輝達（Nvidia）執行長黃仁勳在美國晚間24日發出社群X上的首篇貼文，14小時內就超過3700萬次查看、超過萬則留言，引發全球關注！就連全球首富馬斯克都在第一時間轉發。究竟這位愛穿皮衣的「AI教主」首篇貼文寫了什麼？
有「全球AI教主」之稱的輝達（Nvidia）執行長黃仁勳，在美國時間昨（24）日晚間發布Ｘ社群上的第一篇貼文，立即引發全球網友熱烈分享，就連X老闆、活躍於社群的全球首富馬斯克（Elon Musk）都在第一時間轉發。14小時內就超過3700萬次查看、1.2萬則留言、3萬個分享。
63歲的黃仁勳的X社群頭像是一貫的黑色皮衣造型，雙手交叉胸前展現自信笑容。留言區甚至湧入各國網友留言，有人附上前幾年雜誌受訪的封面照片，打趣黃仁勳「愈活愈年輕」。
還有人貼上各種迷因哏圖與AI影像，就連達文西名畫〈最後的晚餐〉都被拿來改造，黃仁勳坐在耶穌的位置，而分坐兩旁的「門徒」則是當今科技巨頭們：馬斯克、庫克、祖克伯、貝佐斯、蘇姿丰等，象徵黃仁勳主導全球AI版圖的霸主地位。
黃仁勳：前沿封閉模型與開源模型，兩者都要
在這第一篇貼文中，黃仁勳展示一封輝達簽署的千字文公開信，主題是「開放權重與美國人工智慧的領導地位」，說明為何開源模型很重要。他指出「AI將轉變每個產業、驅動每家公司，並由每個國家來打造。」
最近頻頻推倡開源模型的他，呼籲美國要維持AI領導地位，關鍵就在於打造開放且普及的生態系統。他表示：「開源模型強化了安全性和網路安全，加速了創新與擴散，並實現了主權。世界需要前沿封閉模型和前沿開源模型，兩者都要。」
For my first post, I’m sharing a letter @NVIDIA signed on why open models matter.
— Jensen Huang (@JensenHuang) July 24, 2026
AI will transform every industry, power every company, and be built by every country.
Open models strengthen safety and cybersecurity, accelerate innovation and diffusion, and enable sovereignty.… pic.twitter.com/t02bi51N4C
這封黃仁勳分享的公開AI聯署書可梳理出三大重點，包括：
- 競爭與經濟效益：開放技術能防範壟斷、降低成本
開放權重模型能讓新創與企業免於耗費巨資從頭開發，並防止市場被少數巨頭壟斷（避免供應商綁架）。透過促進雲端、晶片與應用層的全面競爭，能大幅降低使用成本，讓AI效益散播至整體經濟。 - 資安與透明度：開放社群檢視比封閉隱蔽更安全
封閉模型容易形成「單點故障」並隱藏未知漏洞；相反地，開放權重讓全球研究人員能共同檢測漏洞、進行紅隊演練與強化防護。給予防禦者同等強大的工具，是實現AI安全與抵抗網路攻擊的最佳途徑。 - 政策與國家戰略：政府應支持開放創新而非過早限制
美國要維持AI領導地位，關鍵在於打造開放且普及的生態系統。聯署書呼籲政策制定者提供算力與數據資源，並避免實施過早或一刀切的法規限制（例如混淆合法的「模型蒸餾」與非法侵權），以免扼殺創新或將競爭力推向海外。
而共同簽署這封開源模型聯署書的科技巨頭，除了輝達，還包括微軟、IBM、戴爾、 Palantir、Perplexity共25家企業與機構。究竟這篇英文超過千字的聯署書寫了什麼？《遠見》整理翻譯如下。
黃仁勳首篇X社群發文揭露AI聯署書，全文如下：
〈開放權重與美國人工智慧的領導地位〉（Open Weights and American AI Leadership）
2026年7月24日
在1980年代，早期的開源軟體先驅挑戰了「軟體唯有在公司嚴格控制其程式碼的情況下才能進步」的傳統觀念。這項運動推動了一個透明的生態系統，讓全球的開發者都能研究、修改與改進軟體。由開源社群開發的軟體，如今支撐著網際網路的大部分運作，並成為全球最大科技公司，以及美國軍方與聯邦機構執行科學研究、網路安全和其他關鍵任務系統的基礎。開源軟體所做的，不僅僅是降低軟體的成本；它更建立了一個共享的知識基石，一代又一代的美國工程師與創業家在此基礎上建立了他們的機構自主權（institutional sovereignty）。
▋美國想維持AI領導地位，關鍵在於打造開放且普及的生態系統
美國現在在人工智慧領域面臨著類似的抉擇。我們在AI領域的領導地位，將不取決於單一的前沿AI模型（frontier AI model），而是取決於美國是否能建立一個強大且開放、並滲透至各個領域的生態系統。這對於在全國範圍內創造創新與繁榮的機會至關重要。這需要擴大AI的存取權限、鼓勵競爭、發展穩健的應用層，並給予美國人對其所依賴的技術擁有更大的控制權。開放權重模型（Open-weight models）——即任何人都可以下載、檢視、修改並在其自有的基礎設施上執行的AI模型——是該基石的重要組成部分，因為它們使先進的AI變得更容易取得、具備適應性且更加普及。
