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　　日前，硅谷顶级风险投资公司Andreessen Horowitz（a16z）的普通合伙人马丁·卡萨多（Martin Casado）在接受《经济学人》采访时，透露了一个惊人数据：

　　在AI领域，模型的下载量如同一个国家的数字GDP，直观地反映了其技术影响力与生态系统的活跃度。

　　要看最公正的数据，那得看全球最大的AI社区和模型托管平台Hugging Face。最近，AI研究员内森·兰伯特（Nathan Lambert）绘制的一张图表，直观地记录了这场“翻转”的轨迹。

　　图表上，代表中美两国开源模型累计下载量的两条曲线年下半年开始，代表美国的蓝线虽保持增长，势头也很不错，但中国的红线更猛，以更陡峭的斜率向上窜，在2025年上半年会成功超越美国，并预计在2026年上半年冲向惊人的3.2亿次下载量，建立起决定性的领先优势。

　　阿里巴巴的Qwen（通义千问）系列、百度的ERNIE（文心）大模型、DeepSeek（深度求索）以及月之暗面（Moonshot AI）的Kimi等等模型，长期占据下载量和关注度的前列。

　　即使有些模型名字看上去不像中国的，但你点进去，大概率会发现我们的开源模型是以base model的面目出现的。

　　更让人震惊的是另一个全球性平台 Design Arena，主要是设计相关功能，其模型排名由用户直接投票决定，我们看到：

　　排名前18的开源大模型均为中国模型，而第一个非中国模型（来自美国）仅排在第19位。

　　优一家名为“LinguaBot”的AI翻译初创公司，每月需处理10亿tokens的请求。

　　如果使用OpenAI的API，根据模型不同，其每月的账单至少在1万到2万美元之间。

　　但如果使用中国的开源模型，如Qwen、DeepSeek系列，它们大多遵循Apache 2.0等宽松的开源协议，允许开发者免费下载、本地部署和微调，完全掌控自己的数据和应用。创业公司前期可能需要投入数千美元购买或租赁云端服务器，但此后的每月运营成本可能骤降至2000至4000美元——直接打了骨折！

　　对于任何一家需要进行大量模型微调、测试和迭代的初创公司而言，这节省下来的每一美元，都是其在激烈市场竞争中得以存活的宝贵燃料。

　　它们在多个关键基准上实现了“性能平价”（Performance Parity），甚至在特定领域实现了超越。

　　比如DeepSeek的V3模型在多项评测中击败了Meta的Llama 3.1；阿里巴巴的Qwen系列在Hugging Face等多个榜单上名列前茅；而百度的ERNIE 4.5系列则在混合专家（MoE）架构上取得了显著突破，用更少的计算资源实现了媲美更大参数模型的性能。

　　尽管爱彼迎采用了包含OpenAI和谷歌在内的13个不同模型，但通义千问是当之无愧的“头号主力”，因为它在多语言处理上的具有非常明显的优势，机器人专家的创始人Nicolas de Cameret评价道：通义千问的多语言支持是原生的，听起来自然得多。

　　美国最顶尖的模型被严格地保护在“围墙花园”内；而中国的AI实验室则采取了截然不同的“广场策略”，以极高的频率发布新模型、新权重，鼓励全球开发者进行“二次创作”。

　　“如果80%的美国创业公司都在用中国模型，你可以安全地假设，在全球其他地区，这个比例可能接近100%。”

　　开源，通过汇聚全球智慧，最终在商业上战胜了封闭。AI的革命，似乎正在重演这一幕。

　　美国在引领了早期GPT系列模型的发展后，出于对“安全”的担忧和商业利益的考量，逐渐关上了开放的大门。

　　众所周知，美国试图通过芯片出口管制等手段遏制中国AI的发展，但这反而加速了中国在自主AI框架上的自给自足。

　　而当全球开发者越来越多地基于中国的开源模型进行创新时，中国实际上就在输出技术标准和行业规则。

　　一位不愿透露姓名的西方网络安全专家说：“当你将核心业务逻辑运行在一个中国模型上时，你必须考虑到潜在地缘政治层面上的‘后门’风险。倘若未来中美关系进一步紧张，这些模型的更新、维护和社区支持是否会成为被利用的筹码？”

　　于是我们看到，特朗普政府在2025年7月发布了《美国AI行动计划》，其中明确提出，需要确保美国拥有“基于美国价值观的领先开源模型”。

　　随后，OpenAI也象征性地发布了其多年来的首个开源模型gpt-oss，但这被普遍视为一种被动的、迟缓的回应。

　　更具实质性的努力来自于由兰伯特等人倡导的“美国真正开放模型”（ATOM）项目，该项目呼吁政府和企业界联合投入，重新夺回开源生态的主导权。

　　在不少美国人看来，这场反击不仅是技术之争，更是一场关于未来AI应遵循何种价值观和治理模式的“标准之战”。

　　中国的开源AI模型下载量超越美国，以及在硅谷创业圈的高渗透率，标志着一个新时代的开端。

　　面对技术封锁，开源不仅是有效的突围方式，更是通过构建全球开发者社区，将中国的技术转化为事实标准的聪明策略。

　　“人工智能+”行动的核心，就是将AI模型与庞大的制造业、医疗等实体经济相结合，这种大规模应用场景是任何其他国家都难以复制的护城河。

　　同时，在高端芯片受限的背景下，以DeepSeek为代表的模型通过算法和架构创新，证明了一条“低算力、高效能”的差异化路线是完全可行的。

　　如何将巨大的影响力转化为可持续的收入，以支撑长期的研发投入，这是所有开源项目必须回答的问题。

　　更深层次的风险则在于核心技术的自主可控，尽管模型层面进步很快，但在高端芯片、开发框架等底层技术上，“卡脖子”的风险依然存在。

　　此外，随着影响力的扩大，如何在全球范围内建立信任与安全体系，回应地缘政治带来的顾虑，将直接决定这条路能走多远。

　　人工智能的未来，不太可能由一家公司或一个国家垄断，它将是一个由不同技术路线、商业模式和文化价值观共同塑造的多极化世界。

　　在新的竞争范式下，领导力不再仅仅取决于谁拥有最顶尖的模型，而在于谁的技术能够成为全球创新的基础。

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