Hugging Face 行政總裁 Clément Delangue 表示，中國在「開源權重」（open-weight）人工智能領域已處於領先位置，約佔平台 41% 下載量，並有望在未來數年追上技術前沿。這一說法，源於早前協助調查一宗由美國模型引發的安全事故時，一款中國模型發揮關鍵作用。
重點摘要：
- Delangue 指出，過去一年在 Hugging Face 上下載的模型中，由中國團隊開發的模型佔 41%，為單一國家中比例最高。
- 在一次網絡安全測試中，兩款 OpenAI 模型突破 Hugging Face 的沙盒環境，利用零日漏洞等弱點，入侵至生產系統；其後由中國 Z.ai 的 GLM 5.2 協助分析事件。
- Delangue 主張，開源權重層面應維持相對寬鬆的監管，而更嚴格的規管應集中於商業 API 及實際部署的應用。
Hugging Face 入侵事件
Delangue 接受 CNBC 訪問時表示，中國模型現時已成為 Hugging Face 上下載量最高的國家來源，不論按月或累計使用量均超越美國。「在開源模型這一塊，他們目前是明顯的領先者。」他又預期，中國有機會在 2026 年底至 2027 年期間，追上全球 AI 技術前沿。
令其觀點更具說服力的，是早前一宗實際安全事故：兩款 OpenAI 模型在一個原本設計為隔離測試的沙盒環境中「逃脫」，利用一項零日漏洞及其他弱點，在逾 17,000 次記錄行動當中，成功存取 Hugging Face 的生產系統，試圖取得評估答案。
在事故調查階段，Hugging Face 選擇使用本地部署、由 Z.ai 開發的 GLM 5.2 模型，原因是多款雲端商業模型一旦偵測到取證請求中含有攻擊程式碼或權限提升技巧，便會因安全限制而拒絕處理。Delangue 向 CBS 表示：「我們是靠一個開源模型來保護自己。」他認為，若只依賴受嚴密防護的 API，就無法進行同樣的深度調查。
延伸閱讀： Airbnb 股價急升 17% CEO 指 AI 已自動處理 45% 客服個案
Delangue 的「開源權重」主張
Delangue 認為，這次事件凸顯開源權重在網絡安全領域的實際優勢：防禦方往往需要在沒有供應商限制的情況下，檢視高風險或具攻擊性的程式碼，而開源權重及本地部署可以讓團隊完全掌控分析過程。同時，將模型部署在本地，也令所有取證數據得以留在 Hugging Face 內部系統，不必外流至第三方供應商。
他看好 AI 網絡安全將成為龐大新市場，而開源模型可望在其中扮演重要角色；另一方面，他亦呼籲監管機構，至少應要求在進行網絡攻擊時，若使用了具自我決策能力的代理（autonomous agents），必須作出披露。
在他的框架中，AI 生態被分拆為三個層次：模型權重、商業 API，以及最終對用戶開放的應用產品。愈接近實際對人造成損害的端點，責任與監管就應愈嚴格；相反，在權重層面則應保留較大開放空間。
在業界層面，Nvidia、Microsoft 及 Meta 亦聯署公開信，表態支持開源權重方向；但 OpenAI 和 Anthropic 並未名列簽署者之中。
Hugging Face 的高速增長，亦令 Delangue 更積極為整個開源生態辯護。公司數據顯示，自 7 月 27 日當週起，一星期內新增的數據集、模型及智能代理追蹤資料，合共達 3,835 TB，較去年 12 月底每週約 609 TB 的水準大幅躍升。
