开源大模型遇冷：Llama3 市场表现与闭源趋势分析
Llama3 被主流云平台'打入冷宫'，问题出在哪？
俗话说，是骡子是马，牵出来溜溜就知道。最近，开源大模型界的明星 Llama3，似乎遭遇了前所未有的市场挑战。
据美国媒体 The Information 报道，在全球最大云计算服务商亚马逊的 AWS 平台上，一度备受开发者好评的 Llama 开源大模型如今无人问津，企业用户更倾向于选择 Anthropic 的闭源大模型 Claude。无独有偶，在微软云平台上，Llama 同样面临销售困难，销售人员甚至不会主动进行推销。
除了商业推广受阻，作为开源模型核心指标之一的下载量也在下滑。据报道，Meta 最新推出的开源大模型 Llama 3.1 405B，上线一个月后的下载量仅为 360 万，比上一代模型降低了 40%。
为什么 Llama3 会一路遇冷？
'假开源'：参数开放，核心未透
在互联网和软件开发时代，开源具有重要意义。它允许用户自由获取、使用、修改和分发软件的源代码，降低软件使用成本，激发开发者参与创新。然而，如今的开源大模型多为'有限开源'。
所谓的模型开源，往往仅开放了模型权重参数和调用接口，但训练数据、训练代码、算法架构等核心部分并未公开。这就好比让你下厨但不给菜谱，光开放厨房并无实际意义。百度的李彦宏曾指出，很多人混淆了模型开源和代码开源的概念。所谓的模型开源只能拿到一堆参数，还需要自行进行 SFT（监督微调）和安全对齐。即使拿到对应源代码，也不知道是用什么样的数据去训练这些参数的，并不能真正实现'站在巨人的肩膀上'做迭代开发。因此，闭源大模型在商业社会和企业服务市场中显得更为适用。
此外，斯坦福人工智能团队发布的测评结果显示，开源大模型在全面能力上落后于闭源大模型。尤其是在体现模型应用和智能体能力的 AgentBench 项目上，闭源模型评分为 4 分，而开源模型仅为 0.96，两者差距高达 300%。
安全隐患：黑盒逻辑难控
不仅能力存在差距，开源大模型还存在一系列潜在风险：
- 安全测试缺失：海外开源模型大多未经过严格的安全测试。数据、代码都是'黑盒子'，内部的逻辑和决策过程不透明。开发者难以对其进行精确的控制和约束，极易存在安全隐患，这在金融、医疗等对合规性要求高的行业尤为致命。
- 精调门槛高：Post-pretrain（后预训练）消耗资源巨大。开源模型需要企业自行进行精调和优化。没有足够算力的个人玩家和小企业，很难负担起所需的算力资源、技术开销和人力成本。
'真门槛'：想用开源，算力够吗？
用不起，是 Llama3 一路遇冷的另一重要原因。
美国知名 AI 创业者、VRSEN 公司的创始人 Arsenii Shatokhin 在访谈中直言：'我们只有一两个客户有足够资源，来精调或运行 700 亿参数的 Llama 开源模型。'
VRSEN 是一家专注于为企业客户打造 AI 智能体的公司，曾为多家知名企业如思科、Stripe 等提供过 AI 解决方案。结合真实的市场反馈和落地经验，Arsenii Shatokhin 分析出 Llama3 等开源大模型卖不动的原因——效率低、性价比更低。
他解释说，闭源大模型的 API 优化效率更高。'因为这些 API 是专门为模型构建的，并且尽可能地进行了优化，你只需要为你使用的东西付费，而无需其他费用。'与之相对，如果在开源模型中开发这样的优化系统，'是非常复杂的'。这需要企业投入大量工程资源去搭建推理加速框架、显存管理、负载均衡等基础设施。
正如谷歌前 CEO Eric Schmidt 所言，开源是一个好的模式，谷歌历史上的大部分基础设施都受益于开源，但 AI 行业的成本太高，开源负担不起。同时，开源模型和闭源模型相比，存在性能差距，这种差距还将继续扩大。
他强调，自己投资的法国大模型公司 Mistral，将会从开源转为闭源路线。大模型的开源闭源之争，或终将随着 Llama 3 在市场的持续遇冷得到一个明确的答案。
未来展望：企业该如何选择？
面对开源与闭源的博弈，企业和开发者需要理性评估自身需求。
对于大多数中小企业而言，直接使用闭源 API 可能是更经济的选择。虽然长期来看存在厂商锁定风险，但在模型快速迭代的初期，API 提供的稳定性、安全性和易用性远超自建开源模型的成本。特别是当涉及到敏感数据处理时，闭源模型通常能提供更好的合规保障。
而对于拥有强大算力储备和特定领域数据的大型企业，开源模型依然具有价值。通过私有化部署，企业可以确保数据不出域，并根据业务场景进行深度定制。但这需要建立专业的 AI 工程团队，承担高昂的运维成本。
总体而言，AI 行业的成本结构正在重塑开源生态。单纯的'参数开源'已不足以吸引商业用户，真正的开源应当包含完整的数据集、训练代码以及经过验证的工程化方案。否则，随着闭源模型在性能和体验上的优势进一步拉大，开源模型可能逐渐退回到极客圈层，失去主流商业市场的竞争力。
