美国顶尖智库如何看待中国开源大模型的崛起

2025年12月，美国斯坦福大学人本人工智能研究所（Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence）联合其旗下专注中国科技政策研究的DigiChina项目，发布了一份题为《超越DeepSeek：中国多元化开放权重AI生态系统及其政策影响》的政策简报。这份报告由五位作者联合撰写，其中包括斯坦福计算机科学教授、HAI副主任Christopher D. Manning等学界重量级人物。

报告共分6个部分，1.引言：美国对中国AI能力认知正在被现实修正；2.全球扩散：中国开放权重模型已被全球开发者广泛采用；3.技术生态：Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM构成多元模型矩阵；4.商业模式：开放权重不等于“非商业化”，已形成可持续路径；5.政府政策：中国长期支持开源AI，但企业成功并非完全依赖补贴；6.政策影响：对美国AI安全、治理和地缘竞争提出挑战。

报告的核心判断是：1.DeepSeek不是孤例，而是一个生态的代表；2.中国开放权重模型已进入全球第一梯队；3.算力受限倒逼出的“高效率模型路线”正在成为优势；4.美国需要重新评估对中国AI的技术与政策假设。

报告反映了美国顶尖学术与政策圈如何重新认识中国AI；间接证明中国开源模型已对全球AI格局产生实质影响；值得我们关注的是该报告是一份写给华盛顿的“风险评估与政策备忘录”，标志着美国学术界对中国AI产业，尤其是开源大模型领域的认知正在发生实质性转变。

一、技术突围：开源路径破解算力约束的中国实践

报告用翔实数据印证了中国开源权重AI的快速崛起：2025年9月，阿里巴巴通义千问（Qwen）模型家族超越Meta的Llama，成为Hugging Face平台下载量最大的LLM家族；在Chatbot Arena排行榜中，中国五家实验室的22个开源模型性能超越美国OpenAI的gpt-oss-120b，占据顶尖开源模型榜单的核心位置。这一突破的关键，在于中国开发者走出了一条差异化的技术路径——以混合专家（MoE）架构为核心的计算效率优化。

面对美国先进AI芯片出口管制带来的算力约束，中国开发者没有陷入“参数竞赛”的误区，而是聚焦模型架构创新与部署效率提升。深度求索的R1模型通过细粒度共享专家架构实现高效推理，阿里巴巴通义千问3系列以“235B总参数+22B激活参数”的设计平衡性能与成本，这种“算力节流”的技术策略，既规避了硬件限制，又契合了全球多数用户对低成本、可定制AI的实际需求。更值得关注的是，中国开源模型已形成多元化生态，涵盖阿里巴巴、百度等科技巨头，深度求索、月之暗面等初创企业，以及高校科研机构，形成了多点突破、协同演进的发展格局。

二、产业重构：开源模式重塑AI竞争的全球规则

报告观察到的一个重要现象是，中国开源权重AI的全球扩散已超越技术层面，正在重塑产业竞争规则与商业逻辑。与美国主流AI企业坚持的闭源专有模式不同，中国开发者普遍采用Apache 2.0、MIT等宽松许可条款，允许用户自由下载、修改和再分发模型，这种开放性使其在全球范围内获得快速渗透——不仅中低收入国家将其作为产业升级的低成本工具，美国大型科技公司与初创企业也广泛采用中国开源模型。

这种扩散背后是商业模式的创新探索：阿里巴巴将通义千问定位为“AI操作系统”，通过云服务集成赋能政企客户；深度求索聚焦公共部门与企业的本地化部署，已服务72个地方政府机构；智谱AI、月之暗面则通过模型开源积累用户基础，再通过增值服务实现商业闭环。这些多元化策略表明，开源并非“免费午餐”，而是中国AI企业构建全球技术生态、降低用户迁移成本的战略选择。更重要的是，开源模式使AI竞争从单一的模型性能比拼，转向生态适配性、部署灵活性与成本可控性的综合竞争，这恰恰击中了全球多数市场的核心需求。

三、治理挑战：技术扩散背后的全球AI治理新命题

中国开源权重AI的崛起，也给全球AI治理带来了新的挑战与机遇。报告指出，开源模型的跨境流动既可能促进技术普惠，也可能引发数据安全、审查传导、地缘依赖等问题。部分西方国家担忧中国模型的内容规范会随技术扩散而输出，或对数据跨境流动带来风险，但这种担忧往往忽视了开源技术的本质特征——开源模型的可修改性使其能够适配不同地区的监管要求，而真正的治理挑战并非技术本身，而是缺乏统一的全球AI治理框架。

从治理层面看，中国开源权重AI的发展提出了三个核心命题：一是如何平衡技术开源与安全管控，在促进技术普惠的同时防范滥用风险；二是如何构建兼容不同国家监管需求的开源许可体系，避免“技术碎片化”；三是如何推动全球AI治理从“意识形态划线”转向“规则化协作”，形成基于共同风险的治理共识。报告中提到的中美在开源AI领域的竞争与互动，恰恰说明全球AI治理不能脱离技术发展的实际——中国开源模型的广泛采用，已使“脱钩断链”变得不切实际，唯有构建包容、透明、协作的治理机制，才能实现共赢。

四、结语：以开放创新推动全球AI治理演进

斯坦福大学的这份报告，本质上揭示了一个核心趋势：全球AI竞争已进入“开源与闭源并存、技术与治理交织”的新阶段。中国开源权重AI的崛起，不仅是技术突破的成果，更是中国科技发展从“追赶”到“引领”的缩影——通过开源模式，中国AI企业正在打破少数国家对尖端技术的垄断，推动AI从“精英化工具”转变为“普惠性资源”。

冯岩，上海市研发公共服务平台管理中心（上海市科技人才发展中心）人才事业部。文章观点不代表主办机构立场。

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