随着智能体 AI（Agentic AI）从实验阶段深入核心业务流程，企业发现当前最大瓶颈已非模型能力，而是控制权。出于对专有数据安全的考量，企业正重新评估使用封闭前沿模型的风险，转而拥抱开源权重 AI 模型。

这一趋势推动了开源 AI 基础设施公司的爆发式增长。Together AI 联合创始人兼首席执行官 Vipul Ved Prakash 透露，企业在权衡成本、合规性及知识产权后，开源权重模型的 Token 使用量激增。该公司近期已完成 8 亿美元 C 轮融资，估值达 83 亿美元。

开源模型重塑成本与控制格局

" 过去一年，市场出现了对开源权重模型的‘蜂拥’趋势。"Prakash 表示，通过开源模型处理的 Token 数量增加了 10,000 倍，它们已成为智能体 AI 的主力军。

成本是主要驱动力之一。Prakash 指出，开放模型与封闭模型的成本差异在 6 倍至 60 倍之间。当 AI 从演示进入规模化生产时，这一差距具有决定性意义。此外，控制权同样关键：开源模型允许企业在自有计算环境中运行，满足合规、防数据泄露及安全要求。

企业日益担忧将专有业务流程发送给封闭模型等同于向竞争对手泄露蓝图。这种焦虑随着智能体工作负载的极速扩展而加剧。Prakash 数据显示，Together AI 月服务量从 9 个月前的 300 亿个 Token 飙升至目前的 400 万亿个以上，市场需求旺盛，业务已转变为算力驱动型。

为应对这一变化，企业正在构建名为 "Harnesses" 的编排循环，实现在应用底层近乎零成本地切换模型。Prakash 认为，这种灵活性结合数据控制权，正成为企业的持久竞争优势。" 你无需与模型训练方共享数据，可完全掌控数据驻留与处理方式，并在 Harness 中混合搭配多个模型以获取最佳结果。" 他指出，这不仅有效部署了 AI，更创造了属于企业自身的 AI 资产，将其纳入知识产权体系，从而构建起新的护城河。"

来源：星途科讯