文章核心观点 - 开源AI模型（以Meta的Llama系列为代表）正在迅速缩小与闭源模型（以OpenAI为代表）的差距，不仅在性能上匹敌，更在企业级应用中获得显著增长，对闭源模型的主导地位构成挑战 [1][4] Meta Llama模型的采用与增长 - Llama模型在Hugging Face平台上的下载量已接近3.5亿次，较一年前增长超过十倍 [1][2] - 自Llama 2于2023年7月发布以来，模型下载量在Hugging Face上增长了超过10倍 [2] - 仅2024年7月，Llama模型在Hugging Face上的下载量就超过2000万次，显示Llama 3.1 405B发布后吸引力进一步增强 [2] - 在部分云服务提供商处，Llama的月度使用量（以输入/输出令牌量计）在2024年1月至7月间增长了十倍 [2] - 根据独立AI基准测试网站Artificial Analysis的调查，Llama是开发者第二考虑使用的模型，并且是开源领域的行业领导者 [2] 企业级应用与生态系统 - 众多大型企业已将Llama模型用于内部和外部用例，包括Zoom、Spotify、Infosys、AT&T、Goldman Sachs、DoorDash、Niantic、Nomura、Shopify、KPMG等 [1][2] - 企业开发者通过Meta广泛的云和基础设施提供商网络使用Llama模型，包括AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、Groq、Nvidia、Databricks和Snowflake [2] - 开源策略催生了充满活力且多样化的AI生态系统，开发者拥有比以往更多的选择和能力，创新广泛而迅速 [2] - 基于Llama等开源模型创建的衍生模型（如FinGPT、BioBert、Defog SQLCoder和Phind）在特定指标上已达到甚至超越闭源模型的性能 [2] 对闭源AI模型的影响与竞争格局 - 开源AI的崛起对提供闭源模型的公司（如OpenAI、Anthropic）构成压力，迫使其加速创新并进一步降低模型使用成本 [4] - OpenAI已显著降低其现有模型价格，例如GPT-4o令牌成本已降至每百万令牌4美元（采用80%输入和20%输出令牌的混合费率），而GPT-4在2023年3月发布时的价格为每百万令牌36美元 [5] - 在尖端产品创新方面，OpenAI似乎有所滞后，其已宣布的尖端AI产品（如Sora和SearchGPT）要么尚未发布，要么仅面向特定用户群开放 [5]