DeepSeek、阿里强势开源，逼出闭源大模型的“危机感”

21世纪经济报道记者董静怡 上海报道

2月25日，阿里云宣布了一个重磅消息：其视觉生成基座模型万相2.1（Wan）正式开源。

据悉，此次开源采用最宽松的Apache2.0协议，14B和1.3B两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源，同时支持文生视频和图生视频任务。

随着万相的开源，阿里云实现了全模态、全尺寸的开源。大厂的积极入局，大模型领域开源的声量似乎占了上风。

一直以来，关于大模型开源与闭源的路径之争未有定论，开源有利于吸引用户和生态构建，闭源更侧重于持续的商业化运营，头部几家大模型企业的路径各不相同。

然而，随着开源大模型DeepSeek R1正式发布，其他闭源厂商开始重新审视自身的商业模式。

DeepSeek R1横空出世后，百度宣布开源下一代文心大模型；MiniMax宣布开源基础语言大模型MiniMax-Text-01和视觉多模态大模型 MiniMax-VL-01；阶跃星辰联合吉利开源了Step-Video-T2V和Step-Audio模型，并透露将于3月开源公司自研的图生视频模型。

有业内人士向21世纪经济报道记者分析称，当一个优秀的开源模型被推出时，它实际上提升了整个行业的基础标准。对于大模型企业来说，当下的挑战比以往更加严峻。

开源成趋势

在人工智能大模型领域，开源与闭源的争论一直是行业内的焦点话题。

在当前的主流模型中，OpenAI最初走开源路线，但后来转向闭源，GPT-3和GPT-4的模型细节和训练数据并未公开；Meta则始终坚持开源路线，其LLaMA（Large Language Model Meta AI）系列模型在开源社区很受欢迎；Google则采取了混合策略，核心模型Gemini为闭源产品，但也同时也开源了Gemma等小型模型。

在国内市场情况也类似，百度、月之暗面等采取闭源策略，阿里、DeepSeek采取开源策略，智谱、百川智能等与Google路径相似，把小参数模型开源，核心模型仍保持闭源。

此前，闭源的路径似乎更受企业青睐。头部的OpenAI采用的就是闭源模式，主要收入来源包括订阅和API服务。百度创始人李彦宏也曾在多个场合强调闭源的优势，认为闭源模型在能力上会持续领先，且能够更好地实现商业模式。

“在过去的一年中，闭源的OpenAI的模型确实在全球范围内表现卓越，尤其在多个权威榜单上，OpenAI的模型均位列第一。”某大模型行业人士向记者表示，“我曾与多位开源项目负责人及专家交流，他们虽然不认同‘开源大模型是智商税’的说法，但也无法反驳这些闭源优势的客观性与正确性。”

但DeepSeek爆火后，大模型企业关于开源闭源的态度产生微妙的改变，开源的路径得到了广泛的认可。

在2025年2月的迪拜世界政府峰会上，李彦宏承认，DeepSeek的出现表明“创新的不可预测性”，并暗示开源与闭源可以共存。百度甚至宣布，将在2025年6月30日起正式开源下一代文心大模型。

OpenAI的创始人萨姆·奥特曼（Sam Altman）也在近期承认，DeepSeek的出现改变了过去几年OpenAI遥遥领先的情况。他在一场问答活动中表示：“我认为，我们站在了历史错误的一边，需要制定不同的开源策略。”

日前，奥特曼在X（推特）上发起投票，询问网友对于OpenAI下一个开源项目的看法，给了o3-mini级别模型和手机端侧模型两个选项，这可能预示着OpenAI将在GPT-2的开源之后再次开源某个大模型。

而国内大模型企业已经纷纷开始响应开源潮流。1月15日，MiniMax宣布开源两款模型：基础语言大模型MiniMax-Text-01和视觉多模态大模型 MiniMax-VL-01；随后的2月18日，阶跃星辰联合吉利开源了Step-Video-T2V和Step-Audio模型。

阶跃星辰创始人、CEO姜大昕表示，自模型开源以来，受到广泛关注和反馈。他透露，今年3月，阶跃星辰还将开源公司自研的图生视频模型。

与此同时，DeepSeek仍在持续发力。2月21日，DeepSeek宣布启动“开源周”计划，从2月24日至28日，连续五天开源五个代码库，进一步推动AI技术开放。

上述行业人士表示，DeepSeek不仅证明了开源模式的可行性，也让更多企业意识到，开源不是“赔本赚吆喝”，而是一条能够快速占领市场、推动技术创新的战略路径。

如何留在牌桌上

开源与闭源，一直以来各有各的优势。

在业内看来，开源模式在快速建立用户群体和平台方面表现出色。通过开源，开发者能够迅速吸引大量用户参与，加速技术的推广和应用生态的构建，从而在短时间内奠定坚实的平台基础。这种模式能够促进技术的广泛传播，还能借助社区的力量加速创新和改进。

“开源一定是凝聚开发者和营造生态最主要的一个渠道。”商汤小浣熊研发总监张涛在全球开发者先锋大会的一场论坛上表示。

相比之下，闭源模式则侧重于持续的商业化运营。闭源模式通过控制代码的使用和分发，能够为企业提供稳定的收入来源。当企业拥有正向的现金流和优质的服务体系时，可以进一步为客户提供增值服务，从而实现商业价值的最大化，确保企业的长期盈利能力和市场竞争力。

“没有绝对意义上的一定要走开源或者一定走闭源，甚至某一个企业可能在一开始走闭源，后面走开源，这一定是围绕企业自身的发展或者产业需要评估的。”松应科技CEO聂凯旋日前在上述论坛上表示。

当前，开源与闭源的边界也在逐渐模糊。一些企业如Google采用混合模式，既保留了核心代码的闭源特性，又通过开源部分代码来吸引社区参与和技术创新。这种模式既兼顾了商业利益，又促进了技术的开放与共享。

但一个极强的模型的开源，对于整个行业的竞争态势造成的影响是显著的。

“基座模型的能力决定应用的上限，而开源大模型则决定了行业的下限。”个人开发者、知名技术博主张子豪向记者表示，开源技术对行业的影响主要体现在其对行业下限的提升，“开源的本质是将技术成果公开共享，使得整个行业的基础水平得以提高。当一个优秀的开源模型被推出时，它实际上提升了整个行业的基础标准。”

张子豪认为，在人工智能行业中，市场呈现出“赢家通吃”的格局，通常只有领先者能够占据主导地位，而其他参与者则可能面临落后的局面。

在当下这个节点，市场对于各家大模型技术迭代速度和创新能力等提出更高要求。“做闭源模型，就要期待永远不会被开源模型追上。”有业内人士向记者分析称。

对于一些模型能力不够领先、却仍闭源的大模型企业来说，此时仍坚持闭源策略或是其在这场竞争中掉队的开始，“有可能连流量也没有了。”

可以看出，大模型企业积极拥抱开源，也有为了继续留在牌桌上的考量。

在大模型未来的发展中，开源与闭源的争论仍将继续。然而，无论哪种模式占据主导地位，有一点是肯定的：技术的开放与共享将为行业带来更多的创新和机遇，从而带来应用的繁荣。

天风证券全球前瞻产业研究院联席院长孔蓉向记者表示，当AI应用开始落地，产业升级和智能化进程将显著提速。

“中国在应用开发、工程化和产品化方面的能力较强，工程师数量众多且勤奋。”孔蓉向记者表示，“中国的AI过了基础模型这一关之后，应用的潜在机会是比美国更大的。”