"這些中國模型非常優秀。"黃仁勛在采訪中直言，"優秀的開源模型就應該被使用。"
當地時間7月21日，英偉達首席執行官黃仁勛在得克薩斯州沃斯堡，借英偉達先進制造工廠新產線投產之機，接受阿克西奧斯（Axios）新聞網"幕后"視頻欄目獨家專訪。他明確表態：美國企業"絕對"應當被允許使用中國開源人工智能模型，以國家安全為由限制開源AI模型反而會讓美國變得更加脆弱。
"這些中國模型非常優秀"
"這些中國模型非常優秀。"黃仁勛在采訪中直言，"優秀的開源模型就應該被使用。"
他明確表示，美國企業"絕對應該"被允許使用中國開源AI模型，并駁斥了所謂AI競爭"是一場有終點的競賽"的說法。"我們將永遠使用AI。（在這一領域）美國會長期存在，中國也會長期存在。"
黃仁勛此番表態的時間點，正值中國企業月之暗面發布開源大模型Kimi K3之后不久。該模型參數規模達2.8萬億，是當前全球最大的開源模型，在競技場前端編程榜單上首次將中國模型送上第一，多項基準測試得分高于美國大模型Anthropic的Claude Opus 4.8。
這也是繼2025年初DeepSeek引發行業震蕩后，全球AI領域最受關注的事件之一。Kimi K3同時具備三個此前極少同時出現的特點：性能逼近國際頂尖模型、價格大幅下降，以及開放模型權重允許開發者自由下載和二次開發。
"市場再次誤解了Kimi的影響"
Kimi K3發布后，英偉達等AI芯片公司股價出現回調，市場再度擔憂更便宜、更高效的AI模型可能削弱行業持續大規模投資AI基礎設施的必要性。
黃仁勛對此給出了截然不同的判斷。"市場第一次誤解了DeepSeek的影響，這一次又誤解了Kimi的影響。"
在他看來，更便宜、更開放的AI模型會讓更多企業和個人開始使用AI，而這反而會帶來更多芯片、數據中心以及算力需求，最終利好英偉達等基礎設施供應商。"免費的AI應該有利于硬件，有利于芯片，也有利于數據中心。"
對于開源與閉源的關系，黃仁勛持平衡觀點。他認為，開源模型能夠讓更多人首次接觸AI，從而擴大整個市場規模，而許多用戶最終仍會愿意為更便捷、更可靠、性能更強的閉源商業服務付費。OpenAI和Anthropic沒有必要懼怕開源模型。"不存在中國企業把美國企業擠出市場的可能性，概率是零。"
"開放反而意味著更高的安全性"
針對外界擔憂下載中國AI模型可能帶來"后門"安全風險，黃仁勛認為這是一種誤解。他指出，企業完全可以在隔離的沙箱環境中自行改造并控制訪問權限；相比之下，全世界若都依賴單一閉源模型，才構成更大的"單點故障"風險。"如果未來所有人都只能使用一個模型，那么整個世界就只有一個攻擊目標、一個單點故障來源，我認為那樣反而會更加危險。"
黃仁勛還呼吁Anthropic將目前僅限特定用戶使用的網絡安全模型Claude Mythos向更多用戶開放，認為人為限制開放并不符合美國整體利益。"Mythos應該作為一種服務向所有人開放。要記住，即便Anthropic不開放Mythos，其他開源模型依然存在。所以，我認為應該讓Anthropic放手去做。"
與華盛頓政策風向形成鮮明對比
黃仁勛的表態直接挑戰了特朗普政府部分官員的立場，也與英偉達的重要客戶——OpenAI和Anthropic——正在華盛頓力推的游說方向背道而馳。
OpenAI和Anthropic此前曾指責中國競爭對手通過模型蒸餾等方式獲取其模型能力，并警告稱中國開源模型的迅速崛起正威脅美國在AI領域的領先地位。
就在黃仁勛接受采訪前幾個小時，美國財政部長斯科特·貝森特向Fox Business表示，美國政府正在調查中國AI模型是否存在竊取美國知識產權的問題，并考慮采取制裁措施。貝森特聲稱，美國模型中的某些"水印"已經出現在中國AI模型中。
對此，黃仁勛給出了冷靜但截然相反的判斷。他表示："模型蒸餾、向AI學習，以及從其他知識來源學習，本身就是智能形成的基礎。"他強調，如果企業違反隱私保護規定或合同約定，仍然應承擔相應責任，但監管真正應該針對的是具體違法行為本身，而不是籠統地限制AI模型。
美國科技界亦有反對限制之聲
黃仁勛并非孤軍作戰。當地時間7月22日，美國新成立的"小科技協會"（Little Tech Association）致信總統特朗普、商務部長霍華德·盧特尼克等官員，呼吁政府勿禁止美國開發者使用中國開源AI模型。
該協會在公開信中表示，美國若想保持AI領先地位需要具備兩個條件：一方面持續開發全球領先的開源AI模型，另一方面確保開發者能夠繼續使用全球范圍內已經公開發布的開源模型。禁止使用中國開源模型不僅無法阻止相關技術傳播，反而可能削弱美國初創企業的競爭力。
據彭博社援引分析人士指出，與2018年禁止中國5G設備不同，可自由下載且高度自定制的軟件模型已深度嵌入硅谷生態系統。在可訪問多種AI模型的平臺OpenRouter上，中國模型占美國公司詞元使用量的近60%。超過八成的美國AI初創公司大量使用DeepSeek和智譜GLM等中國模型。
市場數據印證"杰文斯悖論"
Kimi K3發布后因請求量遠超預期暫停C端新用戶訂閱、拆分高耗能功能單獨擴容——這恰恰印證了"杰文斯悖論"：成本下降不會減少需求，只會觸發需求爆炸。
摩根士丹利認為全球AI算力需求的增長周期遠未結束；伯恩斯坦測算，即便K3把單次訓練成本降低約40%，若競爭推動廠商將訓練頻率翻倍，總算力需求仍可能增長約20%。
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