开源 (open source)
集里怎么说它
- 《开源贡献的真正门槛:不是代码,是认知负荷》(00:09起):本集将其描述为一种礼物形式——你把代码交给社区,但不获得决定什么进入项目的权力;它有一致性和坚持胜过强度的天然过滤器
- 《2026 工程师生存指南:Reddit 热帖直答》(02:44起):本集说开源是有强规范的成熟项目,你的受众不是你自己而是维护代码仓库的人,你越适应他们的规范、拉取请求越容易被合并,这个过程逼你变强,是从个人项目到技术大牛的进阶路径
- 《Wix CEO Avishai:SaaS 末日下,我们凭什么值钱》(15:13起):在讨论自研模型成本时被提及:开源在简单任务上确实可便宜 14-16 倍,但复杂任务达不到。
- 《Hugging Face CEO:开源 AI 更安全,下一阶段属于模型路由》(00:58起):本集主线:Clem 的核心判断是开源 AI 天生比专有前沿模型安全——「阳光是最好的消毒剂」,最危险的东西(核弹类比)从不在开源中诞生;开源解决的是本地智能等不同问题,像引擎之于法拉利。
- 《「智能是数据的派生物」:Fireworks 创始人 Lin Kuo 的专用智能宣言》(12:55起):本集把它视为 Fireworks 的根本运营原则:「开放性把控制权交给了用户」——模型权重发布后完全归你、可随意修改;开放模型跨过质量阈值后,用少量企业独特数据调优即可胜过通用模型。
- 《Opus 5:神经质但干活最强的评测》(01:11起):本集在预测行业讨论重心转向时,提到会更多地谈论开源
- 《Mercor CPO:开源模型蚕食不了数据生意》(00:43起):本集说开源模型只是抬高下限,不会蚕食数据生意——「没有人会购买 Kimi K3 已经能做到的任何东西」,数据价值在模型性能的最前沿。
- 《Ben Horowitz 谈开源 AI 保卫战:没有垄断,才有安全》(00:00起):本集的核心主题:被描述为比闭源更安全、国家安全的基础保障,也是唯一能让学术界留在牌桌上、避免单一巨头垄断生态的必要路径。
- 《Steven Sinofsky:AI监管为什么急不得》(00:11起):本集说 AI 公司反对开源的唯一真实理由是’不想让竞争对手存在,不想费心去竞争’,而政府资助的计算机科学研究本身就要求以开源形式发布
- 《主导投资 Anthropic 的人:风投的游戏规则已经彻底变了》(00:07起):本集说开源加自有数据「对一部分事情有功能性作用,但不足以真正取代前沿模型」;未来格局是前沿+开源+自有数据的组合式选模型,开源也让 Anthropic 保持警觉
- 《n8n 创始人 Jan:把代码送出去,反而做到 1 亿欧元 ARR》(00:59起):本集说 Jan 明确拒绝了传统开源路线:太多开源公司后来改严格许可证惹怒社区——真正惹恼大家的不是许可证,而是「规则被突然改了」,所以他选了 fair-code。
- 《加密行业已大到无法忽视:两位 a16z 合伙人谈为什么亟需立法》(43:23起):本集将其描述为技术开发与学术研究的基石,指出如果要求开发者为代码被滥用承担无限的下游责任,开源软件必死无疑。
- 《Tether 做本地 AI:数据中心造太多了》(19:36起):本集说开源非常重要,这样人们不必信任而是可以自己验证平台,引用了’不是你的 AI,就不是你的智能’,QVAC 和其 AI 助手 App 都完全开源
- 《Palo Alto CEO 谈 AI 攻击时代:修复漏洞从 55 天压到 4 小时》(02:47起):本集说开源与开放权重、封闭权重都是让创新不受约束的拼图重要部分:开源能以合适价格在全球提供,开放权重允许大量微调以适配特定用例。
- 《Harvey 弃用 OpenAI:开源将赢得一切》(00:00起):本集的核心判断:「开源将会赢得一切」——应用层公司会把手握的专家数据用来训练开源自研模型,压倒性多数的企业 token 将跑在企业内部而非前沿模型上。
