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中國開源，正在形成集團化作戰(zhàn)的優(yōu)勢。DeepSeek和阿里Qwen等基礎(chǔ)模型撐起了中國開源的上限，而更多的中小企業(yè)正在它們的基礎(chǔ)上，不斷推出體量更小卻能力更強的垂直模型，讓今年以來中國大模型更新的速度不斷加快，不斷帶來新的驚喜。而在美國仍以閉源為主的背景下，中國企業(yè)擁抱開源的做法充分展現(xiàn)了中國的技術(shù)自信，也開辟出一條技術(shù)普惠與全球共生的新路徑，持續(xù)開拓海外市場，代表著全球AI技術(shù)從“單極霸權(quán)”轉(zhuǎn)向“多極共生”。

中國開源，正形成合力

2月初，當(dāng)中國開源大模型DeepSeek在全球140個國家和地區(qū)的應(yīng)用市場下載排行榜同時登頂，OpenAI卻公然在媒體上指責(zé)，DeepSeek未經(jīng)許可使用了ChatGPT的蒸餾數(shù)據(jù)。

這樣的指責(zé)非但沒能為OpenAI“挽尊”，卻招來全球科研從業(yè)者的“群嘲”。

如今，又一個把蒸餾buff疊滿的選手出現(xiàn)了。

4月13日，昆侖萬維推出Skywork-OR1(Open Reasoner 1)系列模型，同規(guī)模下性能超越阿里QwQ-32B，對齊DeepSeek-R1。

資金實力并不雄厚的昆侖萬維，為什么也可以做出SOTA級別的大模型？其實官方并不諱言，他們的模型是基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B和DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B這兩款模型訓(xùn)練而來。

而正如名字里體現(xiàn)的那樣，DeepSeek的這兩款模型，又蒸餾了阿里的Qwen系列模型。

在借力優(yōu)秀開源模型的同時，昆侖萬維也在為開源社區(qū)做出自己的貢獻。相比于只開源模型權(quán)重的DeepSeek，昆侖萬維還開放了自己使用的數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練代碼，更加接近于“真開源”的概念。這意味著，任何用戶都可以去嘗試復(fù)刻他們的模型訓(xùn)練過程。

昆侖萬維這份成果，充分展示了開源最重要的意義——不僅僅是讓給用戶提供一個免費可用的產(chǎn)品，更能夠讓更多開發(fā)者站在前人的肩膀上，快速、低成本地推動技術(shù)繼續(xù)前進。

事實上，就在去年業(yè)界還在討論大模型預(yù)訓(xùn)練遭遇瓶頸的背景下，今年以來，中國大模型的迭代速度卻仍在加快，并且越來越多的企業(yè)投入開源。

阿里云通義千問從除夕夜開源全新的視覺模型Qwen2.5-VL，再到3月初發(fā)布并開源了全新推理模型QwQ-32B，在開源當(dāng)日就登頂全球主流AI開源社區(qū)HuggingFace的趨勢榜。

階躍星辰則在一個月左右時間開源三款多模態(tài)大模型，其最新開源的是圖生視頻模型Step-Video-TI2V，支持生成的視頻具備運動幅度可控和鏡頭運動可控兩大核心特點，同時自帶一定的特效生成能力。

智譜則在4月宣布開源32B/9B 系列GLM模型，涵蓋基座、推理、沉思模型，均遵循MIT許可協(xié)議。

甚至一度閉源的百度，也宣布將于6月30日完全開源文心大模型。

相比于國內(nèi)開源生態(tài)的日益繁榮，美國大模型公司至今仍以閉源為主，這也讓中國大模型的出海迎來難得機遇——DeepSeek讓印尼教育公司Ruangguru借此低成本優(yōu)化了教學(xué)模型；新加坡 B2B旅游技術(shù)公司Atlas將Qwen集成至智能客服系統(tǒng)，實現(xiàn)7×24小時多語言支持……

為何美國閉源，中國開源？

美國AI傾向閉源而中國AI愈發(fā)開放，實際上是兩國AI發(fā)展環(huán)境的必然結(jié)果。

美國的AI產(chǎn)業(yè)主要由科技大廠和VC（風(fēng)險投資人）主導(dǎo)，由于資方對于AI有著巨大的資本回報預(yù)期。因此美國的AI模型企業(yè)普遍具有強烈的技術(shù)信仰，即追求技術(shù)領(lǐng)先后實現(xiàn)一定程度的市場壟斷后創(chuàng)造巨額利潤，其生態(tài)也天然的傾向于閉源。

