中国在开源人工智能（AI）领域的快速发展正引发全球关注，特别是美国华盛顿与硅谷，他们担忧美国AI模型可能被中国超越，并积极探索应对策略。今年以来，中国多家厂商如DeepSeek、阿里巴巴、月之暗面等相继推出广受欢迎的开源AI模型，这些模型允许用户下载、修改和优化，极大地促进了技术扩展。与此形成对比的是，长期依赖闭源模式的美国公司正面临压力，OpenAI发布GPT-oss是其对开源趋势的回应。历史经验表明，易于获取和灵活性往往是技术标准的关键。中国政府也大力支持开源AI研发，商业机构正积极采纳开源方案以确保数据安全和可控性。尽管中国模型在某些任务上表现出色，尤其在理解本地语言文化方面，但体积普遍较大。这场激烈的竞争将重塑AI格局，锤炼出真正的行业强者。

📈 **中国开源AI的快速发展与全球影响力**：中国在AI领域的进步尤为显著，多家厂商推出具有竞争力的开源模型，如DeepSeek的R1、阿里巴巴的Qwen、月之暗面的kimi等。这些模型的开放性使用户能够下载、修改和优化，极大地加速了技术迭代和应用推广，引发了包括美国在内的全球科技界的广泛关注，并促使美国开始审视并调整其AI发展策略。

⚖️ **开源模式的战略优势与美国的回应**：技术历史表明，易于获取和灵活性往往是决定技术能否成为行业标准的关键因素，而非单纯的技术领先。中国在开源AI领域的进展，使得其模型在用户粘性和适应性方面可能获得优势。面对这一趋势，美国科技公司也开始做出回应，例如OpenAI发布了其首个开源模型GPT-oss，显示出对开源模式的重视和战略调整。

💡 **开源AI的商业模式与未来潜力**：虽然开源AI的直接商业回报目前有限，但通过吸引并留住用户，未来可以通过提供增值服务（如专业应用、云服务）实现盈利，这与谷歌通过安卓系统创收的模式类似。中国公司在开源AI领域更侧重于用户粘性，为长期发展奠定基础。同时，开源模式也促进了技术创新，使开发者能够共同改进和完善模型。

🌐 **中国模型在特定领域的优势与挑战**：研究数据显示，中国顶尖的开源模型在数学、编程等任务上的表现已能比肩甚至超越美国同类模型。尤其在理解本地语言和文化细微差别方面，中国模型因其训练数据包含更多中文内容而表现更佳，这使其在亚洲市场具有显著优势。然而，中国模型普遍体积较大，在处理简单任务时可能需要更多算力，这是其面临的挑战之一。

🤝 **商业机构对开源AI的采纳与策略**：越来越多的商业机构开始青睐开源AI解决方案，因为它们允许客户自由调整模型并部署在自有系统上，从而更好地保障敏感信息的安全和可控。新加坡的华侨银行就是一个典型案例，他们积极利用多个开源模型开发内部工具，并采取不依赖单一模型、随时准备切换的策略，以适应快速变化的技术环境和保持灵活性。

8月14日消息，外媒《华尔街日报》等发文指出，中国在开源人工智能（AI）领域的快速发展正引发全球广泛关注，其中华盛顿与硅谷的反应尤为突出。他们担忧美国的AI模型可能被中国超越，目前正积极探索应对策略。

今年，中国在AI领域进展迅猛：1月，DeepSeek推出了广受关注的R1推理模型；随后，阿里巴巴的Qwen模型、月之暗面的kimi、稀宇科技（Minimax)、智谱等国内厂商也接连发力，自7月以来新品迭出。这些模型都采用开放源代码方式，使得用户不仅能够下载使用，还能进行修改与优化，这为中国的开源AI技术提供了快速扩展的契机。

外媒表示，与此相比，长期保持封闭源代码的美国公司正面临巨大的压力。今年8月初，OpenAI发布了其首个开源模型GPT-oss，此举也反映了美国对开源趋势的回应。

科技历史表明，许多技术领域都曾经历过从群雄逐鹿到寡头垄断的过程，如Windows操作系统、谷歌搜索、iOS和安卓等手机操作系统等皆是如此。但最终成为行业标准的赢家未必是技术最先进者，易于获取和灵活性往往才是决定胜负的关键因素。这也正是为什么中国在开源AI领域的进展令美国感到不安的原因之一。

在7月24日发布的《赢得竞争：美国人工智能行动计划》报告中，特朗普政府表示，开源模型“可能在某些商业领域和学术研究中成为全球标准”，并呼吁美国必须尽早部署“以美国价值观为基础的领先开源模型”。

目前，开源AI的直接商业回报有限，因其开发成本高昂却难以直接变现。然而，成功吸引并留住用户的公司，未来可通过增值服务获利——如同谷歌通过安卓系统（本身基于开源Linux）提供搜索、YouTube等创收服务。

开源一直被研究人员视为推动技术创新的有效方式，它使得用户能够看到并改进源代码，推动技术加速进步。外媒指出，在中国，政府不仅支持开源AI的发展，还鼓励在操作系统、半导体架构和工程软件等领域进行开源研发。

目前，开源AI正越来越多地被商业机构采纳。许多客户青睐开源方案，因其可自由调整模型并部署在自有系统上，从而确保敏感信息的安全可控。像新加坡的华侨银行，已经利用开源模型开发了约30个内部工具，例如用谷歌Gemma总结文档，用Qwen辅助编程，用DeepSeek分析市场趋势。

华侨银行表示，其策略是避免依赖单一模型，持续关注新模型发布，并随时准备切换。执行董事唐纳德·麦克唐纳（Donald MacDonald）称：“我们目前约在使用10个开源模型。”他们偏好开发者社区熟悉的模型，以便于获得技术支持。

研究公司Artificial Analysis数据显示，自2024年11月以来，中国顶尖开源模型在数学、编程等任务上的表现已超越美国同类翘楚。阿里巴巴的Qwen3在某些任务上甚至超过了OpenAI的GPT-oss。

不过，外媒表示，中国模型体积普遍更大，比如Qwen几乎是OpenAI模型的两倍，这意味着处理较简单任务时，Qwen可能需要更多算力才能达到同等效果。

然而，工程师们，尤其是亚洲工程师反馈，中国模型在理解本地语言和文化细微差别方面通常更胜一筹。因其训练数据包含更多中文内容，使其在处理部分其他亚洲语言时也表现更佳。

日本横滨工程师Usami Shinichi最近为某零售客户开发客服聊天机器人时，选择了阿里巴巴的Qwen模型。他表示，使用美国顶级模型时，“我们发现聊天机器人有时难以捕捉用户话语的言外之意，回复也偶欠得体；而Qwen似乎更擅长处理这些微妙之处。”

中国AI行业起初聚焦于闭源模型间的价格竞争。近年来，战火已蔓延至开源领域，各厂商竞相争夺用户和公众认可。

上海技术分析师Charlie Chai（来自86Research）表示：“中国公司通常更看重用户粘性，而非短期盈利。”

分析人士指出，初创公司当前尚有一个吸引用户的窗口期，但这不会持久。最终，拥有庞大用户基础的大型科技公司更有能力通过提供专业应用或云服务等增值产品实现盈利。

硅谷初创公司DeepLearning.AI负责人吴恩达（Andrew Ng）近期评论道：“这场优胜劣汰的激烈竞争将淘汰许多现有玩家，但同时也将锤炼出真正的强者”。

本文来自“腾讯科技”，作者：金鹿，36氪经授权发布。