Suhail呼吁压低模型利润

创业者 Suhail 主张，将主流 AI 模型利润压至接近零，因为模型基于全人类数据训练，应回馈社会，而非集中在少数公司手中。

这一观点呼应开源与“公共模型”理念。英文技术社区长期讨论，大模型训练使用大规模公开网络数据，而商业闭源模型则通过 API 定价建立高利润护城河。围绕“数据来源合法性”与“模型公共属性”的争议正在扩大。

他进一步呼吁大规模蒸馏模型。研究论文与开源实践已证明，蒸馏技术可将前沿模型能力压缩至更小参数规模，降低推理成本。若工业化扩散，商业模型溢价与控制权结构可能被重新定价。

来源：公开信息