全球企業從「最大模型至上」轉向「任務導向混搭」策略，開源與開權重模型快速崛起，壓縮OpenAI等封閉式龍頭利潤，也把AI競爭從雲端拉回本地與終端設備，美中在開源AI上的角力正成為產業與國安新戰場。

在過去兩年，人工智慧競賽幾乎可以用一張排行榜概括：誰擁有參數最多、跑分最高的「最大模型」，誰就被視為技術領先者。然而，這套「模型大小決勝負」的簡單公式，正在被現實商業需求迅速淘汰，新的戰場悄悄從模型本身，轉移到成本控管、模型調度與運算環境的全面較勁。

隨著企業開始把AI真正導入產品與工作流程，市場思維從「用最強模型」變成「用最適合模型」。以客服為例，回答標準問題並不需要最昂貴的前沿模型；但一旦遇到複雜程式碼問題，企業可能願意付費啟用更高階、效能更強的模型。日常內部流程則可以交給成本較低的開源或開權重模型，遇到困難情境再「升級」到雲端大型模型。這種「分層混搭」策略，正重塑AI產品的架構與商業模式。

Perplexity執行長Aravind Srinivas直言：「模型本身已經不再是產品，它只是被放進一個非常有能力的『外掛系統』中的一個零件。」這個外掛系統負責決定何時叫用哪個模型、該搭配哪些外部工具或企業內部資料，背後的關鍵能力不再是單一模型效能，而是「編排與路由」。換句話說，真正的競爭點，正在從「誰的模型最大」，轉向「誰能在對的時間、用對的模型、花對的錢」。

這樣的思維轉向，直接打開了開源與開權重模型的成長空間。Perplexity近期在其電腦使用產品中，預覽了一套以中國Z.ai推出的GLM 5.2開權重模型為核心的新系統：平常由較便宜的模型處理多數工作，只有在必要時才呼叫更強大的模型。這種架構反映市場一個更廣泛的趨勢——企業開始相信，並非所有任務都值得付出最高端模型的溢價成本。

風險投資公司Benchmark合夥人Peter Fenton更提出一項頗具顛覆性的預測，他認為未來18到24個月內，超過九成以上的「tokens」（模型處理與產生資料的最小單位）將來自開權重模型。「當你可以在自家環境跑到『夠好』的模型，且不用再付給前沿模型公司的高額加價時，他們在推理服務（inference）上的利潤率一定會受到壓力。」Fenton指出，這不單只是省錢的問題，許多為特定任務微調過的小模型，在速度與效果上，往往能優於體積龐大的通用模型。

這也是Benchmark選擇投資Ollama的原因。Ollama由Jeff Morgan領軍，主打讓開發者與企業更容易下載、部署與管理開模型。Morgan表示，對企業來說，模型「在哪裡被建立與訓練」固然重要，但更關鍵的是「在哪裡跑、怎麼跑」。在航空、保險、醫療等高度監管產業中，Ollama已被超過85%的《Fortune 500》企業採用，許多公司先從貼近自家資料、體積較小的模型開始嘗試，熟悉之後再漸進擴展到更大型的開權重模型。

然而，開權重模型崛起，也讓美國面臨新的戰略壓力。現在最具競爭力的一批開權重模型，明顯來自中國實驗室，包括Z.ai與DeepSeek等。這使得「開源AI」不再只是技術或商業議題，而同時成為政策與國家競爭力的議題。Srinivas認為，美國應積極支持開源模型，因為這是讓AI真正普及到美國中小企業與盟國的關鍵。「如果要讓AI的好處能廣泛分散到小企業和友邦，AI就必須更便宜，而開源是唯一的途徑。」

產業結構面也不容忽視。現階段的AI大爆發，建立在雲端資料中心與高階晶片需求會持續暴增的假設上，這也成為NVIDIA(NVDA)、Microsoft(MSFT)等雲端與晶片巨頭股價飆漲的重要敘事之一。但Srinivas提出另一種可能路徑：部分AI運算工作未來會下沉到本地裝置上，無論是企業自有伺服器，或消費者手上的個人設備。例行、可預測的任務由本地模型處理，只有在面對真正困難的大型問題時，才把請求送回雲端高階模型。

若這樣的「雲端＋本地」混合架構真的成形，雲端資料中心需求不會消失，但成長軌跡可能從單一的「越大越好」，轉向更精細的「使用情境分級」。這對習慣以規模與算力堆疊競爭優勢的雲端巨頭，是新的商業考題：如何在開源與本地運算抬頭的環境下，維持自身定價權與技術門檻？

當前，OpenAI、Anthropic等封閉式前沿模型實驗室仍在技術上領先，並持續推出更強大的新版本。然而，隨著企業客戶越來越在意成本結構與資料掌控權，願意為「每一個token」支付高溢價的空間正在變窄。投資人開始追問的是：當開權重模型「好到足以滿足大部分需求」時，前沿模型公司能否說服市場，哪些任務仍然非用其雲端服務不可？

在此背景下，AI競局的焦點，已從單純的技術跑分，轉為一場關於成本優勢、部署彈性與地緣政治的多維博奕。開源與開權重模型的持續精進，正在重寫雲端運算與軟體服務產業的版圖；下一步，將會是誰能在這個混合、多模型的世界裡，建立新的「控制點」——是掌握終端設備、是壟斷雲端入口，還是成為那個無可取代的「編排者」，才能在AI時代真正站穩腳跟。

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