Sequoia合伙人谈中国开源AI两大风险，一是依赖风险，二是后门风险
Sequoia合伙人Dean Meyer指出依赖中国开源生态存在两大风险。
一是依赖风险，模型迭代受制于对方；二是后门风险，验证属NP难问题几乎不可能。
他将当前AI安全比作早期互联网Wi-Fi加密被破解却无人行动，呼吁建立独立生态以避免恶化。
来源：公开信息
ABAB AI 解读
Sequoia长期布局美国AI基础设施与应用层，Dean Meyer作为合伙人此前已公开讨论中国开源模型在微调与蒸馏中的渗透，强调美国初创企业多数已嵌入中国权重。
资本路径是引导被投公司优先自建或采用本土模型，减少对外部开源基座的长期绑定，动机在于保护投资组合估值免受地缘与安全折价，同时推动独立训练生态形成护城河。
类比早期对华为5G与TikTok供应链的依赖讨论，以及互联网初期开源安全漏洞被忽视的阶段，当前处于从效率优先转向安全与主权优先的转型节点。
本质属于技术替代：开源权重表面免费，却通过迭代控制权与不可验证后门，将下游应用锁定在特定国家的技术路径上。
ABAB News · 认知定律
免费模型最贵的是未来
依赖就是把钥匙交给别人
无法验证的后门等于永久风险