- 《Martin Casado:AI 时代,钱比以前好使了》(01:16起):本集说有大量开源模型做得非常好,围绕它们有成熟的服务生态系统;Martin 猜测供应限制缓解后,按 token 量算 60% 将是长尾和开源
- 《把 token 压到最便宜:一家「代币工厂」的算力拾荒术》(03:22起):嘉宾公司的一大顺风:客户越来越在意对智能的拥有权与主权,开源模型权重永远在手、无法被夺走,构成其低价代币生意的供给侧。
- 《Legora:三个非律师如何造出法律AI操作系统》(33:57起):本集提到另一组用户要求获得开源模型的访问权限,以降低消耗成本,Max 认为答案在闭源和开源之间。
- 《开源的钟摆摆向另一边:Cal.com 联合创始人 Pierre 谈 AI 时代的安全崩塌》(00:04起):本集核心主线:Pierre 认为在 AI 时代「开源更安全」的老逻辑已经反转,开源仓库被黑比闭源容易 5-10 倍,开源没有死但正在改变
- 《NVIDIA 962亿美元季度背后:智能体时代的资本与生存法则》(11:14起):本集说开源对卖算力的人有好处:终端毛利率越低,留在算力层的钱越多,这是 NVIDIA 买 Hugging Face 的理性内核;同时开源模型只落后六个月,恶意行为者不会放过。
- 《Arena CEO:现实是唯一可信的裁判,开源正在改写规则》(00:12起):本集说闭源与开源模型之间正在发生「相变」:Kimi 登顶网页开发 Arena 打破「中国只靠蒸馏美国智能」的叙事,纯开源榜上九家中国模型压在美国最接近者之上;开源模型「以 10% 成本做 90% 的活」是 API 锁定的结构性威胁
- 《被解雇的周五之后,他押上一切做了一家鸭子数据库公司》(01:56起):本集讨论了开源商业化的常见路径(先建公司再开源、维护者锁功能收费),并把 MotherDuck 与 DuckDB Labs 的利益绑定模式称为可成为其他开源项目样板(或警世故事)的第三条路。
- 《Codex 负责人亲述:OpenAI 内部如何造编程智能体》(00:14起):Codex 的 CLI、SDK 全开源,是所有大实验室中独一无二的;好处是社区改进和快速入职,代价是被抄袭和应付随机贡献的「额外的税」。
- 《解散会议前一个月上线 Bolt:一夜从 50 万到 550 万美元 ARR》(16:00起):本集说 StackBlitz 从创立起就深投开源,连不盈利时都砸钱进开源,最早出资并雇人全职维护 Web 开发工具 Vite
- 《从 Hugging Face 到中国药企:NVIDIA 的开源终局与 AI 制药的未来》(00:02起):本集把开源说成 NVIDIA 成功的一对一对应物,并讨论美国开源落后中国半步、开源来源主权问题是虚假的精确性
- 《从 100 万到 69 亿美元:Databricks 销售掌门人 Ron 的企业级增长实战》(02:03起):本集主线之一:当年大开源项目变现只能卖支持和服务,Databricks 的打法是面访开源用户、问「你愿意为什么付钱」,在开源之上加安全、可扩展性等付费功能包成托管服务。
- 《从拒用 AI 到全面拥抱:Dioxus 团队的智能体编程实战课》(17:22起):本集提到 Dioxys 是大型开源项目,收到大量陌生人的 PR,需要逐行审查。
- 《大裁员时代,顶尖工程师为什么照样被抢着要》(15:08起):本集把开源贡献讲成简历同质化时代的一条真实求职路径:辍学工程师靠长期给 Terraform 相关项目贡献、参加社区会议被 HashiCorp 挖走,但强调别抱着「贡献就能被雇」的功利心,还要模仿维护者的风格降低审阅成本。
- 《Databricks CEO Ali:企业用不好 AI,缺的不是更聪明的模型,而是上下文》(55:35起):本集说 Databricks 按美元开源模型只占 5%,但按 token 数已超 60%;行业出现从前沿模型分而治之迁移的信号(Martin 的董事会上首次有规模化公司宣布迁到 GLM);创业公司适合拿开源模型做后训练,大企业连 evals 都懒得建。