開放權重擴大了進入AI經濟的途徑。新創公司、成熟企業、大學和公共機構都可以在先進模型的基礎上進行建構，無需從頭開始訓練模型，也不必為每項任務支付前沿模型的高昂代價。開放權重讓每個組織都能以合適的成本將適當的模型配對至合適的工作，將前沿規模的能力留給真正的前沿問題，並在其他所有地方運行高效且專業化的模型。隨著AI的應用擴展至數十億個日常任務中，這種紀律正是讓AI在經濟上得以永續發展的關鍵。美國將透過把AI融入工廠、醫院、農場、教室和在地企業的工作流程中，贏得AI時代。
▋開放模型促進競爭、分享收益，不被單一業者綁架
開放權重同時也促進了競爭，而競爭正是讓AI的收益得以被廣泛分享、而非集中於少數人手中的關鍵。透過允許許多組織建構、改進和部署先進模型，開放權重不僅在模型開發者之間創造了競爭，也在雲端晶片、應用程式和服務領域激發了對抗。這種競爭刺激了創新、降低了成本，並將AI的利益廣泛散播至我們的整體經濟中。
開放權重還給予客戶更大的控制權。隨著各組織在AI上的投入，他們希望明確知道自己不會被單一供應商綁架，也不會失去隨時間累積建立的知識與能力。開放權重模型提供了這種保障，它允許組織控制自己的數據、根據自身需求評估與調整模型，並在任何業務需求所在之處進行部署。當組織透過AI創造價值時，開放權重讓他們能透過自我改進的模型、專業化能力以及累積的知識來擁有這些價值，從而推動美國的自主權與繁榮。
誠然，開放權重帶來了真實且獨特的風險。模型權重一旦釋出，就超出了原始開發者的控制範圍，且修改後的版本難以追蹤或逆轉。但針對這種風險，正確的回應絕非禁止開放權重。在一個網路安全攻擊者普遍使用先進AI的世界裡，防禦者需要獲取具備同等能力的模型，以便檢測、模擬並回應新出現的威脅。開放模型拓寬了防禦能力，增加了透明度，並允許漏洞在眾多團隊之間被發現與修復。
▋開放模型是通往AI安全與防護的重要路徑
事實上，開放性可能是通往AI安全與防護最重要的途徑之一。單純依賴封閉模型本質上並不安全：它們可能會被入侵、濫用，或以外部人士無法察覺的方式發生故障。將先進的AI能力集中在少數封閉模型背後，反而會加劇這種風險。這會導致少數單點故障（single points of failure）的出現、削弱競爭，並將關鍵技術留給少數供應商控制。另一方面，開放權重模型允許廣大的研究人員與開發者社群檢視其行為、識別漏洞、開發安全防護措施，並隨著時間進行改進。正如開源軟體證明了透明度可以比隱蔽性帶來更高的安全性一樣，AI安全可能取決於給予更多人測試與強化社會所依賴之模型的能力。它允許進行嚴格的基準測試、評估、紅隊演練（red teaming，指模擬真實世界中駭客的攻擊，從中找出漏洞，協助提升組織資安防禦能力），以及針對真實且已被證實之危害進行防護，而非預設封閉系統本質上就更安全。
一個強大的 AI 生態系統並非必然會自然形成。政策制定者擁有採取行動的重要契機。這包括為新創公司和研究人員擴大算力存取管道、投資於共享訓練資產（資料集、工具、評估框架），以及透過避免過早對開放模型施加限制來保持前沿領域的多樣性，以免扼殺競爭或將創新推向海外。這些措施還必須著眼於強大的應用層如何推動AI在整體經濟中的自主應用。
▋開源軟體運動興起之後，蒸餾技術持續推動創新
在塑造這個生態系統時，政策制定者應謹慎，切勿將合法的模型開發技術與侵權行為混為一談。蒸餾技術（Distillation，即利用一個模型的輸出來協助訓練或改進另一個模型的做法）是一種被廣泛用於模型改進、評估與驗證的技術。它體現了學習、建構和改進現有技術的悠久傳統，這種傳統自開源軟體運動興起以來一直推動著創新。相比之下，從封閉模型中非法擷取價值的行為確實令人擔憂。這些疑慮應該透過標靶式的法律與商業框架來解決，而非對在AI創新中發揮重要作用的技術實施一刀切的限制。
AI時代可以是一個繁榮的時代。透過正確的選擇，開放權重AI可以擴大機會、促進競爭、延伸美國的科技領導地位、降低風險，並確保這項非凡技術的利益在我們的經濟中得到廣泛分享。這樣的前景值得我們去建造，而美國應該在引領建造這一未來中發揮領導作用。
【聯署者】
美國創新者網路 • Andreessen Horowitz • Arcee AI • Arena • Black Forest Labs • Box • CrowdStrike • 戴爾科技 (Dell Technologies) • Emergence Capital • Hugging Face • IBM • Linux 基金會 • Mariana Minerals • Meta • 微軟 (Microsoft) • Mistral • 摩斯拉 (Mozilla) • 輝達 (NVIDIA) • Palantir • Perplexity • Reflection • Replit • ServiceNow • Telnyx • Y Combinator
