DeepSeek年收入接近5亿美元，毛利率超过50%。该公司通过开放模型吸引开发者，挑战传统AI公司模式，计划在上海科创板上市，寻求海外投资，展示AI行业的新商业模式。DeepSeek的成功表明，开源策略能够带来更大的市场机会和生态影响力，推动AI行业进入新的竞争阶段。

随着AI成本危机减退，企业对数据保护的担忧加剧。许多科技公司建议使用低成本、开放的AI模型，利用私有数据进行内部使用。使用闭源AI的企业不仅需支付高额费用，还需提供数据，形成依赖循环。AI实验室正在扩展，试图进入客户主导的软件领域，尤其是微软面临潜在威胁。尽管一些AI公司声称不使用客户数据进行模型训练，竞争对手仍警告“AI实验室在窃取你的数据”。

Nemotron Labs探讨了开放模型如何帮助企业和国家构建可控、可信和定制的人工智能。通过定制开放模型，开发者可以根据专业知识创建专属AI，提升工作流程和准确性，尤其在医疗和法律等高要求行业中。许多公司已在各自领域中应用Nemotron，取得显著成效。

在国际机器学习大会上，NVIDIA的Nemotron开放模型和数据集成为145篇论文的基础，展示了开放模型在现代AI研究中的重要性。研究涵盖视觉生成、强化学习和机器人世界模型等主题，推动了AI在生命科学及其他领域的应用。开放基础设施加速了研究突破，促进了各行业的AI发展。

2026年上半年，人工智能在软件开发领域引发重大变化。特朗普签署行政命令加强AI安全，AI实验室与芯片制造商紧密合作。Anthropic与OpenAI争夺军方合同，面临监管挑战。中国实验室在开放模型上取得进展，成本低于封闭模型。企业广泛应用AI代理，提升工作效率，但也带来安全隐患。

Palantir与NVIDIA合作推出基于开放模型的智能引擎，为美国政府机构提供安全的AI解决方案。这些模型增强了透明度和可定制性，帮助政府在敏感环境中高效运作。通过Palantir的主权AI操作系统，机构可以在自己的基础设施上训练和部署模型，确保数据安全和控制，推动美国技术领导力的发展。

Fable模型因美国政府的出口管制而下线，突显了“访问不等于拥有”的问题。同时，Z.ai推出的GLM-5.2模型表现出色，成本低且效率高，可能会挑战现有的AI模型。政府的限制反而加速了开放模型的吸引力，促使更多企业考虑自托管解决方案。

NVIDIA AI在气候保护、灾害监测和回收等领域推动应用，助力地球保护。与Adobe和WPP的合作加速了创意智能的发展，提高了各行业的工作效率。开放模型促进本地AI创新，使设备能够实时处理信息，展现AI技术的多样性和重要性。

Adobe与NVIDIA及WPP的合作推动了自主AI的应用，改变了各行业的工作方式，提升了内容创作和决策效率。开放模型促进了本地AI的发展，增强了实时上下文的价值，自主AI代理标志着AI的新转折点，能够执行任务并采取行动。

开放模型如GLM-5和MiniMax M2.7在核心任务上与封闭模型相当，且成本和延迟更低。评估显示，开放模型在文件操作、工具使用和指令跟随等方面表现良好，适合生产环境，成为开发者的理想选择。

中国在开放模型的开发和使用上逐渐领先，预计到2026年2月，中国模型下载将占41%。尽管取得进展，基础设施仍依赖于Nvidia，后者通过投资和开发软件工具巩固其在AI生态系统中的主导地位。

Modular收购BentoML，旨在提供云端生产级AI平台，支持500多种开放模型，开发者可利用MAX和Mojo进行创新，推动AI基础设施的发展。

NVIDIA发布了一系列开放模型、数据集和开发工具，涵盖语言、机器人和自动驾驶等领域。新模型包括Nemotron系列的语音识别和安全组件，以及支持感知和推理的Cosmos基础模型，还有专注于推理的Alpamayo自动驾驶模型。所有资源可通过GitHub和Hugging Face获取。

NVIDIA推出新开放模型、数据和工具，推动各行业AI发展，包括Nemotron、Cosmos和Alpamayo系列，提供丰富的开放数据，助力企业构建真实世界的AI系统。

本周，新堆栈代理讨论了开源AI。Linux基金会执行董事Jim Zemlin谈到开源AI的现状及其在AI模型和工具开放中的作用。他指出目前尚无统一的开源AI基础，尽管Linux基金会支持多个项目。他强调创新与规模的平衡，并认为开放权重模型的趋势积极，未来将实现端到端的开放模型。

OpenAI发布了两个开放权重的AI推理模型gpt-oss-120b和gpt-oss-20b，供免费下载。gpt-oss-120b可在单个Nvidia GPU上运行，而gpt-oss-20b适用于16GB内存的笔记本电脑。这是自GPT-2以来首次发布的开放语言模型。

谷歌在2025年推出MedGemma，这是一个开放的多模态医学文本和图像理解模型套件，包含4B模型用于医学图像处理和27B模型用于医学文本分析。开发者可通过Hugging Face访问，支持微调和集成，适用于医学图像分类、解释和临床文本分析等应用，为医疗AI开发提供了重要资源。

DeepSeek和LLaMA的代码虽然开放，但依赖私有服务器，限制了去中心化。真正的去中心化需要结合开放模型与系统，通过共享网络实现AI操作，减少对大型科技公司的依赖，提升AI的可及性和开放使用。

Gemma 3 是 Google DeepMind 推出的开放模型系列，旨在解决 AI 部署中的计算资源和安全性问题。它支持多语言和图像处理，具备高效的上下文窗口和硬件兼容性，适合不同开发者使用。