【文/观察者网专栏作者 科工力量】
斯坦福团队抄袭中国开源大模型，事件曝光后连夜删库跑路。
对这条新闻，恐怕不少人第一反应和科工力量一样，有种一吐胸中郁闷的感受。此前很长一段时间，从美国朝野锁死中国AI研究能力的叫嚣，到中文网络上对国产大模型怪话连篇的调侃，让很多人对中国AI产业的发展倍感焦虑，而通过这次事件，这样的焦虑恐怕可以得到相当程度的纾解。
经过近两天的发酵，这起事件本身毫无疑问已经“实锤”，不仅Llama3-V团队发布道歉声明，作为被抄袭方的面壁智能，也由CEO李大海透露了核查结果，Llama3-V和MiniCPM-Llama3-V-2.5这两个模型即便在高斯扰动验证后，在正确和错误表现方面都高度相似。
两个模型的代码对比
不过继续挖掘信息的话可以发现，其实所谓的斯坦福团队只是两个印度裔本科生自己攒的局，闯祸后，他们还第一时间把锅甩给了实际干活的枪手，声称自己是被阿拉伯裔码农描绘的多模态架构忽悠了，他们实际只是在社交媒体平台帮着后者宣传推广。
而扛下了所有的码农“枪手”Mustafa Aljadery，也是个妙人，根据其网上简历，目前同时写了三份全职工作，除了两个自己注册的小微企业，还包括量化投资大厂Citadel“即将入职的暑期实习生”。
总之，这个“斯坦福团队”里的卧龙凤雏，倒是让人见识到了美国科技产业最底层的一个微观切片，相互忽悠攒项目、海投注水论文“抽奖”、绞劲脑汁包装履历，湾区大学生的求职“内卷”也着实不容易。
斯坦福的作者在中午做出了最新回应，但现在这条回应已删除 图源：网友截图
Aljadery之所以抄上MiniCPM-Llama3-V-2.5，很可能是因为这个模型前一段时间在HuggingFace趋势榜上连续霸榜，性能表现非常亮眼，OpenCompass性能基准榜单上平均得分65.1，甚至超过了GPT-4V、Gemini Pro 这些主流商用模型，而开发者在美国似乎又没有什么关注度，所以他们认为抄过来交差应该没什么风险。但这次东窗事发之后，几个年轻人恐怕都会面临“偷鸡不成蚀把米”的后果。
斯坦福人工智能实验室主任Christopher Manning发文谴责抄袭行为，他认为团队在事发后避重就轻，并对MiniCPM 这一中国开源模型表示赞扬。
在科工力量看来，这次事件背后，还有着更值得关注和探讨的信息。
自从ChatGPT亮相以来，有关国内AI产业发展的讨论中，已逐渐形成了所谓的技术派和市场派分野，前者以入局企业为代表，往往用“相当于GPT-x.x”来衡量技术能力，力求追上乃至反超美国巨头，而后一派则以PE/VC投资人为代表，认为OpenAI等企业连续不断的突破已经说明，国内没有可能也没有必要继续在基础大模型上苦苦追赶，应该利用开源大模型成果，聚焦于挖掘场景应用价值。基于这样的认识，甚至有人喊出了“不会投场上任何一家中国大模型公司”。
在过去一两年内，这样的争论或许是各有理据的，不过今天的中国毕竟不同于技工贸和贸工技只能二选一的年代了，我们所拥有的基础和资源，已经足以支撑“成年人不做选择”。
所以我们会看到，一方面，技术派的突破在2024年已经有加速态势，像月之暗面Kimi、幻方DeepSeek这些产品，近期在美国业界引发广泛关注；而另一方面，就像这次事件所展现的，国内基于开源大模型的派生模型开发水平也越来越高，像MiniCPM-Llama3-V 2.5是基于SigLip-400M和Llama3–8B-Instruct构建，而开发者面壁智能最新发布的开源大模型Eurux-8x22B，则是基于Mixtral-8x22B，号称早于Llama3、比肩Llama3、推理超越Llama3，刷新开源大模型推理性能SOTA。
月之暗面Kimi与幻方DeepSeek的平台界面
这些进展当然令人欣喜，不过无论技术派还是市场派，未来要走的路还很长。比如，国内基础大模型开发者在实现GPT-4o乃至未来GPT-5的技术能力后，如何培育开发工具链和应用生态，仍将是一大挑战；而对于聚焦场景与领域应用落地的企业，则有必要回答这样一个追问：开源大模型是否永远是免费的午餐？
诚然，目前开源大模型社区，尚未受到地缘因素的明显干扰，但即便没有人兴风作浪“拖后腿”，长期安于使用别人的基础模型成果，也意味着将制高点拱手让给他人。
更值得注意的是，在开源大模型原始创新上，欧洲、特别是法国正占据不容忽视的地位，AI大模型的美中法“三国杀”格局已隐约可见。
具体来看，上文提到的Mixtral-8x22B，就来自于法国初创企业Mistral AI；至于Llama系列，尽管名义上是美国巨头Meta的产品，但其开发团队则主要位于法国，相关人才和知识自然也主要在法国流动。
在斯坦福大学编制的《AI指数报告2024》中，主要机器学习模型的“原产地”排名上，美、中、欧盟已分别占据前三排名
可资参照的是，在斯坦福大学编制的《AI指数报告2024》中，主要机器学习模型的“原产地”排名上，美、中、法已分别占据前三排名；欧盟加英国合计，更是已超越中国。
这样的格局中，蕴含着不言自明的威胁性，如果国内AI产业界继续对开源基础模型秉持“拿来主义”，长此以往则可能进一步增强欧洲在产业竞争中的主动性，毕竟在基础模型之外，欧洲获得高端算力的便利性也远强于国内。
总体而言，以这一事件为标志，随着中国AI大模型产业的迅速成长，其对美国产业生态的“反作用力”也会越来越频繁而显著，能否在多边博弈中稳中求进，离不开每一个产业人的共同努力。