中国模型厂商开辟“开源战场”，顶层设计再添一把火

近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，在强化基础支撑能力方面，强调提升模型基础能力与促进开源生态繁荣。

在业内看来，通过繁荣的开源社区建设汇聚全球开发者，形成庞大的技术交流与创新网络，不但能够推动软件工程范式跃迁，更成为AI时代技术扩散与创新效率提升的关键底座，强化中国模型在世界舞台上的影响力。

当下，国内模型厂商“开源换道超车”与“技术突破瓶颈”并存：中国厂商凭国家算力、数据底座与开源洪流，在国际榜单实现反超，但仍面临下一代架构突破放缓、商业化变现艰难的“第二道关口”。下一步，国内选手们需将“开源流量”转化为“产业力量”，打通从“技术领先”到“商业闭环”的最后里程。

全球舞台开辟开源战场

近几个月，中国模型厂商在包括Hugging Face Trending、LMSYS Chatbot Arena、Design Arena等不同榜单上“亮剑”，在上榜数量与影响力方面表现出色。

零一万物CEO李开复对第一财经记者解读称，中国在开源领域开始领跑世界，在当前的大模型竞技场上，除了中美两国，没有第三名。以阿里通义千问、DeepSeek为代表的中国开源模型的性能已经比肩顶尖闭源模型，成为全球AI 2.0 时代重要技术基座。

对于该成绩取得的原因，李开复认为，一方面，“需求是创新之母”，需求倒逼创新能力提升是中国开源模型崛起的关键。中国领先世界的工程能力在一定程度上对冲了GPU限制带来的挑战。以DeepSeek为例，在经过算法、工程方面的优化之后，DeepSeek基座模型做到了媲美顶尖闭源模型性能，而成本要低得多。另一方面，开源生态的本质是用群体智慧对抗技术垄断。开源不仅推动了技术的快速迭代，更教育和普惠了全球用户，开源模型将会成为AI-First应用在ToB市场上爆发的加速器。继续坚持闭源路线的模型公司，需要认真思考只依赖自身能力能否打败全世界的开源社区。

智谱CEO张鹏对第一财经记者表示，中国厂商在全球开源生态里能够占据优势，有几个深层原因。首先，中国在政策层面对开放共享和自主可控始终有清晰的导向，这次《意见》更是明确提出要“促进开源生态繁荣。支持人工智能开源社区建设，促进模型、工具、数据集等汇聚开放，培育优质开源项目”，这为开源生态的发展提供了坚实的制度基础。

其次，中国厂商在工程化能力和产业化需求方面具备独特优势，能够把科研成果快速转化为可复用、可开源的工具和模型。加上国内庞大的开发者群体和社区活跃度，中国的开源项目往往一经推出就能在全球形成下载量和应用规模，从而在Hugging Face等平台持续保持领先。归根到底，中国复杂多样的产业应用需求也在倒逼企业通过开源来加速技术迭代和场景适配，这是中国厂商在全球开源版图中走在前列的重要原因。

张鹏判断，未来开源不会只是单纯的技术手段，而会成为推动人工智能生态和产业落地的关键机制。它一方面降低了大模型研发和应用的门槛，让更多中小企业和个人开发者能够参与创新，推动人工智能普惠化；另一方面，开源是构建产业生态的重要抓手，让上下游更容易对接和协同，也为国际合作提供了天然的桥梁。

战略价值背后的成长挑战

对于将模型开源与否的选择决策，行业内有一种观点认为，占据技术优势的头部厂商要么不开源，要么选择将非核心模型开源。闭源模型用来占据竞争优势，开源模型用来拓展开发者生态空间。

但在实际调用场景中，据老牌风险投资基金Menlo Ventures发布的2025年中期报告，企业级市场对开源模型的采用率趋于平稳。虽然开源模型提供了更高的定制性、潜在的成本节约以及在私有云或本地环境中部署能力等优势，但由于开源模型在性能上仍比前沿闭源模型落后9到12个月，企业在模型选择上，仍优先考虑性能而非价格。这揭示了市场“赢者通吃”的残酷本质：在模型层面，性能才是王道，价格敏感度极低。

对此，李开复对记者表示，开源模型与闭源模型之间的技术差距会不断缩小。开源模型的强大不仅在于本身性能接近全球SOTA水平，更重要的是能够形成开发者社区、工具链以及企业定制化服务的生态体系，支撑起大模型在各行各业落地。虽然闭源模型目前在某些任务上依然强大，但开源的优势在于规模化、定制化和社区活力，这也使得开源模型最终有望在产业渗透深度、落地场景丰富度与应用生态多样性上反超闭源模型。

张鹏也认可开闭源模型互为补充的关系，他对记者表示，开源能够保证技术、产品能够源源不断补充新鲜的血液和产生新的变化，通过全球开发者的协同形成差异化优势。特别是在行业定制、多模态创新、智能体生态等方向，开源完全有机会引领新的突破，而不是简单追赶闭源。从这个角度来看，开源和闭源大模型两者确实是相互弥补的。

此外，中国模型厂商在国际舞台展现锋芒的另一面，是在中国本土市场中仍面临的商业化变现等难题。云启投资副总裁韦昕表示，中国开源项目很难像海外一样写出完整的“商业化章节”。不是能力不够，而是环境不同：企业用户普遍缺乏为软件付费的习惯，低人力成本催生自研导向。真正的破局路径仍是全球化，哪怕暂时无法变现，也可以先从全球社区运营起步，打通使用、反馈、迭代的循环。一旦项目在海外有了开发者基础，客户单价、续费意愿、品牌外溢效应都会显著不同。

不管是做ToB工具，还是ToC产品，韦昕都建议AI创业者从第一天就考虑如何“走出去”，迈向国际舞台。全球化不只是销售策略，更是开源生态生存的先决条件。