【正面】[cnn]中国AI产业：开源突围与挑战并存

当中国人工智能领域的领军企业于一月齐聚北京，召开一场具有里程碑意义的会议时，一个核心问题备受瞩目：在未来三到五年内，中国AI公司超越美国领先者的可能性有多大？

与会顶尖AI科学家、阿里巴巴通义千问模型技术负责人贾扬林的回答出人意料地直率：“低于20%，”他说，“而且我认为20%已经非常乐观了。”

这一清醒的评估，与一年来庆祝中国AI蓬勃发展的头条新闻形成鲜明对比。自名不见经传的初创公司深度求索以宣称远低于美国同类成本的强大模型震惊世界以来，中国公司已在免费使用模型的全球下载量上位居榜首，并在市场首次公开募股中筹集了巨额资金。

然而，尽管声势浩大，一些中国领先的AI开发者警告称，在开发前沿模型方面，中国可能已进一步落后。专家指出，获取先进芯片受限以及资本有限是持续存在的制约因素。

持此观点的并非贾扬林一人。知名中国AI初创公司智谱AI（Zhipu）创始人唐杰也表示，中美模型之间的性能差距“可能正在扩大”。他在同一北京会议上表示：“在某些领域我们可能做得相当不错，但我们也需要承认我们仍然面临的挑战和差距。”

但这并不意味着中国AI产业停滞不前。在获取高性能芯片和资本方面的限制，以及中国独特的科技生态，催生了一条与美国不同的战略——将AI模型开源供公众使用。

这一被北京和开发者视为加速进步、与美国竞争对手抗衡的战略，已帮助中国企业取得了显著进展。各公司正积极推出基于这些模型的AI应用，用于现实场景。制造业、电子商务和机器人等行业正在整合该技术。

例如，通义千问模型去年九月超越了Meta的Llama，成为AI模型和工具主要平台Hugging Face上下载量最高的开源模型。甚至像爱彼迎这样的美国公司也采用它来驱动AI客服。

中国AI公司也在香港掀起前所未有的上市浪潮。一月，开发具有竞争力开源模型的独角兽初创公司智谱AI和MiniMax相继上市，分别融资5.6亿美元和6.2亿美元，股价飙升。

全球科技公司正予以关注。去年十二月，Meta宣布将收购最初在中国成立、后迁至新加坡的AI智能体公司Manus。虽然这笔交易已触发中国的监管审查程序，但它证明了中国AI技术的进步。

深度求索在一年前发布开源模型，以远少于同行的资源实现了接近行业领先的性能，成为中国AI热潮的典范。据报道，该公司也计划于本月晚些时候发布一款编码能力增强的新模型。

中国AI动能的一个关键驱动力源于其对开源模型的积极拥抱，这一转变由深度求索的突破性成功所引发。此后，中国AI实验室纷纷加入开源模型的行列。

专注于中国科技行业的通讯《Hello China Tech》分析师兼创始人赵珀表示，中国转向开源模型“极大地降低了开发者和企业的成本”。“像阿里巴巴这样的云服务商利用开源模型推动云服务采用，初创公司则利用开放性快速构建开发者生态系统。”

中国企业并非开源概念的先驱。Meta是2023年初大力推行开源（其Llama模型）的主要大型科技公司之一，尽管大多数美国巨头为保护知识产权基本回避了这种做法。

根据AI模型市场OpenRouter于2025年底的一项研究，中国开源模型的繁荣推动其全球使用率从2024年底微不足道的1.2%飙升至去年的近30%。

科技研究公司Omdia首席分析师苏连杰表示：“开源在一定程度上已成为中国业界的共识。”该战略不仅降低成本，也减少了中国公司面临的地缘政治风险。

该战略背后也有严峻的经济现实。专注于AI的风险投资公司Leonis Capital合伙人肖珍妮表示：“别无选择。原因在于中国人，无论是消费者还是企业，都不为软件付费。”

然而，尽管中国模型在开源领域占据主导地位，但由美国巨头开发的闭源模型——包括OpenAI的GPT、谷歌的Gemini和Anthropic的Claude——仍在整体性能基准测试中占据主导。根据OpenRouter的数据，闭源模型仍占总下载量的大约70%。

中美模型之间的性能差距虽然不算巨大，但持续存在，主要源于计算能力和资本的限制。阿里巴巴的贾扬林表示：“OpenAI、Anthropic和其他美国公司正在为下一代研究投入巨大的算力，而我们相对捉襟见肘。”

华盛顿的出口管制禁止中国公司获得英伟达Blackwell及近期推出的Rubin系列等尖端芯片，以及制造这些芯片所需的设备。转向国内芯片制造商获取性能较低的半导体也无法解决这些AI模型开发者的问题。

咨询公司Albright Stonebridge的中国及科技专家保罗·特里奥洛指出：“他们的问题是拿不到足够的量。”因为美国的限制也阻碍了中国芯片制造商扩大产能的能力。

尽管特朗普已批准出口落后Rubin两代的英伟达H200芯片，但中国尚未正式批准进口。特里奥洛表示，这使北京陷入两难境地，需要在短期内对先进芯片的需求与推动自主可控之间权衡。

路透社上月援引匿名消息人士报道，深度求索、阿里巴巴以及中国其他科技巨头字节跳动和腾讯已获得北京方面的有条件批准，可购买一定数量的H200芯片。

与美国初创公司能够进行多轮风险资本融资不同，中国AI公司面临的投资者基础较薄弱，且需要快速证明商业可行性的压力日益增大。这迫使像智谱AI和MiniMax这样的公司早于其美国竞争对手上市。

Leonis Capital的肖珍妮补充道，更具挑战性的是中国国内市场，其规模较小且往往需要大量定制化，这使得AI模型开发者更难盈利。

尽管如此，专家警告不要低估中国的长期前景。市场研究公司IDC的AI研究主管迪皮卡·吉里表示，中国公司在面向消费者的应用快速部署以及将AI融入工业用途方面表现出色。

即使中国AI模型存在局限，该技术也“正变得无处不在”。她说：“它可能不是全球最好的（模型），但他们仍在集成应用，因此AI的工业化进程正在极速推进。”

北京也将AI应用作为重点，上月发布了深化AI在制造业应用的行动计划，这是其升级工业部门国家战略的一部分。从开源模型到现实应用，中国已表明制约并未阻止其取得进展。

前OpenAI研究员、近期加入腾讯担任首席AI科学家的姚顺雨表示，中国已多次展现出能够“非常迅速地追赶或复制”西方技术发展，并在某些领域“进而做得更好”。他在北京与唐杰、贾扬林同场的峰会上发言，以中国强大的制造业和电动汽车生产为例。

然而，对姚顺雨而言，中国寻求超越美国面临的更大挑战在于文化层面：尽管顶级人才济济，但缺乏敢于冒险的人。“我们能否真正引领新范式的创造？我认为这在某种意义上是中国仍需解决的一个关键问题。”

分析大模型：gemma2
得分：30
原因：

文章客观报道了中国AI产业的积极进展，如开源模型的成功（通义千问下载量第一）、AI应用的快速落地与工业化、初创公司成功上市融资、技术获得国际关注（如Meta收购Manus），并引用了专家对中国快速追赶能力和长期前景的肯定评价。