2026年以来，“蒸馏”成为中美科技舆论中的又一个焦点词汇。一时间，这项技术似乎正被推上“知识产权盗窃”的审判席。然而只要回到技术史与产业史的常识便不难发现，这场争端在很大程度上是被制造出来的，对“蒸馏”的批判并没有经过严谨的论证，而且这种曲解的舆论发展可能误导公众和政策制定者，也会侵蚀产业界互相学习、促进竞争这一技术进步的重要根基。
所谓“蒸馏”，是一种经典的模型压缩技术，核心思路是通过大型“教师模型”得到较小的“学生模型”，使后者在更低的参数规模和推理成本下尽可能逼近前者的能力。蒸馏包括白盒蒸馏和黑盒蒸馏。白盒蒸馏通常基于可获取的教师模型权重与内部信息开展，而黑盒蒸馏仅能调用模型接口获取输出。今天业界所说的基于闭源模型的“蒸馏”，更多是指用模型的输出构造合成训练数据——这是全球人工智能研究者日常学习他人模型和改进自身模型的常用方法之一。
蒸馏对人工智能发展的积极作用毋庸置疑：它提供了不同的模型技术思路，并且有望辅助降低模型部署成本，可能让中小企业和广大开发者用得起比较先进的人工智能，构成模型市场上的补充，有助于提高全社会的效率。同时，蒸馏得到的模型几乎没有与原模型一致的情况。这也不是蒸馏技术的目标。
从历史维度看，回顾工业史和制度史，模仿、学习、消化、超越，从来都是技术进步的基本路径。反向工程在世界各主要经济体的法律实践中普遍被视为合法，正是这一基本技术发展立场的体现。除非最终产品落入专利等知识产权保护范围，否则研究他人产品、并在此基础上推陈出新、促进竞争，恰恰符合技术发展的整体需要和社会公共利益。再看专门激励和保护技术创新的专利制度，即使创新成果达到了专利保护的创造性的高度要求，也需要达到“充分公开”的要求才能够被授予专利，这也是因为在制度发展史上人们日益理解，技术信息的充分传播，是促进技术和产业迅速发展、提高技术水平的重要来源。
知识和技术的价值在于流动和普惠，而非排他。也正因在专利制度与反不正当竞争法上的商业秘密制度如此相互配合的设计，整个产业界才能在互相学习、充分竞争的良好气氛中共同提升。这是过往技术与产业发展一个重要基础。这一制度设计本身就承认：知识的价值在于流动而非封存；对于技术创新来讲，排他性保护是需要经过严密论证和必要门槛设计的例外，而非默认制度。同时，开源实践，从过去的软件到现在的模型，更是将这一传统推向有利于整个技术社区的新样态。在软件领域，从Linux到安卓，无数创新都是大量技术人员共同完成的。在大模型领域，中国的DeepSeek、Qwen等大模型以宽松许可证开放模型权重，允许全球开发者自由使用、微调以及蒸馏，为技术的普惠和发展做出了自己的贡献，正是对这一科技传统的继承与回馈。
事实上，无论在中国还是美国，产业界的主要声音都站在开放一边。英伟达与Meta、微软、戴尔、GitHub及Hugging Face等270余家企业和组织联名发表公开信，强调开源模型的重要意义，并且为“蒸馏”正名，指出“蒸馏，或使用一个模型的输出来帮助训练或改进另一个模型的实践，是一种广泛用于模型改进、评估和验证的技术。它反映了从现有技术中学习、建立和改进的悠久传统，这一传统自开源软件运动兴起以来一直有助于推动创新。”实际上，开源模型，提供了更加充分的白盒蒸馏的可能性，比通过闭源模型的输出进行训练的黑盒蒸馏更进一步。全世界对中国开源模型的广泛下载，也反映了互相学习是全行业的常态和促进广泛创新的基础。
因此，我们应当理性看待“蒸馏”，不应随意扣以“违法”“剽窃”的帽子。应当抵制技术霸权、技术垄断的思维，对各方在蒸馏问题上的正当关切，也应秉持开放态度，在理性、对等的基础上科学论证、平衡讨论、妥善解决，而不是动辄将其上纲为国家安全，以制裁打压相威胁，搞对抗。中美作为人工智能领域的两个大国，应回归理性，重启对话沟通，在风险管控、伦理标准、医疗健康、应用推广等领域开展广泛合作。技术史一再证明：开放带来繁荣，封锁导致停滞。呼吁和期待个别国家、个别企业，抛弃零和思维，既要自己赢，更应允许大家一起赢，让技术在互学互鉴中进步，让人工智能更好造福全人类。
（作者：中国人民大学法学院教授、未来法治研究院执行院长张吉豫）
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