美國 AI 圈開始出現(xiàn)“擔(dān)心中國開源斷供”的苗頭了嗎？10 月 20 日，在專注于開源模型討論、擁有 55 萬成員的 Reddit 分論壇“r/LocalLLaMA”上，一位網(wǎng)友發(fā)布了一則“當(dāng)中國公司停止提供開源模型時(shí)會發(fā)生什么？”的提問，并表達(dá)了假如中國模型逐漸閉源或開始收費(fèi)該怎么辦的擔(dān)憂。

這一提問引起了眾多討論，在這則貼文之下有一則留言得到了目前最多的點(diǎn)贊，其寫道：“中國受益于開源模式，因?yàn)橹袊?jīng)濟(jì)更依賴于實(shí)體商品的生產(chǎn)，而美國經(jīng)濟(jì)則更依賴于軟件和服務(wù)，美國經(jīng)濟(jì)在這方面要脆弱得多。”

（來源：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ob9vv）

10 月 4 日，曾幫助 Facebook 從數(shù)千萬用戶發(fā)展至數(shù)億用戶的 Meta 早期高管、Social Capital 公司創(chuàng)始人查馬斯·帕里哈皮蒂亞（Chamath Palihapitiya）在知名科技播客“All-in”中直言，盡管他所創(chuàng)立的 Social Capital 公司已經(jīng)是亞馬遜 AI 托管平臺 Bedrock 的 TOP 20 客戶，但他已經(jīng)開始將大量中國工作負(fù)載轉(zhuǎn)向中國開源模型 Kimi K2，其表示理由很簡單：“因?yàn)?K2 的性能確實(shí)足夠強(qiáng)，而且說實(shí)話，比 OpenAI 和 Anthropic 便宜太多了。”

圖 | 查馬斯·帕里哈皮蒂亞（來源：https://www.linkedin.com/in）

在美學(xué)者為何轉(zhuǎn)向中國模型？研究開銷從萬美元驟降至 50 元

如果說帕里哈皮蒂亞的案例距離我們比較遙遠(yuǎn)，那么在美國的華人學(xué)者或中國留學(xué)生可能對此感受更加深刻。上海交通大學(xué)本科校友、美國西北大學(xué)博士生郁家豪在近期一項(xiàng)研究中，便經(jīng)歷了選美國模型還是選中國模型的抉擇，但他最終通過使用中國模型將課題花費(fèi)從上萬美元壓縮到 50 元人民幣。

在上述研究中，他需要針對離線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)采集進(jìn)行模型選擇，最初他打算使用美國 AI 公司 Anthropic 的商業(yè)模型 Claude Sonnet 4 進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，采集一小部分之后發(fā)現(xiàn)開銷竟然達(dá)到 500 多美元。

進(jìn)一步評估之后他和同事發(fā)現(xiàn)，使用 Claude Sonnet 4 采集完所有數(shù)據(jù)可能需要高達(dá)上萬美元的開銷，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了課題組的預(yù)算。于是，他開始尋求替代模型，同時(shí)他所需要的替代模型必須具備較好的智能體代碼生成能力。

在此期間，恰逢國產(chǎn)大模型出現(xiàn)了一波井噴式爆發(fā)。從 Kimi-K2 到 Qwen3-coder-480B、再到 GLM-4.5，這些國產(chǎn)大模型的價(jià)格都遠(yuǎn)比 Anthropic 的模型要便宜。

郁家豪進(jìn)行了幾次小樣本采集實(shí)驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這三個國產(chǎn)大模型的性能都接近于 Claude Sonnet 4，完全可以作為替代模型。更巧的是，GLM-4.5 在發(fā)布之后，其背后公司智譜 AI 推出一個月內(nèi)試用 1 萬億 tokens 的套餐，這正好與郁家豪的實(shí)驗(yàn)節(jié)奏相吻合。

于是，他使用 GLM-4.5 提供的套餐完成了離線數(shù)據(jù)采集，最終采集數(shù)據(jù)的開銷從原本的上萬美元壓縮到 50 元人民幣?！霸诤罄m(xù)的模型微調(diào)中，這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量也很高，并具體反映在微調(diào)之后的模型性能上?！庇艏液栏嬖V DeepTech。

