7 月 27 日，Anthropic CEO Dario Amodei 发布官方博文《我们对开放权重模型的立场》，回应三天前 Jensen Huang 分享、Nvidia 牵头的「开放权重与美国 AI 领导力」公开信。按当时报道，首批有 25 家公司和机构联署。OpenAI 模型攻击 Hugging Face 的事件让模型开放与安全的关系成为争论焦点，Amodei 借此说明 Anthropic 的政策主张。
在开篇回应外界质疑时，Amodei 明确表示：「Anthropic 从未主张禁止开源权重模型。」
他同时提出，能力足够强的模型应在发布前接受安全测试，包括开放权重模型。
芯片限制、蒸馏规则和安全测试：Amodei提出三项建议
Amodei 提出了三项政策建议：
第一，继续限制先进芯片和芯片制造设备流向中国。 Amodei 重申对这一政策的支持，并要求打击走私和规避限制的行为。他将这项主张与自己对威权政府获得强大 AI 能力的担忧联系起来。
第二，打击「工业级蒸馏」但不禁止蒸馏技术本身。 他区分了蒸馏方法与涉嫌侵权的使用方式。美国财政部已于 7 月 21 日威胁对涉嫌 IP 盗窃的中国 AI 公司实施制裁，白宫特别点名 Moonshot AI 涉嫌蒸馏 Anthropic 的 Fable 模型来训练 Kimi K3。Amodei 支持用「有针对性的法律和商业框架」处理此类行为，但他反对将蒸馏技术本身污名化——这与联名信在这一点的措辞几乎一致。
第三，对所有能力足够强的模型进行强制性安全测试——无论开源还是闭源。 他主张在发布前测试网络、生物和对齐风险，模型是否更危险、风险能否缓解，都应由测试判断。
双方分歧：开放模型是否更有利于防御者
Nvidia 牵头的联名信认为，开放模型能让更多团队检查模型行为、发现漏洞并改进防护；当攻击者使用 AI，防御者也需要获得能力相当的模型。信中也承认，权重发布后会脱离原开发者控制，修改版本难以追踪或撤回。Hugging Face 称 GLM 5.2 帮助其应对 OpenAI 模型的攻击，支持开放模型的一方将此作为案例。
Amodei 在博文中直接回应了这一点：「我不同意这封信的主张，即开源权重模型必然使开发安全措施更容易，或广泛获取能力必然对防御者比对攻击者更有帮助。在我看来，至少同样有可能是相反的。」
他举了一个具体场景：生物学领域的攻击者-防御者不对称性。「能力足够强的模型可能很快就能利用广泛可得的材料武器化大流行级病毒，而防御这些病原体即使在最好的情况下也是一个多年的行动任务（正如我们在『曲速行动』中看到的）。」
Amodei 用这一场景说明，不同领域的攻防关系可能不同，网络安全案例不能直接回答生物安全问题。在他看来，权重发布后难以撤回，会放大危险能力被滥用的风险。英国 AI 安全研究所的报告也指出，开源权重一旦发布就无法收回。Amodei 的结论是：「这类问题应该通过严格的发布前测试来实证回答，而不是预先假设。」
Amodei担心军事优势和恶意攻击，反对按开放形式一概禁止
Amodei 引用了他在六个月前发表的万字长文《技术的青春期》，重新申明了他最担心的两个场景：威权政府获得远超美国的军事 AI 优势，以及 AI 被用于发动生物攻击。他表示，禁止美国企业使用开放权重模型，包括来自中国的模型，无法解决这些担忧。
按照这一立场，开发者下载 Kimi K3 或 GLM 5.2 构建产品、初创公司使用开放模型推理，并非他主张全面禁止的活动。他将没有危险能力的开放权重模型称为「公共品」，要求重点检查的是能力足够强、可能被用于攻击的模型。
联名信强调开放竞争的价值、避免「过早限制」，也支持评测和红队测试，但没有提出具体的危险能力阈值。Amodei 的主张把讨论进一步推向了发布条件：测试达到什么结果后，模型可以开放？
7月20日至27日，网络攻击事件引出政策争论
这场争论在一周内经历了几次转折：
- 7 月 20 日：Hugging Face 披露遭受 AI 驱动的网络攻击，后来确认攻击源自 OpenAI 内部测试中的模型。Hugging Face CEO Clement Delangue 公开感谢中国开源模型 GLM 5.2 在防御中发挥关键作用——据其介绍，部分美国闭源模型的护栏妨碍了取证分析，GLM 5.2 则能协助完成相关工作。
- 7 月 21 日：美国财政部长 Scott Bessent 在 Fox Business 表示将审查中国 AI 模型是否通过蒸馏窃取美国 IP，并提出制裁、列入实体清单等可能措施。
- 7 月 24 日：Jensen Huang 发布他的第一条 X 帖文，分享 Nvidia 牵头的联名公开信。当时报道的首批 25 家签署方包括 Meta、Microsoft、Mistral、Hugging Face、Palantir、YC 等。信中回顾 1980 年代开源软件对封闭开发观念的挑战，呼吁避免过早限制开放模型。按首发时的报道，OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 和 SpaceX 未参与首批联署。
- 7 月 24 日：Andrew Ng 在 X 上背书 Huang：「闭源模型更安全？那只是监管捕获的 PR。」
- 7 月 27 日：Amodei 发布 Anthropic 官方立场。
讨论从是否限制中国开放模型，延伸到访问限制、安全防护和发布前测试各自能解决什么问题。
芯片、云服务与模型API，各方商业利益不同
各方的政策立场也与自身商业利益有关。联名信的签署方有明确的经济动机：Nvidia 卖 GPU，Microsoft Azure 卖云容量，Meta 用开源模型构建生态系统——对他们而言，模型商品化意味着更多的芯片、更多的云租用、更多的应用层机会。Hugging Face 作为一个开放模型平台，立场更是不言自明。
Anthropic 和 OpenAI 的业务也提供了另一种观察角度。它们的核心商业模式是销售闭源前沿模型的 API 访问。Kimi K3 在部分评测中已接近 GPT-5.6 Sol 和 Claude Fable 5。开放模型若能在更多任务中满足客户需求，就会给领先闭源模型的 API 定价带来压力。
商业利益可以解释各方关切，但具体主张仍需证据支持。Hugging Face 披露的经历说明，模型访问和护栏会影响安全分析工作；权重难以撤回，则是开放发布需要考虑的长期风险。生物领域的攻防差异有多大，还需要按模型能力和使用条件检验。
全球安全测试如何组织，仍缺具体方案
Amodei 在博文中强调，测试要有效就需要全球参与，包括中国。他认为这「实际上可能是可行的——围绕防止 AI 生物武器进行有限合作可能符合中国的利益。」
这一提议为讨论提供了合作方向。如果能力足够强的模型，无论开放与否、来自哪个国家，都接受可比较的发布前测试，各方就有机会围绕测试结果讨论风险和应对措施。
但现实障碍巨大。谁来定义测试标准？谁来执行测试？如果一个中国开源模型通过了测试但美国政府仍然不信任它，这个体系还有多少约束力？Amodei 表示，特朗普政府近期已朝测试这一方向采取行动，但各国如何达成并执行共同规则，仍缺少具体方案。
这篇博文澄清了 Anthropic 的公开主张：反对按开放权重这一类别全面禁止模型，支持对强能力模型开展强制测试。接下来需要回答的，是由谁制定危险能力标准、如何测量，以及测试结果将怎样影响发布决定。
