中国AI企业能否在防范开放权重模型网络风险的同时保持竞争优势？Can Chinese AI companies curb cyber risks from open-weight models without losing their edge?

中国领先的人工智能模型公司开始主动移除其最先进开源模型中的网络攻击能力，以应对日益严峻的AI滥用风险。腾讯控股本月早些时候宣布，其最新的Hy4模型在保留网络防御能力的同时，剥离了网络攻击功能；月之暗面（Moonshot AI）也于10月对Kimi K3.1 Pro模型采取了类似措施。此举的背景是，由于开源模型可被任何人下载和修改，恶意行为者利用AI进行网络攻击的风险正不断上升。

此前，美国AI公司Anthropic曾报告称，智谱（Z.ai）的GLM-5.3模型已能自主开发复杂的网络安全攻击工具。

由于开源模型无法像闭源模型那样通过监控用户行为来防范滥用，中国公司转而采用“设计即安全”的方式，即通过数据过滤，在训练阶段就剔除包含网络攻击能力的数据。专家认为，即使恶意用户通过越狱或微调绕过模型内置的拒绝机制，这类模型依然较难被滥用。不过，北京方寸AI联合创始人李小建指出，这并非彻底的解决方案，因为网络安全能力具有双刃剑属性，用于防御的漏洞检测能力同样可用于攻击。

分析人士认为，腾讯和月之暗面的做法目前仍是一种“新兴实践”，尚未形成行业标准，且这种分阶段发布、谨慎开放的模式反映出中国对开源模型风险管理方式的“日趋成熟”。

然而，过滤攻击能力可能影响模型整体竞争力。月之暗面承认，经过过滤的模型在内部网络安全基准测试中得分为81%，低于未受限版本的90.5%。有分析认为，随着美国闭源模型并未采取同样措施，中国模型在保持代码和智能体能力领先的同时控制攻击能力，将面临越来越大的权衡压力。但Counterpoint Research分析师孙薇表示，目前尚无证据显示这会带来更广泛的竞争力损失。

值得注意的是，中国商务部已于10月提出对部分AI相关技术实施出口管制，对跨越关键网络攻击门槛的技术施加额外限制，这可能进一步推动中国企业加强安全防护。分析人士预计，中国公司不会完全放弃开源路线，而是会走向“更有选择性的开放”。