IBM CEO Arvind Krishna 近日就企业级 AI 部署路线发表看法，核心观点是开放权重模型在企业内部落地中具备显著价值。他将这一判断建立在性能差距与成本结构的双重变化之上。

Krishna 回顾称，2024 年闭源前沿模型在性能上明显领先开源方案：基准测试中前沿模型可得 70 分，开放权重模型往往只有 20 或 30 分。但到 2025 年末，这一差距已大幅收窄，变为 70 分对 50 分。

成本层面的落差更为突出。Krishna 指出，当前开放权重模型的 Token 成本仅为前沿模型的 10% 到 25%，而有效性已达到前沿模型的 90%。他据此向企业抛出一个直白的成本效益问题：面对成本仅为顶尖方案十分之一、有效性达九成的选项，是选择它，还是承担高出十倍的开支。

在他看来，大多数企业会倾向于避免额外成本。落到实际部署上，绝大多数常规任务可交由开放权重模型承担，仅少数任务需要调用前沿模型，形成分层使用的组合策略。