开源还是闭源，对于人工智能企业而言，是个问题。谷歌、Open AI打得火热之际，Meta则凭借高调开源Llama 2，重回人工智能大模型的前列。
     可以看到的是，一段时间以来，国外人工智能的开源动作频频。谷歌旗下的DeepMind在官网发布了Open X-Embodiment 数据集和 RT-X 模型；微软则与开源模型库公司Hugging Face达成深度技术合作，扩大了ONNX Runtime的支持范围。国内来看，监管表态和相关政策文件鼓励支持人工智能开源；实践中，以高校和科研机构为代表的人工智能模型开源步伐较快。

大模型竞赛中，开源、闭源之战才刚开始。

谷歌、微软发力开源

人工智能竞争在全球激烈竞争，开源成为一股不可忽视的潜在力量。

如何理解开源？具体来看，开源多以开放源代码为主，多适用于软件。以开源的方式，通过集体协作和共同智慧以推动创新。针对开源的商业使用、知识产权、分发等问题，多通过开源协议进行约束。

值得一提的是，人们在AI领域的开源和闭源选择上存在着分歧。对于人工智能来说，什么是开源（Open Source）仍然模糊，模型权重、收集数据的方式、训练软件、推理代码等，同时对于庞大而精细的人工智能而言，一般人知之甚少，如何开源、哪些内容可以开源、开源到何种程度等问题等仍有待实践回应。

人工智能发展实践中，不少企业纷纷试水开源。前有Meta高调发布开源大模型LLaMA的商用版本，通过“放手一搏”重回人工智能前列位置；后有谷歌、微软等纷纷开源应对。

近日，谷歌旗下的DeepMind在官网发布了Open X-Embodiment 数据集和 RT-X 模型。据介绍，通用机器人模型RT-X由控制模型RT-1-X和视觉语言动作模型RT-2-X组成。RT-X在特定任务（搬运东西、开窗等）的工作效率是同类型机器人的3倍，同时可执行原始数据集中不存在的额外技能。