以O(shè)penAI發(fā)展歷程為例，其在創(chuàng)立期間作為非盈利實體，此后卻不斷走向封閉——GPT-1時完全開源，GPT-2部分開源遭遇反對后才全面開源，GPT-3正式走向閉源，隨后GPT-4時閉源策略進一步強化，模型架構(gòu)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)完全保密，甚至限制企業(yè)用戶的API調(diào)用頻率。

盡管OpenAI表示閉源是基于合規(guī)和管控技術(shù)濫用的出發(fā)點，但市場普遍認(rèn)為OpenAI轉(zhuǎn)向閉源的標(biāo)志性事件是其與微軟達成百億美元級合作，將GPT-3嵌入Azure云服務(wù)，形成“技術(shù)-資本”閉環(huán)。

在去年10月微軟首次在財報披露其對OpenAI投資時就表示：“我們對OpenAIGlobal,LLC進行了投資，總投資承諾為130億美元，投資按權(quán)益法核算?！?

所謂的權(quán)益法也可以理解為微軟對于OpenAI的投資的目的是獲得回報而不是單純的慈善科研，顯然OpenAI通過閉源生態(tài)賣高價API就是其目前最大的收入來源，也成了OpenAI不愿開源的最大阻力。

而從OpenAI“分家”成立的Anthropic，更是在一開始就堅定了閉源路線，其大模型產(chǎn)品Claude則全面采取了閉源模式。

而即便是美國開源唯一扛把子的META旗下的Llama，開源時也加入了兩條防友商條款：

1、開源模型在META批準(zhǔn)前不能用于超過7億月活的產(chǎn)品和服務(wù)

2、不能利用Llama模型的輸出內(nèi)容來訓(xùn)練和改進其他的大語言模型

可以看到，即便是開源模型，Meta的核心目的依然是打造自己的AI生態(tài)而非技術(shù)普惠。

美國在資本層面選擇了閉源為主，開源為輔的AI戰(zhàn)略，可以說是純商業(yè)考量。相比之下，中國自上而下的頂層設(shè)計從一開始就重視開源，體現(xiàn)了自主可控思維下的產(chǎn)業(yè)優(yōu)先路徑。

早在2017年，中國政府就發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確提出要加快AI與經(jīng)濟、社會深度融合的目標(biāo)，部署構(gòu)筑AI發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢。2021年，開源相關(guān)內(nèi)容更是明確列入中國“十四五”規(guī)劃中，引發(fā)各地積極推動技術(shù)革新進程。

中國科學(xué)院院士梅宏就曾表示，語言模型未來的發(fā)展必須依賴于開源平臺，只有在一個開放的環(huán)境中，才能確保各行業(yè)用戶對數(shù)據(jù)上傳和業(yè)務(wù)整合的安全性與信任度。

去年12月工信部等四部門發(fā)布的《中小企業(yè)數(shù)字化賦能專項行動方案（2025—2027年）》中，明確支持開放原子開源基金會設(shè)立“中小企業(yè)AI開源專項”，提供可復(fù)制，易推廣的訓(xùn)練框架、測試工具等資源，降低企業(yè)技術(shù)門檻。

一個更現(xiàn)實的問題是，由于美國的潛在技術(shù)封鎖，中國在AI領(lǐng)域并不能單純的做追隨者，而必須打造能夠獨立自主的國產(chǎn)生態(tài)，在美國已經(jīng)建設(shè)了一套閉源為主的生態(tài)下，再建設(shè)一套閉源生態(tài)無異于閉門造車，唯有開源生態(tài)才能快速助力AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

除了頂層支持外，各地對開源生態(tài)上也付出了真金白銀的支持。

智譜聯(lián)合北京國資成立的專注于大模型生態(tài)投資的Z基金宣布，出資3億元支持全球范圍內(nèi)的AI開源社區(qū)發(fā)展，任何基于開源模型（不局限于智譜開源模型）的創(chuàng)業(yè)項目均可申請。

中美AI產(chǎn)業(yè)在開源與閉源策略上的分野，本質(zhì)是發(fā)展邏輯的根本差異——美國受資本驅(qū)動，科技大廠與VC的盈利訴求催生了“技術(shù)壟斷-高價變現(xiàn)”的閉源生態(tài)，即便如Meta嘗試開源，也難逃商業(yè)壁壘的桎梏；中國則依托頂層設(shè)計，以“技術(shù)平權(quán)+產(chǎn)業(yè)協(xié)同”為核心理念，通過政策賦能構(gòu)建開放生態(tài)，讓開源成為降低技術(shù)門檻、推動實體經(jīng)濟融合的基礎(chǔ)設(shè)施。這種戰(zhàn)略選擇，既塑造了兩國AI產(chǎn)業(yè)的不同路徑，也預(yù)示著全球AI生態(tài)正從“壟斷競爭”向“開放共贏”加速演進。