- 《「数百万个爱因斯坦」还没法雇:UiPath 创始人拆穿 AI 转型的真瓶颈》(00:11起):本集反复强调:Dines 永远保留一个开源的可验证备选、企业不能被锁定;中大型公司会喂自己的数据训练自有模型——「拥有你自己的智能,而不是租用它」;Jensen 与 NVIDIA 的利益也系于开源的成功。
- 《丰裕的概率:为什么「先担心安全」是本末倒置》(00:51起):嘉宾是开源最坚定的倡导者之一,并引申开源格言:「足够多的眼睛能让所有 Bug 变浅」→「足够多的智能能让所有控制系统变稳健」
- 《软件工程正在变成「工厂工程」:Warp 创始人的自动化开发全景》(00:17起):本集把它说成初创公司在构建软件变便宜、克隆变得轻而易举时代的突围策略:公开构建能建生态、增光品牌、创建社区,而开源的传统痛点可用软件工厂自动化来管理。
- 《AI 是马,你是骑士还是马夫?Cory Doctorow 谈科技巨头的算盘与打工人的出路》(01:40起):本集说:自由软件伦理已变成把开源当求职名片的伦理,这也是 AI 垃圾 PR 泛滥的文化土壤之一。
- 《SAP CEO:单靠 LLM 跑不动企业,商业 AI 只差几个月》(36:57起):本集说很多开源和自有权重模型性价比更好,人数报告、财务报告等任务用开源模型就够了,SAP 因此切换模型。
- 《首席AI官到底在干什么?一位从业者的亲历拆解》(16:42起):本集说 WSO2 是「一家完全开源的公司,我们做的一切都是 100% 开源的,不是 open core」,社区参与度、star 和 fork 数是其重要信号。
- 《浏览器自动化标准背后的故事:Selenium、WebDriver 与测试哲学》(00:50起):本集以 2020 年 node 包维护者下毒删码事件论证:企业回馈开源的最大理由是风险——维护者断供会毒害整个供应链,且 AI 时代供应链攻击会更普遍。
- 《一切都会成功:a16z 投资人 David 的 AI 全栈乐观主义》(00:39起):本集延续「开源会成、前沿也会成」的判断:随着用量增长 50 倍,对 N-1 和开源技术的需求也会巨大,因为人们会在乎成本。
- 《token 无限量供应:用自动选模型省下 2.5 倍成本的编码智能体》(07:19起):本集强调回馈开源:harness 完全开源,演讲主张边缘情况用专有模型、其余用开源。
- 《卖数据中心、卖 GPU、再卖 token:Crusoe 的 AI 算力生意经》(33:56起):本集的一手观察:钱更多花在闭源前沿模型上,但开源模型生成的 token 更多;开源从数据主权角度看很有价值,未来是组合而非谁消灭谁。
- 《AI没有消灭客服,反而让他们更累了?》(08:09起):本集说 Front 目前没用开源,但一直在实验测试——如果前沿实验室定价不随规模下降,就得考虑开源路线、微调模型甚至自建模型;Dan 十年前做 TalkIQ 时就常拿开源模型微调。
- 《超级智能该加速还是刹车?哲学家的算法:先算算每年死多少人》(01:19起):本集说开源模型迄今是制衡前沿实验室权力集中的好事,但若真能让人在家造生物武器,就要靠收紧 DNA 合成等咽喉点来卡住。
- 《投资Hugging Face的人怎么看AI创业》(05:55起):本集说 Hugging Face 始终把开源当作保持恒定的东西,是开源 AI 最大的平台;Matt 自己也把 Ghost Pepper 开源、并持续关注开源趋势。
① 提到它的金句
43 条
我认为开源模型会紧紧跟随闭源专有 API 模型,落后几个月,或者甚至只是一年或一年半之类的。
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I think open source models are going to be very close behind the closed source proprietary API models months or maybe even just a year or a year and a half or something.
