凯瑟琳·索贝克是彭博社专栏作家，主要报道亚洲科技领域。此前，她曾担任CNN和ABC新闻的科技记者。
在华盛顿限制 Anthropic PBC 顶级模型，然后又取消限制的这段时间里，硅谷已经发现了GLM。
去年，我采访了总部位于北京、在海外以Z.ai闻名的初创公司首席执行官张鹏，当时它还只是个名不见经传的实验室。令我印象深刻的是，他专注于实现通用人工智能，并且毫不妥协地捍卫开源人工智能——当时许多人认为开源人工智能只是一个美好的概念，缺乏可持续的商业模式。开源人工智能是否真的可行，目前尚无定论。但有一点已经很明确：来自中国的开源模式如今对美国的人工智能体系构成了最大的生存威胁之一。
智谱最先进的模型GLM 5.2的发布，恰逢华盛顿方面看似临时性地对Anthropic公司的顶级模型Fable 5和Mythos 5进行监管干预。时机可谓恰到好处。
突然间，似乎所有人都在转向 GLM。颇具影响力的科技投资者马克·安德森 (Marc Andreessen)写道，许多业内人士称其为首个“能够与美国产品匹敌，甚至常常超越”的中国人工智能模型，“而且无需任何妥协”。Coinbase 的 CEO 在X论坛上发文称，通过默认使用 GLM 5.2 和 Moonshot 的 Kimi 2.7 等开放权重的中国模型，可以在代币使用量“呈指数级增长”的同时保持支出不变。一位前 Meta 和 Google DeepMind 员工补充说，有了 GLM 5.2，“一切都将不同”。真正让我意识到这一点的是，我在旧金山的软件工程师哥哥发短信告诉我，他也要转用 GLM 了。
如此多的人不再掩饰他们的兴奋之情，或者将中国模型视为新奇事物而不是替代品，这应该让美国人工智能高管深感不安。
即使在“中国至上”的时代，仍然存在诸多现实障碍，包括社会偏见。上个月发布的一项大规模全球调查发现，尽管许多人承认中国在人工智能领域的领先地位，但在“信任”方面却远远落后。但这有利有弊。开源模型本质上比美国专有系统更透明。它们可以被检查、修改，并托管在公司自己的服务器甚至美国数据中心。
曾参与开发早期iPhone处理器的传奇芯片设计师吉姆·凯勒（Jim Keller）本周在东京告诉我，他的公司Tenstorrent已经转而使用GLM和Kimi K2进行编码。吸引他的远不止价格因素。“我对Anthropic的运行方式几乎没有任何影响力，而Kimi K2和GLM，我可以进行微调，”他说。“我对它们的控制力更强，所以我们认为实际上会得到更好的结果——这是我可以控制的。” 这种转变成本降低了五倍，而且“真正做到了隐私保护”。
此次GLM冲击恰逢代币经济和天文数字般的AI支出对企业而言变得与绩效同等重要之际。我们必须从这个角度来理解近期针对中国模型的攻击。
美国现有企业试图指控他们。这种指责很难让人信服。首先，数据提炼是人工智能领域广泛使用的技术。就连埃隆·马斯克也承认，xAI 的Grok就是利用 OpenAI 的产品进行训练的。
更广泛地说，如果这种做法本身就足以打造世界一流的竞争对手，为什么其他人没有效仿呢？更讽刺的是，如今领先的人工智能公司抱怨知识产权问题，而他们自己的产品却建立在数百万人的创意作品之上，而且往往未经许可或支付报酬。这一切都让他们的义愤填膺显得难以令人信服。
开放模型确实存在一些合理的安全隐患，例如更容易被滥用。一些网络安全研究人员发现，最新的智谱模型在“真正高难度的安全研究”方面优于Anthropic公司的Claude Code工具，而成本却只有后者的六分之一。华盛顿可能会倾向于采取限制措施，但这将是一个错误。限制措施不会让这项技术消失，只会让它进一步脱离公众监督。正如我之前所写，阳光是最好的消毒剂。
人工智能研究员内森·兰伯特写道，设想一个类似Mythos那样易于使用的模型固然令人担忧，“但如果现在禁止开放模型，而封闭模型在两年内由一两家公司掌握并提升10倍甚至100倍，我认为我们将面临更大的问题。” 对于那些准备进行大型IPO并捍卫其封闭生态系统（这些生态系统赋予它们巨大的定价优势）的公司而言，这种安全论调就显得不那么有说服力了。
这让我们面临怎样的局面？这不再是与中国在成本或理念上的软实力竞争，而是对支撑着美国经济市场乐观情绪的人工智能公司本已摇摇欲坠的商业模式的直接威胁。美国在计算领域拥有优势，现在必须构建自身强大的开源生态系统。加大研发投入，培养人才以加强开放系统的安全性，防止滥用，并赋予企业对其人工智能工具更大的控制权。
归根结底，应对之策绝不能是闭门恐慌。硅谷所担忧的中国冲击不再是即将到来，而是已经来临。
本文出处：https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2026-07-02/a-china-shock-is-shaking-silicon-valley
