中國在開源人工智能領域的領先地位震驚了華盛頓和硅谷
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今年中國開源大模型密集迭代：自1月的中國智 DeepSeek/R1 起步，隨后 阿里Qwen 以及 Moonshot、開源Z.ai、人工MiniMax 等接連發(fā)布。領域上述模型普遍提供可免費下載與改動的先地開源/開權重版本，推動了全球開源模型的位震發(fā)展。美國方面，驚華長期堅持閉源策略的盛頓廠商感到壓力，OpenAI 已在8月推出首個開源模型 gpt-oss 作為回應。和硅
科技史表明，中國智標準之爭并非總由“技術最強”決定，開源可得性與靈活性常是人工關鍵。這也是領域為何中國在開源AI上的推進引發(fā)美國政企側的關注。7月發(fā)布的先地美國AI行動計劃也提出：開源模型有望在部分業(yè)務與學術場景成為全球標準，并呼吁美國國內打造所謂“基于美國價值觀的位震開源模型”。
在商業(yè)模式上，開源贏家短期直接回報有限，但可像 Android/Linux 生態(tài)那樣，通過免費部分帶動配套服務（應用、云與工具鏈）變現(xiàn)。研究共同體長期擁抱開源以加速前沿技術演進；中國亦鼓勵在 AI、操作系統(tǒng)、半導體架構、工程軟件 等領域開展開源研發(fā)。
企業(yè)側采納正在擴大。新加坡華僑銀行（OCBC）基于開源模型自研約 30 個內部工具：用 Gemma 做文檔摘要、Qwen 輔助寫代碼、DeepSeek 做行情分析；其策略是避免被單一模型鎖定、隨時根據(jù)新版本切換，并偏好多數(shù)開發(fā)者熟悉、便于獲得技術支持的模型。
性能體驗方面，第三方評測機構 Artificial Analysis 指出：自去年11月起，在權威評測的綜合分里，中國公開權重的大模型總體跑分比當前美國最強的開源模型更高；其一項對比中，Qwen3 的版本優(yōu)于 gpt-oss。多位亞洲工程師也反饋，中文與區(qū)域文化語境下，部分中方模型對隱含意圖與禮貌表達把握更好。日本橫濱工程師 Shinichi Usami 為零售客戶搭建客服機器人時，因對細膩表達理解更佳而選擇 Qwen。
產業(yè)競爭正從閉源價格戰(zhàn)延伸到開源生態(tài)的用戶爭奪。研究人士稱，中國公司往往優(yōu)先做大用戶黏性，再以配套服務承接商業(yè)化。窗口期內，初創(chuàng)有機會迅速積累用戶，但大型平臺更具變現(xiàn)能力。硅谷初創(chuàng)公司 DeepLearning.AI 負責人吳恩達在一篇近期的博客中認為，激烈競爭將淘汰一批玩家，但也會錘煉出更強的公司。
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