月之暗面（Moonshot AI）於7月16日釋出其最新開源模型Kimi K3，這是迄今為止規模最大的開源權重模型。該模型釋出後迅速引發華盛頓政策圈的新一輪辯論，而這場辯論的結果將影響全球企業採購決策，因為討論中的聯邦採購規則、出口黑名單和安全諮詢等機制，將通過服務全球的雲服務商傳導至世界各地。
OpenAI戰略未來主管Dean W. Ball（此前曾任特朗普白宮高階AI顧問）在評估K3時給出了總體正面評價。他認為這是一個非常好的模型，其效能無法僅用蒸餾技術來解釋。但他也指出該模型似乎“非常消耗token”，且執行成本並不便宜——K3僅提供最大推理努力模式，輸出定價為每百萬token 15美元。Ball隨後預測，特朗普政府最終會採取的最佳策略是對中國開源模型製造監管不確定性，而非直接禁止。他建議各機構釋出軟性指導，暗示此類模型可能存在後門，並稱“不需要多麼充分的理由”——足夠的不確定性就會讓受監管企業自行退縮。
Ball的言論在美國內部引發激烈反應。總統科技顧問委員會聯合主席David Sacks表示，他無法判斷Ball是在承認一種監管俘獲策略還是在預測這種策略，無論哪種情況，將監管不確定性武器化作為競爭工具都是不可接受的。他補充說，領先的閉源實驗室——已在模型收入上形成雙頭壟斷——希望政府移除它們的開源競爭對手。Yann LeCun和Martin Casado則主張開源與專有開發可以共存。Ball後來澄清他是在預測而非推薦，並收回了開源權重必然拖慢領域發展的說法。
這場爭論背後是商業算術問題。閉源實驗室需要每token收入來證明其資料中心資本投入的合理性，而更便宜的開源模型壓縮了這部分收入，卻不減少AI的實際使用量。路由資料已顯示這一轉變：通過Vercel生產閘道器處理的token中，開源模型佔比從4月的約九分之一升至6月的29%，而支出佔比卻不到4%。
壓力正從美國內部產生。GitHub於7月1日在Copilot模型選擇器中開放了月之暗面的Kimi K2.7 Code，託管在微軟Azure上。據The Information報道，微軟正將K3新增到Azure，並評估其能否執行目前由OpenAI和Anthropic模型處理的Copilot功能，潛在推理成本節省可達6億美元。微軟未確認具體數字或功能，但這表明美國前沿實驗室的最大客戶正在評估替代方案。
安全問題同樣不容忽視。開源權重無法召回——一旦模型被下載並在數千個組織中執行，任何供應商都無法修補、撤銷或推送修復，這與託管API的風險特徵截然不同。模型行為比程式碼更難審計：微調可能帶來許可證檢查無法發現的偏見或故障模式。NIST此前已在DeepSeek的開源模型中發現安全漏洞。
Axios於7月20日報道，據接近政府的人士透露，商務部去年曾考慮將中國AI實驗室加入實體清單，NSA和國家網路總監辦公室考慮釋出關於中國AI實驗室威脅的諮詢，白宮考慮釋出行政令讓使用中國模型的公司承擔責任。這些措施因官員擔心扼殺創新而被擱置。隨著顧問Sriram Krishnan離職、安全鷹派聲音增強，相關努力已重新啟動，但描述的方法是通過採購規則、實體清單威脅和公開施壓，而非全面禁止。一位訊息人士稱：“實際發生的事情更緩慢但更持久。”白宮和商務部均未回應Axios的置評請求，Politico報道商務部不會立即行動。
對於美國以外的買家，影響是間接但真實的。為美國受監管行業和聯邦採購制定的規則並不約束馬來西亞銀行或印尼電信公司，但超大規模雲服務商是傳導鏈條。