Pertandingan AI sebenar mungkin tidak lagi di barisan hadapan: kebangkitan model sumber terbuka mengubah landskap industri.

Latar Belakang Industri

Pada musim panas 2026, perhatian industri AI tertumpu pada model terkini Anthropic, Claude Fable 5, serta kawalan akses kerajaan AS terhadapnya. Namun, ketika industri memberi tumpuan kepada persaingan termaju, komuniti pembangun tidak berhenti—mereka tidak lagi menunggu kebenaran OpenAI atau Anthropic, sebaliknya beralih kepada pilihan yang lebih terbuka.

Data platform Hugging Face mendedahkan perubahan ini: pada musim bunga 2026, model berat sumber terbuka China menguasai 41% muat turun platform, buat pertama kalinya mengatasi model AS. Dalam carta OpenRouter, enam teratas adalah model sumber terbuka dari syarikat China seperti Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax, dan Z.ai, manakala Claude Opus 4.7 Anthropic hanya menduduki tempat ketujuh. Data Vercel seterusnya menunjukkan bahawa model sumber terbuka telah menyerap hampir satu pertiga daripada beban permintaan AI, manakala model sumber tertutup berundur ke lapisan Premium yang berkos tinggi dan bernilai tinggi.

Kesan Pasaran

Trend ini sedang mengubah model perniagaan industri AI. Bagi pelanggan korporat, model sumber terbuka menawarkan kos penggunaan yang lebih rendah dan fleksibiliti penyesuaian yang lebih tinggi. CEO Hugging Face, Clem Delangue, menyatakan: "Semakin ramai pelanggan dan ahli komuniti menekankan kebaikan memiliki model AI sendiri, bukannya menyewa model. Apabila anda melihat bil daripada pengembangan model sumber tertutup, peralihan ini adalah wajar." Beliau menambah bahawa setiap 7 saat, satu repositori baharu dicipta di Hugging Face, dan platform ini telah menempatkan hampir 3 juta model awam dan 1 juta set data. Kini, separuh daripada syarikat Fortune 500 menggunakan Hugging Face untuk menggunakan model sendiri atau model sumber terbuka.

Bagi pelabur, aliran dana beralih daripada syarikat model termaju semata-mata kepada ekosistem sumber terbuka dan penyedia infrastruktur. CEO Microsoft, Satya Nadella, baru-baru ini memberi amaran kepada syarikat supaya mengelakkan penguncian vendor tunggal, menekankan bahawa kawalan data harus menjadi keutamaan. Beliau menulis di X: "Jika pembelajaran hanya mengalir dalam satu arah, nilai ekonomi akan tertumpu kepada pemilik infrastruktur pembelajaran, bukan pencipta pengetahuan itu sendiri." Kenyataan ini secara langsung mencabar model perniagaan pembekal model sumber tertutup.

Landskap Persaingan

Pihak yang mendapat manfaat: Platform sumber terbuka seperti Hugging Face menjadi pemenang terbesar, dengan komuniti pembangun dan bilangan pelanggan korporat melonjak. Makmal AI China mendapat pengaruh antarabangsa melalui model sumber terbuka yang kukuh (seperti GLM-5.2 Z.ai), terutamanya cemerlang dalam bidang menegak seperti pengekodan ejen dan pengesanan kelemahan keselamatan. Selain itu, penyedia perkhidmatan awan (seperti AWS, Azure, dll.) yang menawarkan pengehosan model, penalaan halus, dan penggunaan juga akan mendapat manfaat daripada peningkatan permintaan untuk model sumber terbuka.Pihak yang tertekan: OpenAI dan Anthropic serta penyedia model tertutup utama lain menghadapi tekanan pertumbuhan. Walaupun model canggih mereka masih mempunyai kelebihan dalam tugas bernilai tinggi tertentu, kemungkinan menguasai beban kerja pengeluaran utama semakin berkurangan. Delangue meramalkan: "Beberapa tahun kemudian, model perintis mungkin hanya digunakan untuk eksperimen dan beberapa tugas bernilai tinggi, manakala kebanyakan beban kerja pengeluaran akan dipacu oleh model dalaman perusahaan atau model sumber terbuka." Selain itu, kelebihan harga rendah model China sedang mengecilkan ruang keuntungan API tertutup.

Pengikut berpotensi: Syarikat seperti Meta yang terkenal dengan strategi sumber terbuka mungkin akan meningkatkan pelaburan sumber terbuka. Syarikat teknologi besar lain seperti Google dan Amazon mungkin akan menyesuaikan strategi pelancaran model, mencari keseimbangan antara keterbukaan dan perlindungan komersial.

Implikasi untuk Perusahaan

Perusahaan harus menilai semula strategi perolehan AI. Pertama, elakkan daripada terikat dengan satu pembekal model; amaran Nadella patut diingati – jika syarikat mengalihkan data dan keupayaan teras mereka kepada API kotak hitam, mereka akan kehilangan kawalan terhadap sistem AI dalam jangka panjang. Kedua, model sumber terbuka menawarkan kedaulatan data dan ruang penyesuaian yang lebih baik; syarikat boleh melaras model berdasarkan keperluan perniagaan mereka sendiri, bukannya menerima output piawai. Akhir sekali, keberkesanan kos adalah kunci: model sumber terbuka biasanya mempunyai kos inferens yang lebih rendah dan tidak memerlukan perbelanjaan berterusan berdasarkan token.

Walau bagaimanapun, syarikat juga perlu menilai risiko keselamatan dan pematuhan. Walaupun model sumber terbuka lebih telus, jika kekurangan keupayaan tadbir urus dalaman, ia mungkin menghadapi risiko penyalahgunaan atau kebocoran data. Adalah disyorkan agar syarikat mewujudkan proses pengurusan rantaian bekalan AI yang lengkap, termasuk audit model, kawalan akses, dan pemantauan berterusan.

Tinjauan Masa Depan

12 bulan: Peratusan model sumber terbuka dalam beban kerja inferens akan terus meningkat, mungkin melebihi 50%. Syarikat China akan terus melancarkan model berdaya saing, memburukkan lagi perang harga. Pembekal model tertutup mungkin terpaksa menyesuaikan strategi harga atau menawarkan lebih banyak perkhidmatan nilai tambah (seperti keselamatan peringkat perusahaan, jaminan SLA).

24 bulan: Pasaran model akan membentuk struktur berlapis: model perintis digunakan untuk R&D dan tugas bernilai paling tinggi; model sumber terbuka meliputi kebanyakan senario umum dan penyesuaian perusahaan; sesetengah syarikat akan membangunkan model menegak peribadi sepenuhnya. Platform seperti Hugging Face dijangka menjadi infrastruktur industri yang serupa dengan "GitHub untuk AI".

3 tahun: Pertikaian kawal selia mengenai keterbukaan model akan menjadi lebih sengit. Seperti yang diberi amaran oleh Ketua Pegawai Eksekutif Anthropic Dario Amodei, penyebaran model sumber terbuka yang berkuasa mungkin menimbulkan risiko penyalahgunaan; manakala Delangue berpendapat "pemusatan adalah risiko terbesar". Dijangka negara akan mengeluarkan rangka kerja kawal selia berasaskan kategori untuk model sumber terbuka, contohnya mengenakan sekatan pelepasan pada model yang melebihi parameter atau keupayaan tertentu. Landskap industri akan menjadi lebih pelbagai, tetapi kemungkinan "satu model menguasai segala-galanya" mungkin tidak akan berlaku.