之前和姚冬老师聊天，他提了个挺有意思的观点：开源是另一种形式的人才垄断。

他举了压缩算法的例子。现在通用的压缩算法，比如LZ77、LZW、Huffman Coding，全是开源的。但能实现这些算法的顶尖研究员，基本都集中在少数几个国家。其他国家想跟进研究，连人都找不到。


大模型领域也在走这条路。研究员集中在中美，其他国家很难凑出同等规模的团队。Mistral算是个特例，但65%的资本还是法国的。再看头部开放权重模型，上个月开始前五名全是国产模型。最新的超大模型，就剩openai-oss-120B了。


有人觉得压缩算法不是热点，举例不合适。但问题不在于热点，而在于人才储备。一旦某个领域形成技术壁垒，后来者连入场券都拿不到。

这和工业化有点像。中国的工业化路径，客观上提高了其他国家的进入门槛。不是不能做，是成本太高。

有人说重金挖人能解决国界问题。但顶尖人才不是孤立的，他们需要生态。实验室、数据、同行交流，这些不是光靠钱就能搬走的。

未来AGI的实现，大概率只会在中美之间。不是预言，是看现有的人才分布和资源投入。其他国家不是没机会，是窗口正在变小。

开源促进了创新，这点没错。但它也悄悄划定了跑道。能在上面跑的，始终是那少数几个玩家。