北京
最近，围绕“蒸馏”的讨论，正在AI行业持续升温。
随着Kimi K3的发布，“蒸馏”一词又被拿出来讨论。
关于模型是否借助其他AI进行学习的探讨不断出现，蒸馏也从一个技术概念，演变成AI领域最受争议的话题之一。
最近，黄仁勋在接受Axios采访时，就被问到了一个直接的问题：是否应该允许开源模型蒸馏闭源模型？
黄仁勋没有讨论具体的公司，也没有评价某一起争议，而是先回答了一个更基础的问题：什么是蒸馏？
“蒸馏——从AI学习、从他人学习，以及从其他知识来源学习，是智能的基础。”
在黄仁勋看来，人类的知识传承本就是一场永无止境的“互相蒸馏”。
“我们整天都在互相学习。我通过你提的问题来理解你的思路，你通过我的回答来吸收我的观点。”老黄解释道，AI也是如此，它不可能在真空中凭空产生，必须有所参照。
同时， 老黄指出了一个不可逆转的趋势。
早期的AI模型（无论开源闭源）都是在人类前人留下的互联网数据上训练出来的。但很快，AI生成的内容就会彻底淹没互联网。
甚至再过几年，互联网可能99% 是AI生成的内容，而这些内容将由某种形式的AI创建。
“未来，AI系统必然会不断地从其他AI系统中提取和过滤知识与智能。AI能够互相学习是一件好事，更聪明的AI，才是一个更安全的AI。”
在这场采访中，黄仁勋还谈到了另一相关话题。
当主持人问，美国是否应该限制Kimi等中国大模型时，他表示，希望不要，也认为没有必要。
他认为，世界既需要闭源模型，也需要开源模型。
黄仁勋认为，虽然OpenAI和Anthropic的闭源服务非常出色，大家可以尽情租用。但是，科学的进步、计算机科学的发展以及网络安全，必须依赖开源和开放的大模型。
“因为开源意味着透明，意味着整个技术社区能够共同检查、测试、挑错，并在最大程度上‘加固’系统。这才是对网络安全、国家安全和经济安全最有利的做法。”老黄说，“我真心希望，我们能保持这个生态的开放。”
开放和闭源，并不是非此即彼的关系。
这也解释了为什么黄仁勋会将“学习”看作AI发展的基础能力。
近期，美国部分政府人士和Anthropic公开质疑月之暗面Kimi K3在研发过程中存在蒸馏行为；OpenAI则表示，目前还无法判断是否存在相关情况，公司仍在持续观察。
月之暗面公开否认了相关指控，表示模型能力提升主要来自底层架构创新和训练优化，而非对现有模型进行蒸馏。
截至目前，各方仍各执一词，公开信息中也没有能够独立验证相关指控的技术证据。
事实上，这场讨论已经不仅仅属于某一家公司的模型。
随着AI越来越多地参与内容创作，未来模型学习的对象，可能不再只是互联网，也会包括其他AI。
蒸馏是否应该被允许、边界在哪里、哪些属于正常学习、哪些涉及知识产权，这些问题都还没有形成统一答案。
但至少在黄仁勋看来，有一点是明确的：“智能”的本质就是相互学习、共同进化。
来源 | AI普瑞斯（ID：AIPress2025）
作者 | AI普瑞斯 ; 编辑 | 虾饺
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