TL;DR：
华为盘古大模型“抄袭门”事件，不仅是技术上的相似度争议，更深刻揭示了AI大模型时代知识产权保护的困境与“自研”边界的模糊。它将驱动业界加速探索模型溯源技术与建立更具共识的开源规范，重塑AI产业的协作与竞争范式。
7月初，一场围绕华为盘古大模型与阿里通义千问模型相似度的风波，在开源社区GitHub上掀起轩然大波。一份由HonestAGI发布的报告，通过“模型指纹”技术指出盘古Pro MoE模型与Qwen-2.5 14B模型注意力参数分布相关系数高达0.927，并声称代码中含有阿里Qwen的版权声明。随后，一份自称“华为吹哨人”的《盘古之殇》博文，更是将这场争议推向舆论焦点。华为诺亚方舟实验室迅速回应，否认“增量训练”，强调其基于昇腾平台开发和MoGE架构创新，同时承认部分基础组件参考业界开源实践并已标注版权。123 这场看似单纯的“抄袭”指控，实则触及了大模型时代技术、商业、伦理乃至哲学层面的深层命题，迫使我们重新审视AI知识产权、开源精神与创新边界的复杂交汇。
技术溯源：复杂争议下的“模型指纹”迷局
争议的导火索是HonestAGI提出的“模型指纹”（LLM-Fingerprint）技术，旨在通过分析模型注意力参数的标准差模式来识别模型相似性，甚至推断“继承”关系。4 该报告指出，即使模型架构有所变化或进行大规模继续训练，这种“指纹”依然稳定，且已验证过有继承关系的模型指纹高度相似。然而，业内对“模型指纹”的科学性并未形成共识。上海软件中心人工智能部副部长马泽宇指出，当模型参数矩阵足够庞大时，任意两个架构相似的模型参数分布都可能呈现高相似度，这是因为它们学习的世界知识存在共性认知基础。Pine AI联合创始人兼首席科学家李博杰也坦言，主流大模型均基于Transformer架构，训练数据重合度高，参数分布趋同具有一定必然性，即便完全独立训练的模型，在基础数学、常识判断等任务上的参数响应模式也会高度相似。4
这暴露了当前AI模型溯源的技术困境。传统的模型水印方法，通过在模型输出中植入可检测模式来标记来源，但面对“继续训练”攻击时显得脆弱，水印易被“洗掉”。4 尽管有观点提出，利用冷门或独家数据集可作为鉴别模型底座的有效途径，例如斯坦福大学抄袭面壁智能事件中，关键证据便是独家数据集的发现，但这种明确的证据链并不常见。AI模型能力评测的日益趋同也加剧了判断难度，微小的性能差异已不足以成为模型来源的决定性依据。如何建立一套科学、可信、难以伪造的AI模型溯源机制，已成为保护知识产权、维护行业公平竞争的关键技术挑战。
产业范式之变：从“自研”到“协作式创新”的演进
盘古事件不仅是技术判定层面的挑战，更引发了对“什么是自研基础大模型”的深层追问。在“百模大战”硝烟渐散之际，完全从零开始、动辄耗费数千万美元乃至上亿美元的大模型预训练竞赛已基本告一段落。业界普遍转向在Llama、Qwen、DeepSeek等主流开源基础大模型上进行后训练（Post-training）或微调（Fine-tuning），以针对特定任务优化，从而催生出大量垂类大模型。4
李博杰认为，这种模式并非简单的“套壳”，而是技术效率的一种选择。没有足够的算力资源和过硬的技术，从零开始训练大模型可能造成资源浪费。在开源基础大模型上做创新，同样是高效且有价值的选择。华为此次强调盘古基于昇腾硬件平台开发训练，并创新性提出分组混合专家模型（MoGE）架构，正体现了其在软硬件协同和架构优化上的差异化努力。这表明，AI领域的“自研”概念正在发生微妙演变：它不再仅仅指完全从零开始构建一切，更包含了在特定硬件平台上进行的深度优化、核心算法架构的创新，以及在开源基础上的高效、差异化再创造。只要严格遵循开源许可证要求并清晰标注来源，这种“站在巨人肩膀上”的模式完全符合开源精神，并加速了整个AI生态的进步。
AI知识产权的混沌与秩序：开源精神与商业边界
此次争议的核心，深层次反映了AI知识产权保护的混沌状态和开源精神与商业利益之间的永恒张力。AI模型与传统软件或发明不同，其“智慧”来源于海量数据训练，且模型参数复杂，难以直接判断其“独创性”边界。当模型代码或训练数据被混用、增量训练后，原创性识别变得异常困难。这使得“抄袭”的认定变得模糊，也为恶性竞争留下了灰色地带。
然而，开源是AI创新不可或缺的驱动力。从TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，到Llama、Qwen等基础大模型，开源生态的繁荣极大降低了AI研发门槛，加速了技术普及与应用创新。但与此同时，如何平衡开源的开放性与商业竞争中对核心资产的保护，成为一道难题。此次华为盘古事件，不仅是对具体“抄袭”行为的质疑，更是对AI时代知识产权范式的拷问：
- 何谓“原始创新”？ 在AI模型深度融合、迭代训练的背景下，如何定义模型的“基因”归属？
- 开源协议的边界在哪里？ 严格遵循许可证、清晰标注版权，是否足以界定创新与“套壳”？
- 商业秘密如何保卫？ 厂商通过“冷门数据”来埋设“模型指纹”，是否可持续且普适？ 这种技术、法律与伦理的交织，要求业界共同探索构建新的知识产权框架，以适应AI模型的特殊性。
前瞻与启示：构建负责任的AI创新生态
华为盘古“抄袭门”虽未有定论，但其引发的讨论无疑是AI发展史上一次重要的**“成人礼”**。它迫使整个行业正视在高速发展中被忽视的深层问题。展望未来3-5年，我们可以预见以下趋势：
- AI模型溯源与IP保护技术将加速成熟：目前的“模型指纹”技术虽有争议，但业界将投入更多资源研发更鲁棒、更具说服力的溯源方法，例如基于更底层计算图、独特的训练数据特征或特定行为模式进行鉴别。这将是AI安全与治理的重要一环，旨在建立可审计、可追溯的AI模型生命周期。
- “自研”定义将持续细化与分层：企业将更清晰地定义自身在基础模型、垂直领域模型、硬件优化等不同层面的创新。**“基于开源的差异化创新”**将成为主流，而非追求绝对的“从零开始”。这将促进AI生态的专业化分工，推动资源更高效配置。
- 开源社区治理与合规性要求提升：此次事件会促使开源社区和参与企业更严格地审视和执行开源许可证协议，包括版权声明、衍生品归属等。AI开源将走向更规范、更透明的协作模式，以维护社区信任和长远发展。
- AI伦理与治理的法律法规加速落地：各国政府和行业组织将加快制定针对AI知识产权、数据来源、模型归属等方面的法律法规和行业标准，以填补现有的法律空白，为AI创新提供清晰的**“护栏”与“指引”**。
最终，华为盘古事件的意义，在于它作为一面镜子，映照出AI从“技术奇点”走向“产业常态”过程中所必须面对的挑战。它提醒我们，技术发展绝非单纯的技术问题，它与商业逻辑、社会伦理和法律框架息息相关。构建一个既能鼓励自由开放的协作创新，又能有效保护知识产权、维护公平竞争的负责任AI生态，将是未来十年AI产业的核心课题与共同使命。