夠用就是夠好

中國的AI開源生態(tài)，不僅正在加速中國及全世界的AI產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，還讓美國技術(shù)優(yōu)先的信仰陷入了一個尷尬的陷阱。

面對DeepSeek效應(yīng)帶來的步步緊逼，4月5日，Meta發(fā)布自稱有史以來最強多模態(tài)大模型Llama4。

然而實測下來，這是一款讓人大跌眼鏡的模型，號稱10m tokens的上下文長度頻頻出錯、初代小球測試難以完成、9.11>9.9的比大小失誤……模型上線幾天內(nèi)，高管離職、測試作弊等丑聞也被內(nèi)部員工爆料證實。

更多消息證明，Llama4可謂是扎克伯格趕鴨子上架的產(chǎn)物。那么問題來了，為什么扎克伯格一定要趕在4月上線呢？

正如前文所述，美國AI產(chǎn)業(yè)界對于技術(shù)有一種迷之信仰，認(rèn)為自己的產(chǎn)品必須最強、最先進，因此紛紛開啟軍備競賽。而訓(xùn)練AI所需的邊際效應(yīng)遞減，使得大廠們在消耗了天量成本后，技術(shù)門檻不僅沒有建成，反而陷入了算力瓶頸的泥沼。

OpenAI剛發(fā)布GPT-4o的圖像生成功能，幾天后Altman就發(fā)推說他們的GPU“快燒了”。Gemini2.5發(fā)布不到一周，GoogleAIStudio負(fù)責(zé)人就說他們?nèi)允堋八俾氏拗啤崩_，開發(fā)者每分鐘只能發(fā)20個請求。似乎沒有一家公司能應(yīng)對超大模型的推理需求。

實際上，美國正在陷入誤區(qū)。智源研究院的負(fù)責(zé)人表示：“如果一個新模型用100倍成本跑出了10分基準(zhǔn)測試分的提升，那么這個新模型對于80%以上的應(yīng)用場景就毫無意義，因為沒有任何性價比?！?

而中國大模型企業(yè)加速開源生態(tài)，看似不再去爭奪這個第一，反而憑借著“夠用就好”贏得了更多的客戶，尤其是工業(yè)界客戶的認(rèn)可。

相比于政企客戶動不動千萬的預(yù)算，很多企業(yè)和機構(gòu)既有迫切的AI需求，但是又沒有那么多預(yù)算現(xiàn)成解決方案，利用開源模型自行開發(fā)幾乎成為了他們不二之選：

寶鋼用冶金工程關(guān)鍵工序“大模型+小模型”進行生產(chǎn)設(shè)備智能預(yù)警；

中煤科工的“煤科衛(wèi)士大模型ChinamjGPT”，使煤機裝備設(shè)備故障停機時間、維修成本分別降低30%和20%；

上海孟伯智能物聯(lián)網(wǎng)科技有限公司基于輕量大模型打造了邊剪檢測、連退爐工藝優(yōu)化應(yīng)用平臺；

彌費科技基于大模型技術(shù)實現(xiàn)了半導(dǎo)體晶圓廠自動物料搬運系統(tǒng)智能預(yù)測維護與管理。

這些都是開源模型在工業(yè)場景落地的代表案例。

而除了工業(yè)用途外，開源生態(tài)也能幫助更多的公益事業(yè)。

山水自然保護中心致力于雪豹及高原生態(tài)系統(tǒng)的保護，布設(shè)的紅外相機每個季度會拍攝大量照片或視頻，靠人工識別雪豹蹤跡效率極低，耗費大量時間和人力。華為昇騰與山水自然保護中心合作進行雪豹蹤跡識別華為把三江源紅外影像物種識別的相關(guān)模型和工具開源，降低了參與AI開發(fā)的門檻，讓更多使用該模型的研究保護機構(gòu)受益，可舉眾人之力在數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)清洗多方面優(yōu)化模型。

開源的 “集市”效應(yīng)

