第四节｜开源不是免费，而是可控
扎克伯格在LlamaCon上说了一句意味深长的话：“Llama最大的意义，不是开源本身，而是它能被蒸馏，被适配，被每个开发者‘驯化’成自己的AI。”
这是他在对话中反复强调的一点：真正让开源模型变得强大的，不是自由下载的权利，而是它的可定制性、可嵌入性，以及可调教性。
“蒸馏工厂”不是比喻，而是AI工程体系的范式革命
扎克伯格首次系统性地解释了Meta内部的“蒸馏工厂”概念：
— 起点是一个多模态大型模型（如Behemoth、Maverick）；
— 经过预训练与后训练，提取出稳定结构；
— 再通过多轮蒸馏，生成不同规模、不同用途、不同架构的模型；
— 最终形态，是适配各种环境（移动端、边缘设备、本地企业服务）的轻量模型。
换句话说，他们不是拿着一个几千亿参数的模型去解决所有问题，而是把它拆成一系列能落地的小模型。
这不是“弱化模型”，而是“结构重构”。
Meta 的目标，不是让 Llama 变成一个新神，而是让它变成千千万万用户手中“自己的助手”。
微软的定位：为蒸馏生态提供“工厂级基础设施”
纳德拉对此表示高度认同。他指出，Azure 正在做的一件重要工作，就是把“蒸馏”变成一种平台能力：“你可以在 Azure 上选择一个基础模型，然后一键生成自己的版本；加上你的数据、你的任务、你的指令集，生成一个属于你的 LLM Agent。”
他甚至提出了一个场景：“未来 Microsoft 365 的每个企业用户，都能在后台部署自己的蒸馏模型，让它服务特定场景，甚至变成内部 Copilot 系统的子模块。”
在他看来，开源模型的优势不是“共享”，而是“分布”。
真正有生命力的，是那些可以被用户用低成本、高定制方式进行再训练、再部署的模型。
这就是“驯化”的真正含义。
闭源的性能封顶，开源的结构红利刚开始
过去几年，闭源模型的强势，一度让人以为“AI壁垒=参数规模”。但正如这场对谈所揭示的，结构红利和生态适配力，才是AI落地的决定因素。
扎克伯格指出：“我们已经不把模型的‘大’当作评估标准，而是看它能否快速蒸馏、部署、调用。”
Meta 内部的“小 Llama”项目，正是围绕这一战略展开：
— 在保持一定能力的前提下，压缩模型尺寸；
— 降低推理成本，让其运行于消费级设备或小型企业服务器；
— 让未来的开发者，不必再依赖“云端调用”，而能本地构建自己的 AI 助手。
真正的“开源优势”：不靠发布，而靠组合
纳德拉一语中的：“开源模型的真正价值，不在于你能不能下下来，而在于你能不能调起来。”
他强调，Azure 的价值主张不是对抗封闭模型，而是为开源生态提供调度基础设施和工具链支持：
— 用最强的 GPU 集群，支持模型训练；
— 提供模块化模型注册、推理路由、Agent API 等中间件服务；
— 支持用户自建蒸馏工厂，也支持低代码/无代码平台进行调用。
他总结说：“我们过去构建的是操作系统、浏览器、办公套件；现在我们要构建的是：模型工厂、代理调度层、任务执行链。”
