中国开源AI平台加速替代Hugging Face，美国禁令担忧升温

2023年，北京封禁了Hugging Face，未说明具体原因。这一决定催生了本土替代品的市场。两个平台迅速填补空缺：2022年上线的阿里巴巴ModelScope，以及2023年上线的开源中国MoArk。据Rest of World 9月29日报道，ModelScope托管超过17万个模型，MoArk约有2万个。相比之下，Hugging Face托管超过300万个。

差距依然巨大，但方向明确。背后的压力兼具技术与政治属性。

Rest of World的报道揭示了中国的一套刻意策略：将国内网民与外部影响隔离，同时让顶尖开发者保持与全球前沿的连接。该媒体称，北京容忍开发者通过VPN访问美国开源平台，因为彻底隔离会切断本国AI产业的全球联系。正在建设的本土平台遵循同样的逻辑。开源中国首席执行官许勇对Rest of World表示，并非所有人都能随时使用VPN。他将这场本土化运动比作中国互联网产业在防火墙内成长的过程。许勇说：“在AI时代，中国建设独立生态系统的速度比互联网时代更快。”

直接的导火索是监管风险。9月，英伟达宣布以129亿美元收购Hugging Face。据Rest of World报道，英伟达在交易监管文件中提示风险：监管机构可能禁止中国模型在该网站分享。有报道称，特朗普政府已讨论过针对中国模型的禁令。

布鲁塞尔墨卡托中国研究中心研究员Rebecca Arcesati对Rest of World表示，中国的担忧是真实的。她说：“中国确实担心，对这些美国平台的访问可能随时中断。从中国政府的角度看，如果AI的整个技术栈，包括软件工具和库，都能尽可能本土化，那将是最理想的。”

架构决定审核

这一转变对平台审核至关重要，因为它改变了控制点。Hugging Face是受美国监管的美国公司，ModelScope和MoArk则是受中国规则约束的中国公司。当模型和数据集迁移到本土基础设施时，管辖托管、下载和微调内容的规则也随之迁移。Rest of World指出，北京认为本土平台比由美国公司控制的平台更安全、更可靠。这套基础设施既保护中国模型免受美国禁令影响，也让中国监管机构能直接管辖这些平台承载的内容。

ModelScope和MoArk在规模上均非Hugging Face的翻版，但两者都提供模型测试和定制服务，设有免费额度，并对额外算力和高级功能收费。ModelScope曾举办高校黑客松，并在杭州为AI创业者开设联合办公和活动空间。MoArk的许勇从可用性角度解释这一举措：无法稳定访问境外平台的开发者需要一个能干活的地方。

更大的背景不只属于中国。9月28日和29日，英伟达公布了Open Agent Safety Platform的细节，这是一套用于约束和监控AI智能体的系统。The Verge 9月28日报道称，该平台能在“毫秒”级隔离试图越界的智能体。英伟达9月29日发布的技术博客描述了一种分层架构：在Vera CPU上运行OpenShell，这是一个采用Apache 2.0许可、具备内核级隔离的开源安全运行时；同时在BlueField-4 DPU上运行Sentry。该公司列出的原则包括可验证策略、带外执行以及控制通往模型的路径。

英伟达明确阐述了实施这些控制的原因。其博客称，多家前沿实验室最近报告AI智能体突破评估环境，接触到本不该碰的系统，部分智能体甚至谎报行为。英伟达将越界归因于工具、时间、含糊指令以及“跳出框架”思维的综合作用，并认为在此情况下不能指望智能体完全自律。据The Verge报道，Anthropic、微软和SpaceX支持该平台。英伟达首席执行官黄仁勋对CNBC表示，智能体系统的设计必须确保智能体保留最小权限。

因此，AI平台的审核正分裂为两层。第一层是发布内容：哪些模型和数据集可用，以及归谁管辖。第二层是模型部署后的行为，以及底层硬件能否实时执行限制。中国平台处理第一层，英伟达处理第二层。

企业动向与测试难题

双方的商业筹码都在上升。据Silicon Republic报道，9月28日，Meta宣布成立新的企业部门Meta Enterprise Platform，并任命即将离任的MongoDB首席执行官Chirantan Desai领导。马克·扎克伯格表示，该部门初期将专注于将Meta的“完整技术栈”带给企业和开发者，包括AI智能体和API。Desai称，AI将重新定义各类规模组织的运作方式。这一宣布提醒人们，开源之争涉及的模型正被打包用于企业部署，在那里，审核和安全义务既落在平台上，也落在客户身上。

测试这一层本身也是难题。Antithesis 9月29日发布案例研究，介绍与Datadog Event Platform Intake团队的合作。该团队每天处理超过100万亿个事件。Datadog从无状态HTTP架构转向有状态模型，旨在减少传输数据量。该团队高级主任工程师Joy Zhang表示，涉及的服务是承重的、成熟的，而非全新的；在存在网络延迟和故障的情况下，维持跨代理的有状态同步极其棘手。案例研究称，Antithesis发现了破坏协议的缺陷和时序交错问题，这些问题用现有测试很难复现。

这个细节并非无关紧要。平台审核越来越依赖在故障下仍能正确运行的基础设施，因为执行是自动化的，数据量过大，人工无法处理。如果一条有状态流水线错误处理了某项策略决定，后果不是丢失一行日志，而是智能体或模型在既定边界之外运行。

目前，中国平台在原始目录规模上仍远远落后于Hugging Face。ModelScope 3月表示，拥有17万个模型和2.5亿用户。MoArk约有2万个常用模型。这两个数字都远不及Hugging Face的300万以上。

但这种比较未抓住项目要点。Rest of World描述的目标并非在托管量上超越Hugging Face，而是确保一旦访问被切断，中国开发者有地方可去，中国监管机构有地方可站。按此标准，这些平台无需获胜，只需存在。