推动开放模型竞争的政策主张

关键信息

文章把蒸馏描述为本质上就是通过 API 反复查询，以在更小的学生模型中复现大模型行为，因此在实践中几乎难以阻止。文章还指出阿里巴巴可能出现了策略转向：据称其在5月没有发布 Qwen 3.7 Max，但后来发布了开放权重的 Qwen 3.8 Max，而这一变化可能与习近平关于鼓励开源、开放、协作和共享的讲话有关。

资讯摘要

2026年7月20日，Simon Willison 发布了一篇链接博客，标题是《Who’s Afraid of Chinese Models?》。文章重点介绍了 Ben Thompson 提出的一个关于美国 AI 政策的建议，认为美国应当更明确地承认模型训练中的数据收集属于合理使用。Thompson 还主张，应禁止通过服务条款限制蒸馏，至少对美国公司如此。

按照他的说法，阻止蒸馏几乎不可能，因为蒸馏本质上就是不断查询 API，所以政策不如反过来拥抱一种版权框架：既保护实验室，又允许这些模型已经学到的能力继续推动更多创新。文章认为，这也回应了 Thompson 所说的一个“矛盾”，即许多实验室自己使用了未获授权的数据训练模型，却又试图禁止别人对其模型进行蒸馏。Willison 还转述了 Thompson 的另一个判断：阿里巴巴将 Qwen 3.8 Max 以开放权重形式发布，可能与习近平近期强调“开源、开放、协作和共享”的讲话有关。总体来看，这篇文章更像是对政策与产业趋势的简短评论，而不是技术深度分析，但它把版权、AI 训练、蒸馏和开放模型竞争串联成了一个完整的讨论框架。

资讯正文

2026年7月20日 - Link Blog

《谁害怕中国模型？》（via）Ben Thompson 提出了一个有趣的建议：它一方面回应了这样一种虚伪——实验室一边禁止他人对其模型进行蒸馏，一边又使用未经授权的数据进行训练；另一方面，也可能帮助美国的开源模型更有效地与中国同行竞争：

美国应当通过一项法律，明确：（1）为训练模型而收集数据属于合理使用；（2）至少对美国公司，禁止服务条款中不允许蒸馏的条款。阻止蒸馏——这本质上只是调用 API——几乎是不可能的；美国不如反其道而行之，采取一种新的版权政策：一方面为这些实验室提供免责保护，另一方面也确保它们学到的东西能够为其他所有人的进一步创新提供动力。

美国应当通过一项法律，明确：（1）为训练模型而收集数据属于合理使用；（2）至少对美国公司，禁止服务条款中不允许蒸馏的条款。阻止蒸馏——这本质上只是调用 API——几乎是不可能的；美国不如反其道而行之，采取一种新的版权政策：一方面为这些实验室提供免责保护，另一方面也确保它们学到的东西能够为其他所有人的进一步创新提供动力。

Ben 还推测，阿里巴巴决定以 open weights 形式发布 Qwen 3.8 Max——这与他们在 5 月份不发布 Qwen 3.7 Max 的决定形成逆转——可能受到了习近平最近一次讲话的影响，他说：

我们要抓住这千载难逢的历史机遇，鼓励开放源代码、开放、协作和共享。

我们要抓住这千载难逢的历史机遇，鼓励开放源代码、开放、协作和共享。

来源与参考

1. 原始链接
2. Who’s Afraid of Chinese Models?