路透母公司花4000万美元做自己的AI，底座来自阿里Qwen

路透社母公司 Thomson Reuters 8月24日正式发布首个自有大模型 Thomson，两年多投入约4000万美元用于人员和算力，而且模型完全由自己控制。
The Decoder披露，模型并不是从零开始训练，Thomson建立在阿里开源Qwen之上，目前使用的底座是Qwen3.5 397B。
Thomson Reuters把Westlaw、Practical Law、Reuters等多年积累的法律、税务和新闻数据拿来继续训练，目前甚至只用了不到10%的自有内容。
Thomson Reuters也说得很直接，长期依赖OpenAI、Anthropic这类外部模型，不但要一直付推理费用，而且模型能力和产品路线还得跟着供应商走。
Thomson在只用公开网络信息时并没有稳赢GPT，只有接入自家的法律、税务和新闻数据后，表现才明显提升，真正拉开差距的，可能正是这些别人拿不到的专业数据。
AI发展到现在，有独家数据的大公司开始想明白一件事，模型可以先借开源的，但如果核心业务永远租别人的大脑，最值钱的东西可能始终握在别人手里。