AI大模型:开源与闭源的较量,到底谁会胜出?
作者：微信文章据麻省理工学院和Hugging Face联合发布的一项研究，中国在开源AI模型的全球下载量上确实首次实现了对美国的超越。这标志着全球人工智能领域，特别是在强调开放与协作的开源赛道，出现了一个重要的格局变化。
在过去一年中，中国新增开源AI模型的全球下载量占比达17%，首次超越美国的15.8%。以DeepSeek和阿里巴巴的通义千问（Qwen） 为代表的中国模型贡献了大部分下载量。
DeepSeek以低成本实现高性能，震惊硅谷。 通义千问（Qwen）已成为全球最大的开源模型家族之一，衍生出大量模型。
值得一提的是，新加坡国家人工智能计划已在其项目中，停用Meta的模型，转而采用阿里云的通义千问架构。
进一步分析来看这次市场份额的逆转，背后是中美两国在AI发展策略上的显著不同。
中国的“开源开放”策略，中国企业更倾向于将顶尖模型开源。这种做法能快速吸引全球开发者，构建生态系统，并反过来推动技术的高速迭代。有观点认为，中国实验室能以“周”为单位发布模型，这种节奏是美国实验室所不及的。
而美国的“闭源控制”策略，以OpenAI、谷歌为代表的美国巨头，则更倾向于将最先进的模型保持闭源，通过API订阅或企业授权来实现商业化。虽然Meta的Llama系列曾是开源界的标杆，但其战略重心也正在向闭源模型转移。
根据斯坦福大学《2025 AI指数报告》，在聊天机器人、推理、数学和编程等多个关键基准测试上，中美顶尖AI模型的性能差距正在急剧缩小，甚至在部分领域已不相上下。
需要明确的是，开源模型并非“二流技术”。允许开发者免费下载、修改和集成，极大地降低了初创公司和研究人员的入门门槛，促进了整个AI生态的繁荣和创新。其广泛采用将对人工智能的未来发展方向产生巨大影响。
事实上，中国的人工智能市场正处在高速发展的阶段，无论是产业规模、技术突破还是应用落地，都展现出强劲的势头。
截至2024年底，中国人工智能产业规模已突破7000亿元。展望2025年，有分析预计产业规模将接近4000亿元。
与此同时，作为AI发展的基石，中国的智能算力增长迅猛。2024年智能算力规模达到725.3 EFLOPS，同比增长74.1%。预计到2025年，这一规模将增长至1037.3 EFLOPS。
中国在人工智能领域的全球影响力也在提升，截至2025年4月，累计申请专利占全球总量的38.58%。以DeepSeek为代表的优秀开源模型凭借其高性能和低成本，获得了全球开发者的广泛关注和下载。
从区域分布来看，中国的AI产业已形成较为稳固的区域格局。
处于核心区域的华东、华北和中南地区是当前中国AI产业的主导区域，这些地区经济基础雄厚，为企业智能化升级提供了丰富的场景。
而北京和上海在产业环境中保持引领态势。
许多重点城市也在积极推动AI与本地产业融合。例如，武汉在2025年底发布了103个人工智能典型应用场景，覆盖智能制造、城市治理等领域；杭州则通过发布包含300项场景机会和300项场景能力的清单，促进技术与企业需求对接；南京的国资国企也集中发布了53个AI场景需求，推动AI技术在城市建设中落地。
同时需要关注一下国家层面的战略规划，这为AI发展指明了方向。
国务院于2025年发布了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，目标是到2027年，实现人工智能与六大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超过70%。
在鼓励发展的同时，国家也高度重视AI的安全与治理。2025年发布的《人工智能安全治理框架》2.0版，标志着我国AI治理从原则构建迈入了系统化、动态化的新阶段，为产业健康发展提供了制度保障。
再看看人工智能技术应用情况，正在中国的千行百业中加速落地，释放效率红利。
一是智能制造方面，AI在工业质检、工艺优化等环节发挥重要作用。例如，武汉的长江计算智能工厂利用AI质检系统将不良流出率降至0.05%；宝武钢铁的AI系统能提前数小时预判钢材质量。
二是电力行业方面，在杭州，电力公司通过AI大模型构建"空天地一体化"的输变电智能巡检体系，将故障处置时间从过去的1小时缩短到5分钟以内，供电可靠性提升至99.999%的国际一流水平。
三是民生服务方面，智慧医疗领域的AI辅助诊断系统，助力优质医疗资源下沉；智慧电网的建设则为高端制造、算力产业等对电力稳定性要求极高的新兴产业提供了有力保障。
四是前沿生态位方面，智能驾驶和具身智能被认为是AI应用的第一梯队。预计到2025年，城区NOA（自动导航辅助驾驶）在新车中的渗透率有望达到12%。
但是，在蓬勃发展的背后，中国的AI市场也面临一些需要关注的问题。
有分析指出，与海外相比，中国AI领域一个显著的挑战在于缺乏成熟的SaaS（软件即服务）市场生态，这使得AI技术在与商业场景结合时，往往需要进行难度更高的"端到端业务整合"，对企业的综合能力提出了更大考验。
尽管面临挑战，但巨大的市场需求、丰富的应用场景以及政策的持续支持，依然是中国AI市场发展的最大机遇。"十五五"规划建议中明确提出要加大应用场景的建设和开放力度，这将为人工智能技术提供更广阔的试验田和发展空间。
值得重视的是在AI芯片领域，当前国产AI芯片领域正处在一个快速突破、多元发展的关键时期。
如百度的昆仑芯，百度不仅发布了清晰的芯片路线图，其AI云基础设施业务在2025年第三季度也实现了33%的同比增长。这表明其策略是通过软硬件结合和系统级优化，在满足国内强劲AI需求的同时，逐步构建自主生态。
而中昊芯英的GPTPU 这家由前谷歌TPU核心成员创立的公司，其"刹那"芯片最大的亮点在于能效和成本控制。据称，其单位计算成本可降至英伟达方案的42%。这种专注于提供高性价比替代品的思路，是国产芯片切入市场的一个重要策略。
值得一说的是，3D堆叠等先进封装技术 为了绕开先进制程的限制，国内专家提出了通过3D混合键合 等技术，将14nm逻辑芯片和18nm DRAM直接集成。这种设计理论上可以大幅提升内存带宽、降低延迟，从而在整体性能上挑战更先进制程的芯片。不过，需要留意的是，这目前仍是一个概念性的技术方向，其实际落地和效能有待验证。
根据近期发布的《国产AI芯片软件生态白皮书》，目前行业已形成以华为昇腾为代表的“全栈生态” 和以摩尔线程、海光为代表的“兼容生态” 两大主流路径。同时，寒武纪、燧原科技等厂商则在特定推理场景深耕，形成了 “场景为王”的差异化竞争趋势。
在与大模型的协同共进上，国产芯片的发展与大模型的演进正形成良性循环。例如，DeepSeek-V3.1大模型采用的参数精度，就是针对下一代国产芯片而设计的。同时，国内主流GPU企业也已为互联网、运营商等客户提供替代方案，并完成了对DeepSeek的适配。这种深度适配极大地加速了国产芯片的实用化进程。
当然，前路依然充满挑战，尤其是在绝对性能、软件生态的完善度以及对先进制程的长期依赖上，国产芯片仍需努力。但目前的进展无疑表明，国产AI芯片已经驶入了发展的快车道，并为全球AI算力格局带来了新的变数。值得大家持续关注。（阿明综合整理）
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