—— Mustafa Suleyman · [10:55]
另一方面是,如果你在三年前告诉我,在 ChatGPT 的那个圣诞节,在基本上一年到一年半的时间里,会有另外五家美国公司拥有基本完全有能力的产品,然后会有来自中国的另外五家公司拥有完全有能力的产品,然后此外还有开源的基本相同的产品,我会说,“哇,那个看起来像黑魔法的东西突然间变得非常快地商品化了”,顺便说一句,这正是发生的事情。
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The other side of it is if you had told me three years ago that in the Christmas of ChatGPT that within basically a year to year and a half there would be five other American companies that would have basically exactly capable products, and then there would be another five companies out of China that would have exactly capable products, and then there would additionally be open source that was basically the same, I would have been like, “Wow, the thing that seemed like it was black magic all of a sudden has become like commoditized really fast,” which by the way, is exactly what happened.
—— Marc Andreessen · [72:05]
我认为开源目前更大的问题是,它正某种意义上被善意的泛滥和来自那些试图贡献的人的大量劣质内容扼杀
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I think the bigger problem for open source is at the moment, it’s sort of being killed with kindness and a lot of slop from people that are trying to contribute
—— 嘉宾 · [00:08]
开源本身有一个过滤器。它是一致性和坚持胜过强度
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There’s a filter on open source in general. It’s consistency and commitment wins over sort of beats intensity
—— 嘉宾 · [14:27]
而对开源已经变得多好的一个印证,就是有多少人在使用开源模型,因为没有人想做那种取舍。
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And the testament to how good open source has gone is how many people are using open source models because no one wants to make that trade-off.
—— Julian · [17:57]
而开源权重、开源的美国模型将出现并建立一个真正好的、稳健的业务,主要由 NVIDIA 及其 Nemotron 系列的模型引领。
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The open-weight, open-source American models will emerge and build a really good, robust business, mostly led by NVIDIA and their Nemotron class of models.
—— Chamath · [38:56]
核弹从来没有在开源中被造出来过,而且我认为它永远不会在开源中被造出来。
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A nuclear bomb has never been built in open source, and I think it would have never been built in open source.
—— Clement DeLong · [07:12]
你只能通过开源才能做到这一点,对吧?用 API 是做不到的。
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You can only get that through open source, right? Like you can’t get that with API.
—— Clement DeLong · [08:59]
你知道,如果你看今天任何美国开源模型,它们都在使用中国模型作为老师,或在某种程度上作为微调过程的一部分。
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you know, if you look at any American open source model today, they are using Chinese models as a teacher or in a way as a part of the fine tuning process.
—— Sriram Krishnan · [15:25]
我不认为开源模型的进步会蚕食我们的核心业务,因为数据在模型性能的最前沿才是最有价值的。
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I wouldn’t say that open source model improvements cannibalize our core business because data is most valuable on the frontier of model performance.
—— Osvald Nitski · [04:21]
开源模型只是意味着,没有人会购买 Kimi K3 已经能做到的任何东西。
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Open source models just mean that nobody’s buying anything that Kimmy K3 can already do.
—— Osvald Nitski · [04:49]
如果你回顾这个行业的历史,所有东西的开源版本都要安全得多。
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If you look at the history of the industry, the open source version of everything has been much safer.
—— Ben Horowitz · [03:38]
这看起来比人们试图在开源叙事中戳破的那些小漏洞要大得多的国家安全风险。
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that seems like a much bigger national security risk than the kinds of little holes people are trying to poke in the open source story.
—— Ben Horowitz · [10:01]
AI 公司应该反对开源没有任何理由,除了我们只是不想让我们的竞争对手存在,而且我们不想费心去竞争。
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There’s no reason why the AI companies should be against open source other than we just don’t want our competition to exist and we don’t want to bother to compete.
—— Steven Sinofsky · [00:11]
所以比如当 Anthropic 说,嘿,伤害中国的最好方式是限制开源时。
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So like when Anthropic says, hey, the best way to hurt China is to curtail open source.
—— Steven Sinofsky · [25:58]
在整个开源模型、替代模型、模型优化市场真正起飞之前,这家公司就已经在一个可能会让大多数人震惊的规模上疯狂盈利了。
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This company is wildly profitable at a scale that would probably shock most people before this whole open source model, alternative model, model optimization market really takes off.
—— Matt Murphy · [28:41]
而且绝不可能,在所有开源和其他一切之外,我们还能有 60 家独立的模型公司。
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And there’s no way in hell that, you know, we’re going to have 60 independent model companies in addition to all the open source and everything.