與此同時(shí)，他所采用的用于微調(diào)的模型也是同為國產(chǎn)大模型的 Qwen3-coder-30B，并表示當(dāng)前全球 AI 領(lǐng)域都在普遍采用最新 Qwen 模型來微調(diào)任務(wù)。“這些經(jīng)歷讓我們感慨：在 2023 年，開源領(lǐng)域幾乎只有 Llama，大家進(jìn)行模型微調(diào)研究都只基于 Llama2 進(jìn)行；在 2025 年，國產(chǎn)大模型已經(jīng)完成了接力棒的交接，代替 Llama 成為了開源領(lǐng)域的主流，而且和閉源模型的差距也在不斷縮小。”郁家豪表示。

最終，通過使用中國開源模型，他完成了相關(guān)研究。眾所周知，本輪 AI 浪潮始于 2022 年末 ChatGPT 的發(fā)布，但是中國自 2023 年初奮起直追并做出了一定成績。2024 年秋，智源研究院的 BGE 模型曾登頂 Hugging Face 月度下載榜首。

2024 年年末，Hugging Face 的數(shù)據(jù)顯示，Qwen2.5-1.5B-Instruct 當(dāng)年的下載量占比達(dá)到 26.6%，均超過 Llama 3 和 Gemma 這些明星開源模型，網(wǎng)友還為此制作了“扎克伯格看著你使用 Qwen 而非 LLaMA”的梗圖。

（來源：X）

（來源：Hugging Face）

同樣是在 2024 年末，國際數(shù)學(xué)大牛陶哲軒也曾在 X 公開表達(dá)過對于 Qwen 模型的認(rèn)可。

圖 | 陶哲軒在 X 推文中提到 Qwen 模型（來源：X）

2025 年 7 月 30 日，在 Hugging Face 的開源模型榜單前 10 名中有 9 個來自于中國，這 9 個大模型分別屬于智譜、阿里通義、騰訊混元、月之暗面；就這一榜單的前 5 名來說，當(dāng)時(shí)除了第 4 名，其余幾名全部是中國大模型。其中，智譜 AI 的開源模型 GLM-4.5 模型發(fā)布之后迅速沖上榜單前列，而這款模型正是前面提到的郁家豪所使用的國產(chǎn)大模型。

（來源：Hugging Face）

同樣是在 2025 年 7 月，美國硅谷風(fēng)投公司 Benchmark 合伙人比爾·古爾利（Bill Gurley）在 X 寫道，中國開源模型所產(chǎn)生的組合效應(yīng)非常強(qiáng)大，模型之間可以互相學(xué)習(xí)，新模型的推出也更容易。

（來源：X）

而就在昨天，DeepSeek 發(fā)表了關(guān)于 OCR 的新論文，該論文得到了 OpenAI 聯(lián)合創(chuàng)始成員之一、前特斯拉自動駕駛總監(jiān)安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）的盛贊，他在 X 上寫道：“我很喜歡 DeepSeek-OCR 的新論文，這是一個很好的 OCR 模型?！?/p>

（來源：X）

全球 AI 社區(qū)依賴“中國開源供給”有多深？

中國大模型目前并未得到所有知名 AI 人士的認(rèn)可。然而，盡管 DeepMind 創(chuàng)始人戴米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和 Meta 創(chuàng)始人扎克伯格都曾發(fā)表過不太認(rèn)可中國大模型的言論，但這并不影響在美國的 AI 從業(yè)者對于中國模型的選擇。除了郁家豪之外，多名在國外的 AI 學(xué)者均表示，他們正在使用中國開源大模型，同時(shí)他們也在使用美國大模型。

美國倫斯勒理工學(xué)院王革教授告訴 DeepTech：“我們團(tuán)隊(duì)在科研和教學(xué)中確實(shí)使用過來自中國和美國的開源模型。例如，DeepSeek 等模型具有高度的開放性，易于本地化部署，并且在強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動的推理方面為我們提供了啟發(fā)，這讓我們得以在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析和合成生物智能方向上持續(xù)探索?！彼赋?，開源模型的最大價(jià)值在于，讓研究者能夠自由地進(jìn)行實(shí)驗(yàn)、復(fù)現(xiàn)與改進(jìn)算法，從而顯著降低創(chuàng)新門檻。

