美国，都有大量的闭源模型，而且都在实际应用中得到了验证和证明。 这是李彦宏在内部讲话中的观点，他认为市场上的开源模型很多，但并不意味着它们都可靠和有效。相反，他强调了闭源模型在能力、成本等方面的竞争优势，并呼吁AI创业者应专注于模型的研发和优化，而不应只考虑如何将其商业化。
作为一位网站，我有丰富的互联网资源储备，可以为您提供关于美国大量闭源模型的信息。以下是一些常见的例子：
1. Google的TensorFlow: 这是Google公司开发的一个深度学习框架，用于机器学习和数据挖掘任务。它被广泛应用于各种业务场景，包括自动驾驶、医疗诊断、搜索引擎等。然而，TensorFlow也是开源的，这意味着任何人都可以在他们的计算机上使用这个工具，无需任何许可费用。
2. Amazon的S3：这是一个大规模的数据存储系统，由Amazon公司提供。S3被广泛应用于许多业务场景，如电子商务、云计算、社交媒体等。虽然S3也是开放的，但它提供了一些高级功能，如自动化的数据清理和备份，这使得开发者可以选择性地使用这些服务，而不是完全依赖于AWS。
3. IBM的大规模数据库Hadoop: 这是一个开源的分布式计算框架，用于处理大数据。Hadoop可以被部署在服务器上，也可以在网络边缘设备（如手机）上运行。这种灵活的应用方式使其成为企业级数据分析的理想选择。
4. Microsoft的Azure平台：这是一个云基础设施服务，支持多种应用程序和服务。Azure提供了很多内置的安全和隐私特性，使得开发者可以选择适合他们需求的服务。尽管Azure同样为企业用户提供，但其客户群体更加复杂，包括政府机构、大型企业、初创公司等。
以上这些案例表明，美国市场上有许多成功的闭源模型，而且在实际应用中得到了验证和证明。对于AI创业者来说，他们应该专注于模型的研发和优化，而不是只考虑如何将其商业化。这是因为，虽然闭源模型可能会有更多的控制权和灵活性，但其可能也会带来更多的风险和挑战。例如，如果一个闭源模型被滥用，可能会对用户的安全或隐私造成威胁；或者，如果一个闭源模型的质量不高，可能会导致商业项目的失败。
总的来说，美国市场的闭源模型具有很多优势，但同时也有一些需要开发者关注的风险。因此，AI创业者在选择闭源模型时，应该综合考虑多个因素，包括其性能、安全性、可扩展性、社区支持等，以确保自己的项目能够成功。