Sequoia合夥人談中國開源AI兩大風險，一是依賴風險，二是後門風險
Sequoia合夥人Dean Meyer指出依賴中國開源生態存在兩大風險。
一是依賴風險，模型迭代受制於對方；二是後門風險，驗證屬NP難問題幾乎不可能。
他將當前AI安全比作早期互聯網Wi-Fi加密被破解卻無人行動，呼籲建立獨立生態以避免惡化。
來源：公開信息
ABAB AI 解讀
Sequoia長期佈局美國AI基礎設施與應用層，Dean Meyer作爲合夥人此前已公開討論中國開源模型在微調與蒸餾中的滲透，強調美國初創企業多數已嵌入中國權重。
資本路徑是引導被投公司優先自建或採用本土模型，減少對外部開源基座的長期綁定，動機在於保護投資組合估值免受地緣與安全折價，同時推動獨立訓練生態形成護城河。
類比早期對華爲5G與TikTok供應鏈的依賴討論，以及互聯網初期開源安全漏洞被忽視的階段，當前處於從效率優先轉向安全與主權優先的轉型節點。
本質屬於技術替代：開源權重表面免費，卻通過迭代控制權與不可驗證後門，將下游應用鎖定在特定國家的技術路徑上。
ABAB News · 認知定律
免費模型最貴的是未來
依賴就是把鑰匙交給別人
無法驗證的後門等於永久風險