DeepSeek 开源模型下载量突破百万，科技圈一片欢腾。许多人认为 AI 开源代表着公平，技术不再被少数人垄断。但事实真是如此吗？
云南乡村教师老李听说 DeepSeek 开源后兴奋不已。他想利用 AI 开发一套智能教学工具，让孩子们能用更先进的方法学习。可光是跑通这个模型，就需要一台价值 10 万的显卡，而他一个月工资只有 4000块。开源的门槛，对普通人来说依然高不可攀。
全球 AI 开发者中，78% 拥有硕士以上学历，训练一个基础模型所需电量相当于 300 户家庭一年的用电量。发展中国家只有 12% 的开发者能够完整跑通开源模型。技术的民主化，看上去更像是一场精心设计的幻觉。
富人的游戏规则：算力、数据与隐形剥削英伟达 A100 芯片，是 AI 训练的“硬通货”。企业大规模囤积，价格翻了三倍。想要买到 A100，不仅要排队半年，还需要有门路。
数据，AI 训练的核心资源。医疗、金融等高价值数据，90% 掌握在科技巨头手中。普通开发者，即便有开源模型，也没有足够的数据进行有效训练。
许多开源 AI 背后的工作，依靠的是发展中国家的廉价劳动力。人工标注一张图片的报酬仅 0.01 美元，训练一个完整 AI 需要上百万张标注图像。真正的技术受益者是谁，不言而喻。
普通人的挣扎：开源真的带来技术平权了吗？
老李的 AI 计划搁浅了。他买不起高端显卡，获取不到足够数据，连 AI 的入门门槛都迈不过去。像他这样的人不在少数，很多人被“开源”两个字吸引，却最终发现现实与想象相去甚远。
开源的马太效应正在显现。90% 的开源代码来自 10% 的开发者，发展中国家开发者中，只有 5% 能获得足够算力支持。技术门槛降低了，但资源却越来越向头部集中。
看似平等的开源，实际上让大公司用更低的成本迭代产品，而普通人连基础应用都难以实现。
突围之路：普通人的生存法则杭州有个 3 人小团队，用开源模型结合行业数据，开发出一款医疗问诊工具，年收入破千万。他们的成功秘诀在于，利用垂直领域数据，打造真正有市场价值的 AI 应用。
中国正在推进“东数西算”工程，在西部地区建设大规模数据中心，降低算力成本。这对资源有限的开发者来说，是一个降低训练门槛的机会。
开源只是工具，普通人需要学会借力。利用现成的开源工具，结合行业经验，开发垂直应用，是小团队和个人开发者的最佳策略。
未来的选择：普通人还能做什么？
免费并不意味着无门槛，开源并不等于平等。普通人要清楚地认识到，技术的开放并不会自动带来公平，资源的分配仍然掌握在少数人手中。
普通人需要掌握三种思维方式：工具思维，把 AI 视作工具，而不是神话；垂直思维，深耕行业，形成自身数据壁垒；合作思维，抱团取暖，共享资源，找到属于自己的生存空间。
政府可以做的事情还有很多，例如加大对算力基础设施的投入，建立开源数据共享平台，降低普通人获取优质数据的门槛，提供 AI 技能培训，帮助更多人掌握新技术。
技术不应只是少数人的特权，真正的开源不只是开放代码，更应该开放资源和机会。
用户10xxx47
没有有豆包好用