 倍；當年 dot-com 崩盤使 Nasdaq 蒸發約 $5 trillion。

Noble 將這一風險與大量資本流入資料中心、晶片和相關基礎設施相連結。根據這位前基金經理的說法，如果預期回報無法覆蓋投入 AI 開發的資金，損失可能擴散至科技公司以外。

Noble 在討論 AI 資本支出上升時表示：「其後果可能真的會嚴重得多。」

雖然 Noble 的警告關注的是財務曝險，而非開放權重監管，但兩場辯論共享一個核心政策問題：美國如何在不阻礙有用發展的情況下管理風險。Nvidia 及其共同簽署方主張，聚焦式執法能提供這種平衡，讓主管機關追究竊取或濫用行為，同時保留對開放 AI 技術的存取。