新加坡南洋理工大學(xué)助理教授杜宇軒也告訴 DeepTech：“我經(jīng)常會用到中國的開源大模型，比如 DeepSeek 和 Qwen。這些模型對我們構(gòu)建面向特定領(lǐng)域的語言模型起到了關(guān)鍵作用。它們提供了靈活的訪問權(quán)限，使我們能夠基于具體科研任務(wù)采用多種策略進(jìn)行優(yōu)化，例如進(jìn)行微調(diào)或基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的 GRPO 優(yōu)化，從而讓模型能夠更好地適應(yīng)特定的科研語境和知識體系?！?/p>

同時(shí)，開源模型降低了杜宇軒和團(tuán)隊(duì)的消融實(shí)驗(yàn)門檻，讓其能夠查看模型本身的能力對于下游任務(wù)到底有多大影響。這不僅讓研究過程更透明，也讓其能在有限的資源下找到性能和成本之間最佳平衡點(diǎn)。

美國南加利福尼亞大學(xué)博士生黃騰昊向 DeepTech 表示：“我經(jīng)常使用 Qwen 模型用來作為后訓(xùn)練的基座模型，也使用了由中國開源社區(qū)貢獻(xiàn)的 VeRL 框架?！保ň幷咦ⅲ篤eRL 是由字節(jié)跳動 Seed 團(tuán)隊(duì)與香港大學(xué)團(tuán)隊(duì)聯(lián)合開發(fā)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，主要用于基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練和智能體訓(xùn)練。）美國俄亥俄州立大學(xué)博士生鄭博元告訴 DeepTech：“對于中國開源模型我用得還挺多的，特別是用 Qwen 和 DeepSeek 系列來做訓(xùn)練。

它們的優(yōu)勢主要是：首先，模型能力在開源模型中很強(qiáng)，并且有各種大小和類型的模型，可以滿足各種訓(xùn)練和實(shí)驗(yàn)要求。以 Qwen 系列模型為例，從 text-only、QwenVL、reasoning model 都有，并且有 3B、7B 乃至更大的不同規(guī)格，此外還有 MOE 模型；其次，因?yàn)樯鷳B(tài)比較成熟，所以用起來特別方便，Qwen 在開源社區(qū)的支持做得非常好，一些開源框架也讓我們可以非?？焖俚亻_展實(shí)驗(yàn)和驗(yàn)證想法?！?/p>

如果中國開源模型不再開源會怎樣？

目前，全球 AI 社區(qū)對于這種“中國開源供給”的依賴程度只增不減。如果這一來源突然中斷，最直接的后果會是什么？

對此，鄭博元直言：“我覺得學(xué)術(shù)界對中國開源模型的依賴挺深的，特別是很多涉及到模型訓(xùn)練的工作都是在 Qwen、DeepSeek 之類的模型基礎(chǔ)上的。

如果突然中斷了，就是假設(shè)這些 model checkpoint 全都消失了，學(xué)術(shù)界的很多工作都會很受影響，特別是開源的工作都是相互依賴的，比如一些側(cè)重于多模態(tài)模型的語言模型部分都會使用 Qwen、DeepSeek 之類的開源模型?！?/p>

王革也表示：“目前，全球 AI 開源生態(tài)的多樣性在相當(dāng)程度上依賴于中國研究團(tuán)隊(duì)和企業(yè)的貢獻(xiàn)。中國的開源模型在參數(shù)規(guī)模、性能優(yōu)化以及多語言適配等方面處于先進(jìn)地位，并持續(xù)推動著整個社區(qū)的快速迭代與繁榮。

如果這一供給突然中斷，短期內(nèi)將導(dǎo)致開源模型的更新速度放緩，研究復(fù)現(xiàn)與創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)的成本上升。從長遠(yuǎn)來看，閉源化趨勢將削弱開放共享與科學(xué)協(xié)作的精神，造成生態(tài)失衡，使全球 AI 創(chuàng)新陷入失諧甚至失控的狀態(tài)。”

杜宇軒認(rèn)為，開源社區(qū)最核心的價(jià)值之一，就是避免整個行業(yè)過度依賴某一家模型或某個國家的技術(shù)體系。開源讓研究者有自由去探索不同的路徑，不會被技術(shù)封鎖或商業(yè)壟斷限制住。這種“百花齊放”的生態(tài)，其實(shí)才是推動 AI 長期進(jìn)步的關(guān)鍵。

