以创新为主线和以安全为底线、统筹创新与竞争、兼顾效率与公平优化人工智能大模型市场竞争路径。 再次，通用大模型难以达到监管透明度要求。通用大模型训练与推理过程的不可解释性、不可预测性， 使得要求算法公开的救济手段难以实施，制度上也缺乏对算法透明度的强制性审查要求，监管机构难以 追溯相关反竞争行为的证据。同时，我国现行反垄断相关制度仍以市场份额、价格协议等作为垄断行为 认定标准，难以应对人工智能领域特有的数据垄断、算力垄断、算法共谋等新型竞争问题。例如，通用 大模型训练所需的海量多模态数据可能聚集形成"数据孤岛"，但现行反垄断监管框架中缺乏对数据聚集 的审查的触发标准和可量化指标。 关于大模型的开源与闭源两种软件开发模式的争议从未停止。开源指开放源代码，将源代码公开发布并 允许任何人查看、修改和使用；闭源则不公开源代码，只对外发布编译后的软件。选择闭源路径的大模 型主要有OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude以及谷歌的Gemini。闭源大模型的模型代码及数据通常 不对外开放，研发者可以通过提供API访问和企业解决方案来实现盈利，进而保证相关技术能够持续研 发并改进模型。与此路径相反的是以深度求 ...