沈向洋：开源与闭源不是对立的商业模式
2月22日，在2025年全球开发者先锋大会上 ，香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋在题为《大模型时代的创新与思考》的主旨演讲中 ，谈及大模型时代，开源的力量 。他指出，“DeepSeek让大家看到开源社区的胜利 。把了不起的模型开源后 ，让更多人得到机会 ，在这个模型上做更多了不起的事情 ”。
从技术进步的角度看开源，沈向洋指出 ，开源并非新事物 ，但其蓬勃发展始于互联网的出现后。互联网极大增强了全球合作开源的能力 。
此外，也可以从商业选择的角度理解开源 。纵观2023到2024年 ，不同公司开发的模型在企业实际使用中的比例, ，市场份额从高到低的大模型，开 、闭源策略各不相同 ，与其市场份额没有明显关联。他表示 ，开源和闭源不是对立的商业模式 。
开源还是全球合作的重要领域 。沈向洋指出，中国是开源研究的受益者 ，现在是国际开源社区的贡献者。
对于大模型 ，之前的研究焦点是GPT模式，现在的焦点是Reasoner模式，这是一种新的学习范式 。沈向洋提到 ，GPT模式是一种“快思考 ” ，主要通过数据驱动来预测“下一个 token” 。
Reasoner模式则注重任务完成，允许反复试错和修正 ，更接近人类的“慢思考”。这种新模式通过逐步抽象化复杂问题并推导解决方案 ，已在视觉推理等领域得到应用 。
在新的范式中，他强调 ，大模型里最难的事情之一 ，是开源数据 。“我希望开源社区能贡献更多数据，在新的范式里 ，大家一起有更大的进步 ”。
沈向洋提到 ，未来最大的机会，在人和机器的关系 ，即人机交互 。“回看过去四五十年 ，哪个公司抓住了人和机器的交互的入口，就会成为世界上最伟大的公司 。 ”而自然交互，是人机交互的新里程碑 ，无论是Chatbot还是Agent ，都在推动这一领域的进步。
Chatbot 是一种通过文本或语音与用户交互的 AI 程序，能够回答问题或执行任务 ，像虚拟助手一样工作。而 Agent 是一种能够自主决策和执行复杂任务的智能系统 ，依赖多模态交互技术，通过语音 、文字、图像等方式与用户自然交流 。
对于近期广为讨论的人与机器的相处 ，“是AI ，还是IA（Intelligence Augmentation，智能增强）？”智能增强（IA）是指通过技术扩展人类的能力 ，帮助人们更高效地完成任务 ，而不是取代人类 。沈向洋指出了一个角度，“是以人为本的人工智能 ” ，呼吁关注人工智能的伦理问题 ，“与各位开发者一起共鸣 ”。