—— Matt Murphy · [56:21]
有趣的思想实验是,如果 GPU 价格下降 99%,那么我们会回到一个真正的开源世界吗?
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The fun thought experiment is if GPUs dropped in price by 99%, then do we get back to a real open source world?
—— Matt Bornstein · [00:00]
像 NVIDIA 这样的公司,他们可能愿意花十亿美元拥有一个前沿开源模型。
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NVIDIA, they’re probably willing to pay a billion dollars to have a frontier open source model.
—— Brendan Foody · [13:14]
而现在,由于美国主要提供商的 token 成本大幅上涨,确实有一些使用场景,我们知道通过使用开源模型、在我们自己的环境里安全地运行,可以获得 10 倍甚至更多的节省。
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And now that token costs have been going up so significantly from the major providers here in the US, there are definitely use cases where we know we can get, you know, 10x savings or more by using open source models and doing it safely inside of our own environments.
—— Hayden Brown · [20:34]
开源模型将很快,如果不是已经的话,变得能够为某些人可能追求的破坏性用途提供有意义的帮助。
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The open source models will very soon, if not already, become capable of lending meaningful assistance to destructive uses that some people might pursue.
—— Nick Bostrom · [09:07]
开源将会赢得一切。
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Open source is going to win it all.
—— 嘉宾 · [35:14]
供应限制将在 2028 年左右缓解。我认为大型实验室按美元加权可能会获得未来 80% 的市场份额,因为这是我们历史上看到的大型在位者的情况。但我认为按 token 加权,60% 将是长尾和开源。
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Supply constraints will ease in 2028-ish. I think that the big labs will probably dollar weighted, get 80% of the market going forward because that’s historically what we’ve seen for large incumbents. But I think token weighted 60% will be long tail and open source.
—— Martin Casado · [16:39]
如果你看看一个每个 token 成本为双位数的美元的前沿模型,再看看一个每 token 成本为 10、11 美分的开源模型,虽然不是所有的 token 都生而平等,但这仍然是一个巨大的差异,足以带来大规模的采用。
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if you’re looking at a frontier model with double dollar digit cost per token, and you’re looking at an open source model that’s 10, 11 cents per token, while all tokens aren’t created equal, it’s still enough of a difference that there’s going to be a massive adoption.
—— Jerry Murdock · [14:06]
就像我们确实有这些表现很好、能对抗企业 LLM 的开源 LLM,我认为在生物学领域也会有这些开源基础模型,它们将产生非常、非常广泛的影响。
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And much like you could imagine, or we do have these open source LLMs that do very well against corporate LLMs, I think there’ll be these open source foundation models in biology that will have very, very broad impact.
—— Vijay Pande · [17:36]
称开源模型为中国模型是前沿实验室的一种心理战,基本上是欺骗人们认为它们很可怕并将它们异类化。
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Calling open source models Chinese models is a PSYOP by the Frontier Labs to basically trick people into thinking that they’re scary and otherize them.
—— Eno Reyes · [00:36]
我没有看到任何证据表明开源模型提供了任何重要的实时防御。
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I haven’t seen any evidence that open source models provided any significant real-time defense.
—— 嘉宾 · [16:04]
我的理论是,现在大多数开源仓库都已经被攻破了。只是我们还不知道而已。
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My theory is that the majority of open source repositories are compromised right now. We just don’t know yet.
—— 嘉宾 · [27:00]
这对商业开源来说就像一个核级别的问题。
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This is like a nuclear problem for commercial open source.
—— 嘉宾 · [45:40]
我想,如果要我押注一个能带来即时 ROI、并且我们在开源的 Claude 类世界和小公司里都会看到的方向,那就是由 AI 自动创建的 wiki,也就是保持更新的信息库。
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I think if I were to bet on one that has immediate ROI that we’re going to all see in both open source claw-ish worlds and in small companies, it’s going to be the wiki that’s automatically created by AI, the information base that’s kept up to date.
—— Jean-Denis Greze · [15:32]
在美国开源这一边,我总体上认为 AI 的赚钱机器是推理。
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on the open source US side, I generally think that the moneymaker in AI is inference.
