马松。（本文图片均为受访者供图）

马松

1987年出生于山东，本科毕业于浙江大学竺可桢荣誉学院并获得经济学学士，在美国杜克大学获得博士学位，现任耶鲁大学管理学院金融与创业学终身教授，2026年入选达沃斯全球青年领袖。

12年前，法国经济学家托马斯·皮凯蒂的著作《21世纪资本论》曾引发全球关注。他追溯了20多个国家近300年的税收档案和财富数据，发现当资本收益率长期高于经济增长率时，新的财富会以加速的方式向少数人集中。换句话说，当钱生钱的速度比劳动挣钱的速度更快时，拥有资本的人越来越富，依靠工资生活的人越来越穷。

“今天，随着AI技术的飞速发展，皮凯蒂的理论被许多人拿来讨论：如果AI掌握在少数人手中，并且替代了普通劳动者的工作，这个世界将变成什么样？”和《环球人物》记者对话伊始，耶鲁大学管理学院金融与创业学终身教授马松便抛出这一思索良久的问题。

不久前，马松入选了2026年世界经济论坛（达沃斯）全球青年领袖。多年来，他不仅在“学术象牙塔”中研究理论，也始终关注现实层面的社会变迁，当下中美两国的AI产业发展是其重点关注的领域。他对记者坦言，硅谷巨头的AI优势和自身发展思路，正在被中国AI公司的开源路径所影响。更重要的是，这种路径正在为世界其他国家和地区带来知识平权的可能性。

2026年，马松（中）作为世界经济论坛全球青年领袖参加中国夏季达沃斯论坛。

“硅谷悖论”

多年来，美国硅谷总在宣传“草根创业者成为行业巨头”的商业传奇，比如斯坦福大学的博士生拉里·佩奇和谢尔盖·布林如何在车库里创办谷歌；从哈佛大学休学的扎克伯格如何把诞生于宿舍的脸书扩张到世界；一群充满理想主义的程序员如何在网上自发协作，创造了Linux操作系统，等等。

在马松看来，这套叙事的核心逻辑是：决定成败的是创意和才华，而不是出身和资本；任何人，只要有一个好点子和一台笔记本电脑，就能改变世界。而事实上，这个逻辑在美国的经济现实中并不成立。

“在过去30年里，这套叙事激励了无数人。然而，它还有另一面。2025年的硅谷指数报告显示，该地区收入排在前10%的家庭，持有该地区全部财富的70%，而收入排在后50%的家庭，财富加在一起只占该地区全部财富的1%。”马松向记者进一步解释，“这些不平等的现象构成了‘硅谷悖论’。事实上，当知识本身是免费的，但利用知识所需要的资本、计算能力、数据中心、专业人才、市场渠道等高度集中时，所谓的知识开放反而可能加剧不平等。”

AI技术将这个悖论推向了极致。公开资料显示，目前全球只有约10家机构拥有训练最先进大语言模型所需的巨额资本。这些模型所依赖的训练数据，绝大部分来自互联网普通用户免费创作的文本。数十亿人的劳动成果被少数几家公司免费使用，而被AI取代的知识工作者，并没从这种生产力提升中获得直接补偿。“当一种公共资源被少数人私有化和商业化时，效率确实提高了，但谁来承担那些被排斥在外的人的代价？”马松再次抛出疑问。

马松著有《后知识社会》一书。

马松著有《后知识社会》一书，深入分析了AI时代的知识平权问题。他认为，要避免知识创造的价值被少数人垄断，可以探索3条平权路径：一是知识的再分配，比如政府将AI教育纳入基础教育体系；二是资本的再分配，比如调整税制，让全社会共享AI创造的资本红利；三是AI公共化——既然AI模型的训练数据来自全人类的集体智慧，那么AI的成果也应属于全人类。

“知识本身是非竞争性的公共产品，你使用一个AI模型，不妨碍我也使用它；它能为一家公司创造10亿美元的价值，同样可以为10亿人创造价值，前提是它不被锁在私人空间内。从这个角度看，很多中国AI公司的开源路径就很符合知识平权的思路。”马松说。

拥抱开源

马松对AI的研究兴趣源自他的交叉学科背景。他高中学的是理科，进入浙江大学后，却发现自己对人文和社会科学更感兴趣，于是转向了经济学领域。本科毕业后，他赴美留学，在杜克大学获得金融学博士学位，后进入美国高校任教。

在马松眼中，美国的高校不仅是种族的大熔炉，也是文化和知识的大熔炉。他所在的金融学专业有十几名教师，来自七八个国家，说着不同口音的英文。每次开研讨会，他都感觉进入了一个知识碰撞的大课堂。

2026年，马松在讲课。

2022年，ChatGPT问世后，马松意识到这将掀起一场新的知识革命，于是将自己的研究方向——资本市场、反垄断、教育和人力资本培养等，与AI研究融合到一起。但与很多学者不同的是，他不仅关心产业和技术的发展，也关心被这种发展影响的人，以及社会制度如何回应这些影响。

与Open AI和Anthropic等硅谷巨头不同的是，以深度求索（DeepSeek）为代表的中国公司没有成为吃掉池子里所有鱼的“鲨鱼”，而是像鲇鱼一样激活了整个中国大模型生态。中国的AI公司纷纷拥抱开源，互惠互补、协同进化，开源生态又反哺产业成长，慢慢形成技术平权的趋势。

当硅谷巨头缠斗不休时，中国的开源模型为世界各地的开发者提供了切实可行的替代方案，逐渐成为硅谷高价模型的“平替”。反过来，这又促进了中国开源模型的进化速度，使其性能越来越接近美国高价模型。

“这种发展路径已经对硅谷产生了冲击。英伟达、微软、亚马逊等美国巨头都承认应用了中国的开源模型；中国模型的高性价比，也迫使部分美国闭源模型降价。”马松说。

最大的好处

马松认为，中国AI模型之所以拥有超高性价比，很大程度上是因为充分的市场竞争所带来的价格优势与普惠效应。它与国际顶尖模型相比，差距已经很小，却可以让更多人享受到AI红利，尤其是欠发达地区。这是最大的好处。

“连美国也在分享好处。硅谷的初创公司集体要求美国政府不要封禁中国开源模型，为什么？因为它们是小公司、穷公司，没有那么强的融资能力，中国开源模型可以帮助它们以较低成本实现商业化。”马松说。

不过，马松也坦言，中国AI模型公司的估值与盈利，目前只有美国巨头的20%甚至更低。对这些公司来说，这并不理想。“让Open AI降价不是目的。企业首要的任务是赚钱，赚合理的钱。但到目前为止，中国AI公司的盈利能力和商业模式还不是非常明确，需要探索一条在模型开源模式下的长期稳定盈利之路。”

乐观的是，中国原创性科技成果正在快速增长。马松预测，中国企业在未来10年将有机会摆脱“卷产能、卷价格”的追赶模式，进入更健康的市场竞争模式。而硅谷传统的“护城河”模式还能维持多久，不仅取决于其创新能力，也取决于地缘政治下的美国的政策走向。

“美国闭源模式的底层逻辑，就是通过构建‘护城河’维持高利润。这套逻辑一直为美国企业所信奉。但现在，中国开源模型给它们带来了巨大压力。我认为，在未来很长一段时间，开源和闭源模型会共存，探索不同的盈利模式，但从知识平权的角度看，AI工具以开源形式掌握在全球几十亿人手中，一定要比掌握在少数人手中好。”马松说。