AI 模型的知识壁垒坍塌与资源悖论

核心观点

AI 模型本身无法形成长期的技术护城河。当 AI 足够强大时，它不仅是一个工具，更是一个能通过**蒸馏（Distillation）或自迭代（Self-iteration）**直接产生新 AI 的"母体"。这意味着领先者的技术壁垒在强大的 AI 面前是透明且可复制的。

逻辑推演

1. 递归式的技术消解

• 现象：顶级闭源模型的输出数据，正在成为开源模型最高效的训练集。
• 洞见：强 AI 是弱 AI 的加速器。 只要存在一个能力领先的模型，追赶者就可以利用该模型生成高质量的合成数据、思维链逻辑或代码模板，从而通过 蒸馏 快速缩短技术代差。

2. 开源社区的印证

• 开源 AI 在过去 18 个月内的爆发，本质上是"闭源模型作为知识锚点 + 开源社区快速工程化"的结果。
• 技术的秘密一旦被模型"理解"并输出，就不再是秘密。

3. 壁垒从"软"转"硬"

• 知识的廉价化：AI 研发的 Know-how 正在迅速平民化。
• 资源的昂贵化：真正的壁垒退缩到了物理层面：
  • 算力（Compute）：数万张 H100 的集群规模是物理上的排他性。
  • 时间（Time）：海量数据的清洗、模型对齐中的人类反馈采样，这些物理过程无法通过公式瞬间化解。

对国内 AI 的重新观察

国内 AI 追赶缓慢的本质原因，往往被误读为"算法落后"或"人才流失"，但从模型蒸馏的逻辑来看：

• 并非不懂：在技术路径透明的今天，算法层面的"秘密"极少。
• 难在资源：在算力禁运和高质量中文语料匮乏的情况下，国内企业面临的是物理层面的资源短缺。
• 追赶者的困境：利用强 AI 蒸馏可以解决"知"的问题，但无法代替"算"的过程。

结论

在模型能力达到奇点后，"算法领先"只是瞬间的领先，只有"资源冗余"才是长期的护城河。 AI 企业的定价权悖论（AI 越强，利润越稀薄）其深层逻辑也源于此：领先的模型正在通过自身的输出来拆毁自己的城墙。