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6月30日，华为与百度宣布开源人工智能（AI）大模型的消息震动了全球科技界 。华为开源了盘古70亿参数的稠密模型 、720亿参数的混合专家模型以及基于昇腾的推理技术。百度则推出文心大模型4.5系列的全面开源。
继今年1月中国初创公司深度求索（DeepSeek）推出开源大模型DeepSeek-R1以来 ，国内科技企业持续推进开源战略 。此前 ，阿里巴巴已通过发布多版本开源大模型及运营魔搭社区，构建起较为完善的开源生态体系；腾讯混元也开源了其混合推理 MoE 模型Hunyuan-A13B以及3D生成模型等 。中国科技企业的开源战略 ，标志着中国在人工智能发展路径上正走出一条与美国截然不同的道路 ，即通过开源推动全球AI技术的普惠化，培育开放包容的产业生态，重塑国际科技合作格局。
中国企业的开源底气在于其算力平台的技术突破和体系化的生态建设 。近年来 ，中国在AI大模型训练 、高性能计算集群和国产芯片生态建设方面取得显著突破 ，这些进展不仅提升了国产算力的自主可控能力，也为AI产业和数字经济提供了强大支撑 。这种技术自信的背后 ，是中国在AI基础设施上的长期投入。早在2017年 ，中国政府就发布了《新一代人工智能发展规划》，明确提出要加快AI与经济、社会深度融合的目标 ，部署构筑AI发展的先发优势 。2021年 ，开源相关内容更是明确列入中国“十四五 ”规划，引发各地积极推动技术革新进程 。中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《生成式人工智能应用发展报告（2024）》显示 ，中国已初步构建了较为全面的人工智能产业体系 ，相关企业超过4500家，核心产业规模已接近6000亿元人民币 ，产业链覆盖芯片 、算法 、数据、平台 、应用等上下游关键环节。根据中国工业和信息化部2024年12月公布的数据 ，中国软件开发者数量突破940万，开源参与者数量排名全球第二 。这种全产业链的协同能力，使得企业无需依赖单一技术壁垒 ，而能通过开放生态扩大技术影响力 。
开源的本质 ，是用开放换取生态，用生态反哺技术。华为 、百度等中国企业的开源行动 ，不仅加速了技术迭代 ，更推动AI技术进一步向实体经济渗透 。中小开发者得以依托低成本的开源模型，迅速进行技术部署和应用开发；与此同时 ，大型企业则可以通过使用高参数版本的开源技术 ，实现更为精细化和定制化的服务解决方案 。这种“开源+商业服务”的复合模式，不仅有效地降低了技术应用的门槛 ，使得更多的开发者和企业能够参与到技术创新中来 ，同时也为企业自身的盈利空间提供了坚实的保障，实现了技术普及与商业利益的良性互动。
开源的终极目标 ，是打破技术壁垒 ，构建全球协作的创新网络。在广大的全球南方国家，AI技术的普及面临基础设施薄弱、人才匮乏的双重挑战 。中国开源大模型的出现，为这些地区提供了低成本 、易部署的解决方案 。例如 ，华为云将其具备高精度 、大范围特点的天气预测模型与 MITAO Forecast 联合应用 ，凭借 10 天周期内精准度达 98% 的气象预警数据，结合社区化低门槛传播机制实现本地化适配。这种“技术+场景 ”的结合 ，使中国AI技术成为全球南方国家数字化转型的重要工具 。又比如 ，MiniMax的语音模型Speech-02驾驭32个语种的不同口音和不同情绪，通过对稀缺小语种的支持 ，使更多语种的声音以当地最地道的发音传向全世界 ，助力全球每一种语言都被听见、每一种文化都被理解 。
中国开源模式正在重构全球AI治理的话语权。美国主导的闭源生态，往往以“技术霸权 ”为特征 ，通过API调用和专利授权控制技术流向 。而中国倡导的“开源生态+闭源核心”混合模式 ，强调技术共享与商业价值的平衡 。开源不是免费，而是通过生态协作做大市场蛋糕。在这一过程中 ，中国通过“开放共赢 ”的理念 ，降低AI应用门槛，为全球南方国家参与AI革命提供了新路径 。
华为和百度等多家中国AI企业的开源行动，得益于技术能力的提升和产业生态的成熟 ，也是对全球科技治理格局的重新思考 。当美国科技巨头仍纠结于“开源还是闭源 ”的零和博弈时 ，中国已通过开源构建起“技术共享 、生态共建 、价值共创”的新范式。这种范式不仅推动了中国经济的高质量发展，更为全球南方国家参与AI革命提供了桥梁 。未来 ，随着中国开源生态的不断完善 ，我们有理由相信，一个更加开放、普惠、协作的AI时代正在到来 。（作者是清华大学人工智能国际治理研究院副院长）
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