開源軟件運動的旗手、美國人埃里克·雷蒙德在1999年的《大教堂與集市》一書中提出一個比喻：傳統(tǒng)的、封閉的軟件開發(fā)模式如同建造一座大教堂，軟件由少數(shù)專家（建筑師）在與世隔絕的環(huán)境中精心設(shè)計和構(gòu)建，只有在最終完成后才發(fā)布給用戶；而開放源代碼的開發(fā)模式。如同一個熙熙攘攘、看似混亂但充滿活力的集市，軟件開發(fā)是公開的、去中心化的、演進式的。

書中認(rèn)為，對于許多類型的軟件項目，尤其是復(fù)雜的系統(tǒng)級軟件（如操作系統(tǒng)內(nèi)核），開放、協(xié)作、去中心化的“集市”開發(fā)模式，盡管看起來可能混亂，但實際上比傳統(tǒng)、封閉、集中式的“大教堂”模式更有效率、更能產(chǎn)生高質(zhì)量、更健壯的軟件。 它通過“早發(fā)布、常發(fā)布”和利用大規(guī)模同行評審（“足夠多的眼睛”）等機制，能夠更快地發(fā)現(xiàn)和修復(fù)錯誤，并更好地吸納用戶反饋和社區(qū)貢獻，從而推動軟件的快速迭代和創(chuàng)新。

Linux等開源項目的巨大成功，驗證了雷蒙德的觀點。

開源運動曾經(jīng)為美國和世界帶來遠超投入本身的巨大價值。哈佛大學(xué)2024年的一份研究報告表示：“開源投入41.5億美元，為企業(yè)創(chuàng)造了8.8萬億美元價值（即每投入1美元，創(chuàng)造2000美元價值）。如果沒有開源，企業(yè)在軟件上的支出將是現(xiàn)在的3.5倍?！?

如今，中國公司學(xué)到了這一點。美國AI企業(yè)似乎卻忘了。 

事實上，對于中國的大模型企業(yè)們，即使不考慮社會效益，選擇擁抱開源生態(tài)對于企業(yè)本身也并非無利可圖。

多家大模型企業(yè)均告訴觀察者網(wǎng)，開源并不是放棄商業(yè)化，開源依然有開源的盈利邏輯，比起開不開源，如何技術(shù)上更加服務(wù)好客戶才是關(guān)鍵的問題。

以智譜AI為例，其宣稱為國內(nèi)唯一全面對標(biāo)OpenAI的企業(yè)，但相比于OpenAI的閉源戰(zhàn)略，其反而是行業(yè)內(nèi)開源戰(zhàn)略最堅定的踐行者之一。

智譜于2023年率先開源國內(nèi)第一個Chat大模型ChatGLM-6B，成立近六年來，智譜已開源55余款模型，在國際開源社區(qū)累計下載量近4000萬次。

智譜告訴觀察者網(wǎng)，智譜希望自己的開源戰(zhàn)略為北京打造人工智能“全球開源之都”貢獻自己的力量。

而具體到商業(yè)層面，智譜則選擇了開源吸引開發(fā)者生態(tài)，向B端和G端提供付費的定制解決方案。

而除了賣解決方案，賣API也是一個重要的盈利環(huán)節(jié)。

以DeepSeek為例，開源模型的第一筆生意是高性能API的銷售?；A(chǔ)服務(wù)雖免費，但企業(yè)可提供高性能API服務(wù)，按調(diào)用量收費。DeepSeek-R1的API定價為每百萬輸入Token1元，每百萬輸出tokens16元。免費token額度用完了或者基礎(chǔ)API滿足不了需求，用戶就傾向于使用付費版保持業(yè)務(wù)流程的穩(wěn)定性。

相比于只有模型服務(wù)的企業(yè)，阿里則選擇另一種開源變現(xiàn)模式——生態(tài)捆綁。

阿里的Qwen系列作為開源急先鋒，通過全模態(tài)開源吸引開發(fā)者使用云計算等基礎(chǔ)設(shè)施，形成場景閉環(huán)。他們的模型在前期只是一個引子，明碼標(biāo)價的商品實則是云服務(wù)。

中國開源大模型的全球化應(yīng)用已從“技術(shù)跟隨”轉(zhuǎn)向“生態(tài)主導(dǎo)”。當(dāng)美國陷入“閉源壟斷”與“開源失控”的兩難時，中國通過“協(xié)議創(chuàng)新+場景深耕”，正在重構(gòu)全球AI開源生態(tài)的底層邏輯。這場博弈的終極戰(zhàn)場，不在參數(shù)規(guī)模的競賽，而在AI技術(shù)與實體經(jīng)濟深度融合的萬億級市場。

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