所谓「灯塔」，指向的是 Frontier / SOTA（State of the Art）级别的模型。在复杂推理、多模态理解、长链规划以及科学探索等维度上，它们代表着能力最强、成本最高、组织最集中的那一类系统。OpenAI、Google、Anthropic、xAI 等机构是典型的「建塔者」，它们所构建的不仅仅是一个个模型名字，而是一种「以极端规模换取边界突破」的生产方式。前沿模型的训练与迭代，本质上是将三种极度稀缺的资源强行捆绑在一起。首先是算力，这不仅意味着昂贵的芯片，更意味着万卡级的集群、长周期的训练窗口与极高的互联网络成本；其次是数据与反馈，这需要海量语料的清洗，以及不断迭代的偏好数据、复杂的评测体系与高强度的人工反馈；最后是工程系统，涵盖了分布式训练、容错调度、推理加速以及将研究成果转化为可用产品的整套管线。这些要素构成了极高的门槛，它不是靠几个天才写出「更聪明的代码」就能替代的，它更像是一套庞大的工业体系，资本密集、链条复杂，且边际提升越来越昂贵。因此，灯塔天然带有集中化特征：它往往由少数机构掌握训练能力与数据闭环，最终以 API、订阅或封闭产品形态被社会使用。 把目光从远方收回，你会看到另一种光源：开源与可本地化部署的模型生态。DeepSeek、Qwen、Mistral 等只是其中较醒目的代表，它们背后代表的是一种全新的范式，把相当强的智能能力从「云端稀缺服务」变成「可下载、可部署、可改造的工具」。这就是「火把」。它对应的不是能力的上限，而是基线。这不代表「能力低」，而是代表公众可无条件获得的智能基准。火把的核心价值在于它将智能从一种租赁服务变成了自有资产，这体现在可私有、可迁移与可组合三个维度。开源模型能力的提升，并非偶然，而是来自两条路径的汇流。一是研究扩散，前沿论文、训练技巧与推理范式会被社区快速吸收与复现；二是工程效率的极致优化，量化（如 8-bit/4-bit）、蒸馏、推理加速、分层路由以及 MoE（混合专家）等技术，让「可用智能」不断下沉到更便宜的硬件与更低的部署门槛。于是出现一种非常现实的趋势：最强模型决定天花板，但「足够强」的模型决定普及速度。社会生活中绝大多数任务并不需要「最强」，需要的是「可靠、可控、成本稳定」。火把恰好对应这类需求。 灯塔与火把之争，表面是模型能力与开源策略的异同，实则是一场关于 AI 分配权的隐秘战争。 这场战争不在硝烟弥漫的战场，而在三个看似平静却决定未来的维度展开：第一，争夺「默认智能」的定义权。当智能成为基础设施，「默认选项」就意味着权力。默认由谁提供？默认遵循谁的价值与边界？默认的审查、偏好与商业激励是什么？这些问题不会因为技术更强就自动消失。第二，争夺外部性的承担方式。训练与推理消耗能源与算力，数据收集涉及版权、隐私与劳动，模型输出影响舆论、教育与就业。灯塔与火把都在制造外部性，只是分配方式不同：灯塔更集中、可监管但也更像单点；火把更分散、韧性更强但更难治理。第三，争夺个体在系统中的位置。如果所有重要工具都必须「联网、登录、付费、遵守平台规则」，个体的数字生活会变得像租房：方便，但永远不是自己的。火把提供了另一种可能：让人拥有一部分「离线的能力」，把隐私、知识与工作流的控制权留在自己手里。\n原文链接