—— Aaron Levie · [12:08]
某种希望是,如果这成功了,它可以成为其他开源项目采用的一种模式。如果不成功,那它就是一个警示故事。
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And kind of the hope is that if this works out, then this can be a model for other open source to use. If it doesn’t work out, then it’s a cautionary tale.
—— Jordan Tigani · [08:13]
从地缘政治角度说,如果西方国家试图把来自非西方国家的开源模型做分叉切断,限制它们在西方国家内的可用性,强迫人们使用前沿实验室的模型,我认为那是一个非常糟糕的主意。
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Geopolitically, I think it’s a very bad idea, if Western countries were to try to bifurcate the open-source models coming from non-Western states, restricting their availability within Western states and forcing use of frontier labs.
—— Eric Simons · [22:24]
对我们来说,我们想在定价上变得非常激进。这里正在发生的巨大变化是,开源模型真的在追赶那些实验室。
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For us, we want to get really aggressive on pricing. The big sea change happening here is that open-source models are really catching up with the labs.
—— Eric Simons · [24:52]
我认为他们现在拥有了软件史上最重要的开源仓库,对 ML 和 AI 来说更是如此,就像一次相变。
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I think they now have the most important open source repository in the history of software and definitely for kind of ML and AI, like a phase shift.
—— Zavain Dar · [00:02]
令人惊讶的是,互联网有多少是基于少数几个开源代码库——它们由优秀的工程师创造,并不是为了赚一大笔钱,而真的只是为了推动技术向前发展。
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It’s surprising how much of the internet is based off of a handful of open source repositories that great engineers have created and not for seeking a bunch of money on the other side, but really just for pushing the needle of technology forward.
—— 嘉宾 · [58:33]
所以这也是我们决定不完全开源的原因之一,真的是为了把这些 IP 更多地留在我们自己手里,不把它开放出去。
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So it’s one of the reasons we decided not to open source everything, was really to keep the IP a little bit closer to us and not opening it.
—— Stefano Ermon · [31:24]
但对我来说,我认为那个间接的攻击对象大概是开源,因为基本上他们说,即使好人在建造开源,但那个开源会落到未知的坏蛋手里,这才是真正的危险。
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But someone to me I think the indirect the attack is probably on open source because basically they say even if the good guys are building open source but that open source will get into the hands of the bad guys and this is unknown bad guys this is the real danger.
—— Daniel Dines · [15:02]
而且我预测,每家公司、每个开源项目,核心处都会有一个软件工厂,就像 CI/CD 变成「哦,你当然得有那个」一样。
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And I predict that every company, every open source project, will have at its core a software factory, kind of like the way that CICD became just like, oh, of course you have that.
—— Zach Lloyd · [08:43]
人们花在闭源前沿模型上的钱确实比开源多,但他们在开源上生成的 token 比闭源多。
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I do think that people are spending more money on closed source frontier models than they are on open source, but they are generating more tokens on open source than closed source.
—— Chase Lochmiller · [49:15]
嗯,我们认为必须押对马是个伪选择,尤其是在开源模型日益有效的情况下。
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Well, we think that having to back the right horse is a false choice, especially with the increasing effectiveness of open source models.
—— Davis Palmie · [03:47]
现在如果你看看开源替代品,可以把你的成本砍到便宜 10 到 30 倍。
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And now if you look at the open source alternatives, that can slash your costs down to 10 to 30x cheaper.
—— Davis Palmie · [08:36]
超过 60% 的开源数据库系统的提交来自智能体。
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Over 60% of the open source database systems have commits coming from agents.
