1. 闭源经济账不可持续。别看OpenAI专业版每月200美元，服务一个重度用户的成本却接近15000美元，这些钱全靠投资人砸钱，他认为这种模式撑不了多久。
2. 避免少数巨头垄断信息。AI未来会成为我们跟数字世界交互的基础设施，若被少数国家的几家大公司控制，对文化、语言多样性和民主人权都有危险。
3. 世界上不存在没有偏见的AI，所以需要不同的AI之间互相交叉验证，丰富AI的多样性，而开源是实现这种多样性的前提。
4. 给小国家一条参与路径。多数国家没条件单独训练前沿模型，但可以通过共享开源模型，从AI消费者变成参与者。
5. 有利于保护数据主权。各国把本国资料数字化，共同训练全球模型，数据拿在自己手里不外流，只交换参数向量。
除了上述好处，他还谈到了几条现在没有开源的限制，这些限制在他看来都站不住脚。
1. 安全风险被严重夸大了。他问了一个问题：你会因为控制不了写的内容，就禁止印刷术吗？现在许多公司宣传要限制AI访问也是如此，不必过于担心。
2. 具体威胁站不住脚。生物武器拿到配方容易，真造出来极难；网络安全方面，能发现漏洞的系统同样能用来加固自身防御。
3. 历史规律站在开源这边。90年代的硬件和系统是“专有”的，几乎被少数公司垄断，然而事实证明，被硬件和软件系统“商品化”是必经之路。市场天然偏爱更便宜、更安全、更易本地化的方案。
他还补充了一条关于落地方面，对发展中国家来说，很多实际场景根本用不上顶配模型，小模型跑在本地就够了，但前提是推理成本要降到现在的二十分之一到百分之一。