他繼續(xù)說道，中國在全球開源 AI 社區(qū)里長期扮演著非常重要的中堅(jiān)角色，很多中國團(tuán)隊(duì)貢獻(xiàn)的模型、工具和數(shù)據(jù)集已經(jīng)成為全球研究者的基礎(chǔ)設(shè)施。

如果這部分供給突然中斷，整個開源與閉源之間的平衡就會被打破，AI 研究可能重新回到被少數(shù)閉源體系主導(dǎo)的狀態(tài)，而那樣不僅不利于創(chuàng)新，也會拖慢人類在更長遠(yuǎn)目標(biāo)上的探索步伐。

鄭博元同時(shí)提出了一些其他看法，其表示：“如果中國開源供給真的斷供，可能逐漸也會有新的開源模型出來補(bǔ)上這個生態(tài)位。一方面，工業(yè)界可能會開源一些較老版本或者蒸餾出來的模型，比如 OpenAI 在今年 8 月發(fā)布了 GPT-OSS。

另一方面，英偉達(dá)也放出來了很多開源模型，還有美國非營利性研究結(jié)構(gòu)艾倫人工智能研究所也一直在積極推動包括模型數(shù)據(jù)在內(nèi)的完全開源?！?/p>

而為了構(gòu)建一個更具韌性、去中心化且真正全球化的 AI 開源未來，學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和開源組織需要倡導(dǎo)或建立哪些新的協(xié)作機(jī)制與保障？王革認(rèn)為，建立真正全球性的協(xié)作機(jī)制并非易事，但醫(yī)療健康領(lǐng)域可能是一個理想的起點(diǎn)。例如，通過建設(shè)共享算力與模型評測平臺，可以避免資源被少數(shù)主體壟斷，從而實(shí)現(xiàn)更加公平的科研生態(tài)。

他舉例稱，美國紐約州的 EmpireAI 項(xiàng)目就是一個值得借鑒的案例，該項(xiàng)目通過公共資金支持開放 AI 研究，為學(xué)術(shù)界提供算力基礎(chǔ)設(shè)施。因此，科學(xué)界應(yīng)持續(xù)推動開放科學(xué)政策，在保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)與促進(jìn)科研共享之間取得平衡，確保開源 AI 生態(tài)的長期可持續(xù)發(fā)展。

杜宇軒則補(bǔ)充說，AI 開源的未來需要產(chǎn)學(xué)研與開源機(jī)構(gòu)之間形成一個相互支撐的協(xié)作模式：學(xué)術(shù)界可以發(fā)揮引領(lǐng)作用，推動開放標(biāo)準(zhǔn)、開放數(shù)據(jù)和可復(fù)現(xiàn)研究，把知識共享放在首位，并主動去挑戰(zhàn)產(chǎn)業(yè)界的前沿問題，而非僅僅關(guān)注論文數(shù)量或模型性能；產(chǎn)業(yè)界則應(yīng)持續(xù)加大對開源生態(tài)的投入，比如開放部分訓(xùn)練框架、算力平臺或工具鏈，幫助學(xué)術(shù)界和開發(fā)者更高效地驗(yàn)證新想法；同時(shí)，開源組織需要推動跨國、跨機(jī)構(gòu)的共治機(jī)制，確保模型和數(shù)據(jù)的開放是安全、透明且負(fù)責(zé)任的，并且要防止被濫用。

無論如何，可以預(yù)見的是，未來 AI 開源社區(qū)可能會形成“中美雙引擎”的格局。那么，你認(rèn)為中國開源模型會在全球 AI 領(lǐng)域扮演怎樣的角色？如果有一天這些中國開源模型選擇閉源，又會給你帶來怎樣的影響？

參考資料：

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ob9vvk/what_happens_when_chinese_companies_stop/

https://www.pingwest.com/a/301327

https://www.youtube.com/watch?v=ddAwgZ6ietc&t=2983s

https://peking.bjd.com.cn/content/s688b787ce4b0bd64e2e1b61d.html

https://thechinaacademy.org/interview-with-deepseek-founder-were-done-following-its-time-to-lead/

運(yùn)營/排版：何晨龍