—— Andy Pavlo · [30:37]
② 出现在这些集
42 集
- 《开源贡献的真正门槛:不是代码,是认知负荷》 — 作为概念
- 《2026 工程师生存指南:Reddit 热帖直答》 — 作为概念
- 《Wix CEO Avishai:SaaS 末日下,我们凭什么值钱》 — 作为概念(提及)
- 《Hugging Face CEO:开源 AI 更安全,下一阶段属于模型路由》 — 作为概念
- 《「智能是数据的派生物」:Fireworks 创始人 Lin Kuo 的专用智能宣言》 — 作为概念
- 《Opus 5:神经质但干活最强的评测》 — 作为概念(提及)
- 《Mercor CPO:开源模型蚕食不了数据生意》 — 作为概念
- 《Ben Horowitz 谈开源 AI 保卫战:没有垄断,才有安全》 — 作为概念
- 《Steven Sinofsky:AI监管为什么急不得》 — 作为概念
- 《主导投资 Anthropic 的人:风投的游戏规则已经彻底变了》 — 作为概念
- 《n8n 创始人 Jan:把代码送出去,反而做到 1 亿欧元 ARR》 — 作为概念
- 《加密行业已大到无法忽视:两位 a16z 合伙人谈为什么亟需立法》 — 作为概念
- 《Tether 做本地 AI:数据中心造太多了》 — 作为概念
- 《Palo Alto CEO 谈 AI 攻击时代:修复漏洞从 55 天压到 4 小时》 — 作为概念
- 《Harvey 弃用 OpenAI:开源将赢得一切》 — 作为概念
- 《Martin Casado:AI 时代,钱比以前好使了》 — 作为概念
- 《把 token 压到最便宜:一家「代币工厂」的算力拾荒术》 — 作为概念
- 《Legora:三个非律师如何造出法律AI操作系统》 — 作为概念(提及)
- 《开源的钟摆摆向另一边:Cal.com 联合创始人 Pierre 谈 AI 时代的安全崩塌》 — 作为概念
- 《NVIDIA 962亿美元季度背后:智能体时代的资本与生存法则》 — 作为概念
- 《Arena CEO:现实是唯一可信的裁判,开源正在改写规则》 — 作为概念
- 《被解雇的周五之后,他押上一切做了一家鸭子数据库公司》 — 作为概念
- 《Codex 负责人亲述:OpenAI 内部如何造编程智能体》 — 作为概念
- 《解散会议前一个月上线 Bolt:一夜从 50 万到 550 万美元 ARR》 — 作为概念
- 《从 Hugging Face 到中国药企:NVIDIA 的开源终局与 AI 制药的未来》 — 作为概念
- 《从 100 万到 69 亿美元:Databricks 销售掌门人 Ron 的企业级增长实战》 — 作为概念
- 《从拒用 AI 到全面拥抱:Dioxus 团队的智能体编程实战课》 — 作为概念(提及)
- 《大裁员时代,顶尖工程师为什么照样被抢着要》 — 作为概念
- 《Databricks CEO Ali:企业用不好 AI,缺的不是更聪明的模型,而是上下文》 — 作为概念
- 《「数百万个爱因斯坦」还没法雇:UiPath 创始人拆穿 AI 转型的真瓶颈》 — 作为概念
- 《丰裕的概率:为什么「先担心安全」是本末倒置》 — 作为概念
- 《软件工程正在变成「工厂工程」:Warp 创始人的自动化开发全景》 — 作为概念
- 《AI 是马,你是骑士还是马夫?Cory Doctorow 谈科技巨头的算盘与打工人的出路》 — 作为概念(提及)
- 《SAP CEO:单靠 LLM 跑不动企业,商业 AI 只差几个月》 — 作为概念
- 《首席AI官到底在干什么?一位从业者的亲历拆解》 — 作为概念(提及)
- 《浏览器自动化标准背后的故事:Selenium、WebDriver 与测试哲学》 — 作为概念
- 《一切都会成功:a16z 投资人 David 的 AI 全栈乐观主义》 — 作为概念
- 《token 无限量供应:用自动选模型省下 2.5 倍成本的编码智能体》 — 作为概念
- 《卖数据中心、卖 GPU、再卖 token:Crusoe 的 AI 算力生意经》 — 作为概念
- 《AI没有消灭客服,反而让他们更累了?》 — 作为概念
- 《超级智能该加速还是刹车?哲学家的算法:先算算每年死多少人》 — 作为概念
- 《投资Hugging Face的人怎么看AI创业》 — 作为概念
③ 关联
点进去有真内容 —— 本页主要出口
智能体 · Anthropic · OpenAI · Cursor · NVIDIA · 推理 · Hugging Face · vibe coding · Harry Stebbings · 护栏
