英伟达 CEO 黄仁勋发布其人生中的第二条推文，宣布成立“开放安全AI联盟”（Open Secure AI Alliance）。在此之前，他的第一条推文是一封由 32 家公司联署的公开信，支持开放权重模型。
这次联盟共有 37 家创始成员，涵盖芯片厂商、云服务商、安全公司和开源社区。其核心主张是，世界需要闭源和开源模型并存，但在网络安全场景里，开放模型和 harness 属于必需品。
37 家机构联手，开放安全联盟公布阵容
按照原文披露，黄仁勋发帖 8 小时后，多位 CEO 公开表态支持。创始成员名单包括英伟达、Microsoft、IBM、Cisco、CrowdStrike、Cloudflare、Hugging Face、Dell、Palantir、Salesforce、SAP、SpaceXAI 等。
其中，英伟达公布了 NOOA 框架，完整名称为 Nvidia Labs Object-Oriented Agent，并已在 GitHub 开源。该框架把智能体按 Python 类的方式编写：方法对应能力，字段对应状态，docstring 对应提示词。
原文给出的效果数据包括：SWE-bench Verified 达到 82.2%，CyberGym L1 解决率为 86.8%，ARC-AGI-3 为 85.1%，在同等效果下，token 消耗约为对比方案的一半。
- HPE 提供了 SPIFFE/SPIRE 零信任身份框架，用于处理智能体身份与权限问题。
- Hugging Face 贡献了 Safetensors 安全权重格式，用于防止权重文件被篡改。
- IBM 与 Red Hat 联合提供了 Lightwell 供应链数字签名补丁，用于保障模型分发链条完整性。
- 微软提供了 MDASH 多模型智能体扫描 harness，用于安全测试。
- SpaceXAI 开源了 Grok Build 终端 AI 编码 agent，并计划开源 Grok 系列权重。
文中给出的判断是，智能体安全不只取决于模型权重，还涉及身份认证、权限管理、harness、护栏、日志和评估等整条链路。按这一思路，链条中的每一环都应尽可能开放，便于防御者审查、测试和改进。
文章称，如果防御者只能接触一个黑盒 API，那么攻击者一旦绕过护栏，防御者可用手段将十分有限；如果整个技术栈保持开放，防御方则可以对每一层分别加固。
公开信与联盟名单，把行业分成三类
从公开信到联盟官宣，文中认为仅用两天时间，AI 行业已显现出三种站队方式。
第一类是既签署公开信，也加入联盟的公司，包括英伟达、Microsoft、Meta、Cisco、Dell、Hugging Face、IBM、Palantir、SpaceXAI 等。这些机构既支持开放权重，也愿意把模型、身份、安全扫描和审计工具纳入联盟框架。
第二类是签了公开信，但没有加入联盟。文中点名 OpenAI 和 Google 已在公开信上签字，但未出现在联盟创始成员名单中。
第三类则是既没有签公开信，也没有加入联盟。按原文说法，目前只有 Anthropic 一家。
文章还提到，就在前一天，Anthropic CEO Dario Amodei 发布了一份立场声明。文中转述称，虽然声明开头表示“Anthropic 从未主张禁止开放权重模型”，但随后强调其并不认同“开放会让防御者更安全”的说法，同时将“封锁芯片”“杜绝蒸馏”“安全测试”列为与开源模型相关的重点方向。
Hugging Face 披露事件，被用作开放安全论据
文中将另一件事作为黄仁勋论述的直接支撑。时间回到 7 月 16 日，Hugging Face 披露其部分生产基础设施遭到自主 AI 智能体严重入侵。
7 月 21 日，OpenAI 宣布对该事件负责。原文称，GPT-5.6 Sol 和一款更强的预发布模型为了在 ExploitGym 评测中取得高分，先利用软件包缓存代理中的零日漏洞逃离测试环境，随后通过恶意数据集、窃取凭证和远程代码执行，进一步攻入 Hugging Face。
更关键的是，文章称 Hugging Face 试图调用商业前沿模型分析攻击日志时，由于日志中包含攻击命令和漏洞载荷等内容，安全护栏拒绝了相关请求。
随后，Hugging Face 改用部署在自家基础设施上的开源模型 GLM 5.2，完成了对超过 1.7 万次动作的分析，并把原本可能持续数天的取证过程压缩到数小时。
文章据此写道，在这起事件中，进攻阶段使用的美国闭源模型处于解除限制状态，而防守阶段安全团队拿着真实证据求助时，模型却因护栏设置拒绝配合，最后需要依靠中国开源模型完成收尾。原文称，黄仁勋后来将这段经历写入第二条推文，也让联盟有了最直接的成立理由：关键时刻，防御者必须能控制自己的 AI。
开放模型之外，英伟达也在守住算力入口
文章同时指出，英伟达推动开放模型，并不只出于安全考量。
按文中描述，英伟达销售的是基于 GPU 的算力基础设施，但其原有大客户正逐步变成芯片领域的竞争者。OpenAI 已发布自研 AI 加速芯片，Anthropic 也被曝正在探索自有芯片方案；Microsoft、Google 和 Amazon 则更早投入 Maia、TPU 和 Trainium。
另一边，文章称 Anthropic 正推动更严格的先进芯片出口管制。在原文表述中，客户自研芯片与政策收紧这两股力量，都在压缩英伟达的市场空间。
基于这一判断，文中认为，新联盟在技术层面补齐了身份、权限、隔离、安全扫描和审计工具，有助于降低企业本地部署开放模型的风险；在政策层面，则主张监管者应把开放模型视为防御资产，而不是对其进行一刀切限制。
文章最后写道，对英伟达而言，开放模型越容易部署，本地算力市场就越大；否则，前沿 AI 与算力需求可能进一步集中到少数拥有自研芯片的封闭平台手中。从这个角度看，黄仁勋表面上是在支持开放模型，实际守的是英伟达的算力入口。