会议从下午持续到傍晚。

白板上的内容越来越多。

基础模型、长期记忆、跨任务迁移、人类反馈、工具使用、模型安全。

这些词在2015年大多还没有成为人工智能产业的共同语言。

今天，却第一次被放进同一张路线图中。

“论文、代码、训练数据，还是完整模型？”

“全部开放，任何公司都可以拿走OpenAI投入数十亿美元训练的成果。”

“完全封闭，OpenAI又会变成另一家普通科技公司。”

Sam没有立即回答。

这正是他提交组织治理方案，却始终无法彻底解决的矛盾。

最终，发起人委员会通过下一阶段算

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陈默一锤定音：“论文、工具链与安全规范全面开源，核心参数与高风险能力闭门受控。”

“OpenAI不是一家公司，它是汇聚算力、高校与产业的神经中枢。”

“我们不需要把所有优秀人才都变成员工。”

“它可以成为一张研究网络。”

“大学、实验室和企业保留各自数据与知识产权，只在基础方法、算力工具和安全研究上合作。”

梁文丰第一次开口：“问题可能不在开放或者封闭。”

众人看向他。

“而在于我们将人工智能看成什么。”

梁文丰指向白板上的基础模型。

“如果它只是软件，最简单的方法就是卖许可证。”

这也是桌面上第三份方案存在的原因。

完全依赖捐赠，OpenAI很难和谷歌、微软等公司进行长期算力竞争。

过早商业化，又可能让研究方向被收入和投资人控制。

杨植林想起清华饭局上的问题。

“如果未来需要商业化，哪些成果继续开放？”

“如果它真的会成为平台，那么模型能力、算力和数据会共同构成新的基础设施。”

“基础设施可以向外提供服务，但不能把所有底层控制权交给少数客户。”

他在量化市场中看到过相似情况。

单一策略可以出售。

完整交易系统一旦交出去，对方得到的便不再是一项产品，而是持续制造策略的能力。

第328章 基础模型 (第2/3页)

”

她看向Sam。

“OpenAI依靠发起人长期捐赠，能够支撑三年，未必能够支撑十年。”

“如果基础模型真的成为你们定义的平台，商业化迟早会发生。”

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