開源模型曾讓 AI 工具百花齊放，現在卻面臨關門危機。

過去兩年，AI 工具之所以能蓬勃發展，靠的不是單一公司獨力開發，而是一場集體共享的大腦革命。來自 Meta、Google、Stability AI 等公司所釋出的「開源模型」（Open-source models），讓無數開發者得以在既有基礎上優化、應用，從而誕生出各式各樣的 AI 工具與平台。

然而，這樣的開放生態正在改變。

根據《紐約時報》與 TechCrunch 報導，Meta 內部已開始討論是否終止開源策略，停止釋出最新的 LLaMA 模型。雖然官方表示「仍支持開源發展」，但實際運作上已逐步轉向封閉式模型的部署。

這不是單一產品政策調整，而是AI 商業生態的結構性變化。

 

什麼是開源模型？為什麼這麼關鍵？

開源模型簡單來說，是企業或團隊公開一套訓練好的 AI 架構與權重，讓他人可以免費下載、修改、再訓練，用來開發自己的應用工具。例如，Meta 釋出的 LLaMA 系列模型，就成為許多語言助手、AI 口播、影片轉錄、客服系統的基礎引擎。

可以將開源想像成「AI 的公用大腦」，誰都能取用、改良、打造自家版本；而封閉模型，則如同「只能內部使用的智慧系統」，不對外公開、不允許修改。

正是因為有開源基礎，全球無數初創公司、小型開發團隊與內容創作者，才得以低成本切入 AI 工具應用的戰場。

 

為什麼連 Meta 也想「關門」了？

原因有三：

• 成本極高：訓練一個大型語言模型需要數千顆 GPU、上千億 token 的資料與大量人力，訓練成本動輒上億美元。
• 無法變現：釋出模型雖可博得聲量與社群影響力，但商業價值無法直接回收。
• 幫了競爭對手：包括中國的 DeepSeek 等團隊，正是在 Meta 的開源架構上訓練出能與其抗衡的模型，反讓 Meta 失去主導權。

從 Meta 的角度看，開源像是在「自己蓋廟，別人拜神」，長遠來說不利於商業競爭與差異化。

 

開源紅利走向終點，對 AI 工具使用者代表什麼？

這意味著許多目前可用的工具與平台：

• 可能無法取得最新模型更新，逐漸落後主流演算法
• 開始限制商業用途授權
• 或轉向訂閱／會員制，進入「試用免費、進階付費」模式

使用者未必會立刻感受到變化，但未來幾個月，工具「開始收費」「功能限縮」「原平台停更」將成為常態。

對於仰賴開源模型構建內容流程的創業團隊、中小企業與創作者，這是一次結構性的環境轉變。

 

下一階段的選擇：選工具，更要選生態

隨著 AI 工具進入封閉生態競爭階段，選擇不再只是功能與價格，而是：

• 背後模型是否持續更新？
• 所依賴的平台是否有足夠資源與穩定營運能力？
• 是否能掌握輸出品質、資料使用權與版權歸屬？
• 是否綁死在單一平台之下？