華為盤古團隊回應開源代碼爭議：合規性背后的深度剖析

華為盤古團隊回應開源代碼爭議：合規性背后的深度剖析

開源代碼爭議背景

2025年6月30日，華為正式開源部分盤古大模型體系，包括70億參數的盤古稠密模型和720億參數的盤古ProMoE混合專家模型，以及配套的昇騰模型推理技術體系。此舉被視為構建昇騰生態的關鍵舉措。然而，僅隔四天，GitHub上的一項研究指出，盤古ProMoE與阿里通義千問Qwen-2.5的注意力參數分布高度相似，平均相關性達0.927，且代碼文件中含有阿里版權聲明，從而引發“非獨立開發”的質疑。

華為盤古團隊的回應

強調自研與創新

華為諾亞方舟實驗室在7月5日發布的聲明中強調，盤古ProMoE是基于昇騰硬件平臺開發、訓練的基礎大模型，并非基于其他廠商模型增量訓練。團隊特別指出了其在架構設計上的創新——全球首個面向昇騰硬件的分組混合專家（MoGE）架構，該架構有效解決了大規模分布式訓練的負載均衡難題，提升了訓練效率。

合規引用開源組件

針對代碼文件中的阿里版權聲明，華為表示，部分基礎組件代碼參考了業界開源實踐，并嚴格遵循了開源協議，進行了合規標注。華為強調，這種做法符合開源協作精神，并感謝全球開發者與合作伙伴對盤古大模型的關注和支持。

待厘清的問題

開源定義的模糊性

此次爭議暴露出AI大模型開源定義的模糊性。盡管華為聲稱其嚴格遵循了開源協議，但開源社區及用戶對“合規引用”與“抄襲”之間的界限仍存在爭議。如何界定開源模型的邊界，確保開源技術健康有序發展，成為行業亟待解決的關鍵課題。

技術驗證的復雜性

在技術層面，驗證模型是否抄襲也面臨諸多挑戰。GitHub上的研究主要基于模型指紋技術（LLM-Fingerprint），通過比較注意力參數分布的相關性來判斷模型間的相似性。然而，這種方法的有效性及科學性在業內存在爭議。部分專家認為，僅憑參數相關性無法斷定抄襲，需要多層級、多模型對比及顯著統計差異分析。此外，華為盤古ProMoE未開放完整模型權重或在線API，使得基于動態驗證方法的行為指紋、輸出指紋等更強、更深層的驗證手段無法進行。

商業模式的考量

華為盤古大模型主要定位為企業級應用，聚焦政企行業解決方案，多以集成形式對外提供服務。這種商業模式在一定程度上限制了開源社區的參與度及透明度。如何平衡商業模式與開源社區的需求，成為華為未來需要思考的問題。

行業趨勢分析

開源協作的深化

盡管此次爭議暴露了開源定義及技術驗證的復雜性，但開源協作的精神在AI領域仍在不斷深化。越來越多的企業開始意識到開源的重要性，通過開源技術加速技術創新與產業落地。未來，如何完善開源協議規則、明確開源模型邊界，將成為推動開源技術健康有序發展的關鍵。

AI大模型的技術突破

隨著AI技術的不斷發展，大模型在性能、效率及應用場景上不斷取得突破。華為盤古大模型通過創新MoGE架構，有效解決了大規模分布式訓練的負載均衡難題，為AI大模型的技術突破提供了新的思路。未來，更多創新技術的涌現將推動AI技術在更多領域的應用與價值創造。

知識產權保護的加強

此次爭議也再次提醒了企業對知識產權保護的重要性。在開源背景下，如何確保自身技術的知識產權不被侵犯，成為企業需要關注的重要問題。未來，企業將通過專利、商標、版權等多種方式加強知識產權保護，為技術創新提供有力保障。

專業見解與預測

此次爭議雖然給華為盤古團隊帶來了一定的負面影響，但也為行業提供了寶貴的思考機會。未來，隨著開源協作的深化及AI技術的不斷發展，企業對開源技術的使用將更加規范與透明。同時，行業也將加強對開源模型邊界的界定及知識產權保護的力度，為AI技術的健康有序發展提供有力保障。 對于華為而言，此次爭議也為其提供了反思與改進的機會。未來，華為將更加注重開源社區的參與度及透明度，加強與開源社區的溝通與協作，共同推動AI技術的創新與發展。

結語

華為盤古團隊針對開源代碼爭議的回應，不僅體現了其對開源協作精神的堅持與尊重，也為行業提供了寶貴的思考機會。未來，隨著開源技術的不斷發展及行業規則的逐步完善，AI領域將迎來更加健康、有序的發展環境。