外媒：美企称中国开源模型并非天然更危险

围绕中国开源大模型的安全争论正在升温。外媒报道称，在特朗普政府可能考虑限制相关模型之际，美国开源 AI 公司 Arcee 的首席技术官 Lucas Atkins 表示，中国模型不应被默认视为更危险的技术产品。

企业部署后仍由本地控制

Atkins 认为，企业如果将模型部署在自有数据中心，模型提供方并不会因此获得访问权限。他说，这类模型的训练方式决定了，开发者无法像远程服务那样在企业本地部署环境中保留控制权或后门入口。

报道提到，Moonshot AI 的 Kimi K3、阿里巴巴的 Qwen 等开源权重模型，推理成本明显低于 OpenAI、Anthropic 等美国闭源模型。这也是它们快速进入企业视野的重要原因。

Arcee 的观点是，开源权重模型更接近企业日常使用的其他开源软件。只要模型从 Hugging Face 等公开平台下载，实际运行所需代码大多可以被查看和审查。虽然训练数据和训练方法通常不会完全公开，但企业仍可对部署版本进行独立测试。

风险应由安全流程识别

Atkins 表示，大型机构本就会把模型纳入既有安全审查流程，包括测试偏见、毒性、幻觉，以及对特定主题的敏感性。很多企业还会在原始模型基础上做后训练或定制优化，再投入实际业务。

对于外界担心的“模型是否可能在写代码时埋入恶意后门”，他认为理论上不能完全排除，但现实中很难稳定实现。原因在于，大语言模型本身具有生成不确定性，要让模型在特定上下文下稳定触发隐藏行为，技术难度很高。

• 企业通常会先做安全测试，再开放给内部或外部用户
• 模型输出代码后，还需经过开发和审查流程才可能被采用
• 许多 AI 应用正朝多模型兼容方向发展，减少单一模型依赖

Arcee主张以竞争回应中国模型

报道指出，Arcee 本身正在开发美国本土开源模型，理论上若中国模型被禁，该公司可能受益。但 Atkins 仍反对把讨论重点放在“是否封禁”上，而是主张美国建立更有竞争力的开放生态。

他还表示，中国开源模型的进展对 Arcee 也有参考价值。由于模型权重公开，同行可以研究其效果、吸收其中的做法，并在此基础上继续改进。按他的说法，真正的竞争方式不是限制对手进入，而是推出更好的模型。

从文章整体看，这一表态反映出美国 AI 行业内部分化正在加深：一边是对中国模型成本和能力的警惕，另一边则认为，企业更需要依靠安全审查和产品竞争来应对，而不是先把开源模型等同于安全威胁。