Garry Tan：美国AI实验室也该蒸馏前沿模型
Garry Tan wants US open-weight AI labs to 'distill' frontier models, too
面对中国AI实验室利用蒸馏技术提取前沿模型知识的争议，Y Combinator CEO Garry Tan 呼吁监管者保持克制，甚至建议美国本土的 open-weight AI 实验室也采取同样的策略。他认为，Anthropic 等公司指责的“非法蒸馏”不应成为限制美国实验室的理由，反而应建立“美国蒸馏机制”，让小型开放权重实验室能合法学习前沿模型。Tan 指出，专有模型在训练时已大量使用未经授权的公共数据，如今却限制用户行为显得双重标准。他担忧AI权力过度集中，真正的末日场景是单一巨头垄断所有前沿能力，而开放权重模型才是保障自由与多样性的关键。
AI 的末日场景是，所有前沿 AI 的巨大力量最终落入一家强大专有提供商手中。
HN 评论区
231- kelnos
我同意。前沿模型是基于海量受版权保护的作品训练而成的，其中一些作品甚至是非法获取的。如果没有对公共领域的掠夺式开采，这些模型根本不可能存在。实验室对最终结果没有任何道德或伦理上的所有权，其他人应该可以无视任何公司强加的使用限制。
我不指望 Garry Tan 的立场基于任何真正的道德高地，但他的结论是正确的。
我很欣赏在位者将这种行为框架化为“非法蒸馏攻击”。这既不非法，也不是攻击。你只是不喜欢它，因为它威胁到了你的市场地位和商业模式。
- TheJCDenton
> 他还指出，专有 AI 实验室在尽可能多地“吸尘”人类知识来训练模型时，并没有征求许可。
我认为这应该让 Anthropic 试图发声的道德高地失效。在我看来，他们希望让蒸馏过程有序化是合理的，但任何前沿 AI 实验室若试图将其定为非法，那真是厚颜无耻。
- dvt
我认为 OpenAI 和 Anthropic 会在未来 5 年左右破产，或者至少被拆解利用。很明显，训练所耗费的极端成本是无法收回的，因为推理成本目前还在被补贴。
同样明显的是，正如 Tan 所指出的，开源权重模型将（实际上已经）和前沿模型一样好。关键全在于“驾驭”（harness），伙计们。我们将面临两条主要岔路，并催生两个新行业：
- AI 硬件（NVidia/Cerebras 等），相当于 Intel/AMD
- AI 软件（驾驭框架、助手等），相当于 Microsoft/Apple
我们已经在 OpenClaw 的流行中看到了这一迹象——问题在于它很简陋、难以设置、不稳定，而且非常极客范儿。在我看来，