原创 西梅汁 2025-07-11 10:32 北京
开源不是终点，只是卡位赛的哨声。
作者｜西梅汁
编辑｜星奈
媒体｜AI大模型工场
就在2025年的上半年尾声，大模型行业上演了一场意味深长的“同日竞技”。
百度开源其文心4.5系列大模型，涵盖4个不同尺寸，并首次实现框架与模型的“双开源”；与此同时，华为则宣布开源盘古70亿参数的稠密模型、盘古Pro MoE 720亿参数的混合专家模型和基于昇腾的模型推理技术。
这场“撞车式”开源，并非偶然。它更像是AI生态围绕开源路线、算力体系、企业服务等核心资源的提前交锋。对百度来说，开源是向外扩张的一次开发者动员令；对华为而言，开源则更像是为其国产化全栈体系“铺地砖、造高速”。
而就在这场开源动作后不久，华为盘古模型部分代码陷入“借鉴争议”，引发社区对原创性的质疑。这一风波意外成为观察两家巨头开源逻辑的“放大镜”，也让这场同步开源的意义超越了技术本身，直指生态竞争的深层博弈。
但更值得关注的，是这场同步出击背后，既是头部玩家如何在新一轮“大模型基础设施战”中卡位，也意味着AI进入一个从单一模型性能比拼，升级为开发者生态培育与行业应用落地的综合较量，推动大模型进入“全民共创”时代。
百度华为同一天开源
百度的开源动作，讲究“声量”和“广度”。文心4.5系列一口气一次性推出了 10 款开源模型，涵盖从 47B 参数的混合专家（MoE）模型到轻量级 0.3B 稠密型模型，覆盖了文本与多模态等多种任务需求，在参数规模和使用门槛上，明显面向两个典型群体：一是想要快速上手AI应用开发的中小开发者；二是希望在私有化部署上寻找可控替代方案的行业客户。
比模型本身更值得注意的，是百度同步开放的“开源框架”。文心4.5系列不仅兼容Pytorch和PaddlePaddle两大主流框架，还通过自研的AI引擎FastDeploy，支持部署到包括端、边、云、移动、甚至小型算力盒子上。
这背后的潜台词是：不仅要给你“模型”，还给你“开箱即用”的一整套工具链。
这正好踩中一个趋势节点。随着大模型逐渐进入产业端“下沉应用”阶段，企业客户越来越关心两个现实问题：第一，部署门槛是否足够低？第二，模型可控性和成本是否可掌握？百度这套“模型+框架”组合，恰好瞄准了这两点。
相较于一年前文心开源3.0时更偏技术展示，这次4.5的目标已经非常明确。要大范围触达CIO、CTO和AI工程团队，以开源换影响力、以部署换占有率，先把“底座”打进去，生态可以慢慢补。
从这个角度看，百度并不是在与开源模型赛跑，而是在与市场窗口期赛跑。
而华为则选择了一条相对内聚的路径。华为不仅开源了“小模型”家族，覆盖语义、视觉、多模态等多个领域，更重要的是，它首次把模型开源的部署场景与昇腾AI芯片进行了“绑定交付”：所有模型都支持在昇腾基础设施上快速落地，并实现了端到端的性能优化。
这个动作的意义，不仅在于模型本身的可用性，而是明确传递出一个信号：华为正在构建一个“自洽的国产AI体系”，从算力芯片（昇腾）、AI框架（MindSpore）、到大模型（盘古），再到企业部署工具（如ModelArts平台），形成一套几乎闭环的技术体系。
这也意味着，华为的开源并不是纯粹为了“流量”或“开发者关系”，而是有更深的战略意图，通过开源模型带动昇腾芯片的使用，通过芯片适配锁定模型生态，从而强化国产化AI能力的完整闭环。
不过，在盘古大模型陷入“抄袭争议”的舆论风波中，引发业内对其“自主可控”程度的质疑。尽管华为方面迅速回应称模型“自主开发”“数据来源可溯”，但这一事件仍在一定程度上冲击了其开源策略的公信力，如何重建外部信任成为其后续必须面对的问题。
这也使得华为这次开源所传递的战略意图显得更为复杂。一方面，它试图通过模型开源带动昇腾芯片的使用，通过芯片适配锁定模型生态，从而强化国产化AI能力的完整闭环；另一方面，风波也提醒行业，即便生态再闭环，也难以回避“开放性”和“可信度”的双重考验。
开源“撞车”背后的卡位赛：
拼的不只是模型，更是生态控制权
百度与华为几乎在同一时间节点开源，并不是巧合，而是AI产业底层结构正在发生转变的自然结果。
过去一年，大模型行业从“先卷参数”逐步转向“比生态建设”。这场转变背后有三个核心变量：
其一，算力与成本正在成为大模型“规模不再盲目”的现实约束。一个100B参数的大模型能否大规模部署，并非完全由技术决定，而是由性价比决定。
其二，企业客户的“定制化、可控化、低门槛”需求正在驱动模型向“小而专”方向转变，而这对工具链、部署适配性、开发者支持提出了更高要求。
其三，国家政策层面对国产芯片、国产框架的重视，也在推动头部玩家构建“去A化”的生态选项卡。
于是我们看到，百度选择用“开源模型+部署框架”撬动企业应用；而华为选择用“模型开源+芯片绑定”强化产业闭环。这是两种不同的生态路线：百度押注“从模型出发向外连接”，华为选择“从芯片出发向上整合”。
但最终拼的，是生态控制力，谁能成为中国AI产业链中那个“绕不开”的底座平台，谁就拥有更多的长期确定性。
即使，百度创始人李彦宏曾公开质疑“开源是智商税”，坚持闭源模型在商业竞争中“最能打”，而华为的盘古大模型也长期以闭源形态服务政企市场。
然而，过去半年DeepSeek、阿里通义等开源力量的崛起彻底改写了行业逻辑。DeepSeek凭借低成本、高性能的开源策略在全球AI社区掀起热潮，阿里通义千问衍生模型突破13万款，HuggingFace下载量占比超30%。开源生态的爆发让闭源护城河摇摇欲坠，百度与华为的同步转身，其实也是市场趋势下的一种生存选择。
国产开源模型的未来：
共赢还是各自为政？
从更长远的视角看，百度与华为的开源“撞车”，其实并不是一次“内卷”，反而有可能成为国产大模型迈向产业共建的转折点。
一方面，它预示着国产大模型正式走向产业基础设施阶段，开源不再是“做给投资人看”的技术表演，而是真正要“跑进企业，走进终端”。
另一方面，也释放出一个新信号，国内AI不再只追逐技术高塔，而是在技术之外重新思考“落地、生态、产业链”的闭环逻辑。
百度与华为这次开源的异同，正好对应了两种典型路径：一种是“广度为先，连接越多越值钱”；一种是“深度为先，闭环越完整越有韧性”。
这两者或许并非对立，而有可能成为国内AI产业分工协同的两翼，百度做大生态广场，华为建牢基础设施。一个负责“拉高热度”，一个负责“压实地基”。
只不过，在这场没有明确规则的生态战争中，谁能快速走出“光有模型不成生态，开源不能只停留在GitHub”的困境，才是真正决定成败的关键。
随着百度和华为的出手，国产大模型正在走出“纯技术表演期”，迈入“产业基础设施战”。开源只是第一步，后续的生态培育、企业支持、标准化能力、场景适配，才是决定命运的硬仗。
开源不是终点，只是卡位赛的哨声。一场关于控制权、连接力和落地深度的“AI基础设施之争”，刚刚开始。
