中国的开源模型超越美国：Qwen效应与AI格局的转变
- Aisha Washington
- 6月6日
- 讀畢需時 10 分鐘
已更新：6月17日
1. 引言：全球 AI 开源版图的突然逆转
2025 年将因“大反转（The Flip）”而被铭记——这是人工智能领域的一个历史性转折点。2025 年中期，中国开源 AI 模型的累计下载量首次超过美国同行，系统性地改写了全球 AI 版图。这一现象的戏剧性在于其惊人的速度：早在 2023 年 11 月，美国模型占据了 60% 的市场份额，而中国仅为 25%；但到 2025 年 9 月，情况完全逆转，中国占新下载量的 65%，而美国则降至 30%。这一转变甚至引起了《华盛顿邮报》等主流媒体的关注，该报在 2025 年 10 月 13 日的一篇报道中确认，“中国目前在 AI 竞赛的这一关键领域领先于美国”。
为了应对这一挑战，美国于 2025 年 8 月紧急启动了“American Truly Open Models”（ATOM）项目，旨在重建其开源 AI 优势，并获得了 OpenAI 首席战略官 Jason Kwon 和 Hugging Face 首席执行官 Clement Delangue 等硅谷重量级人物的支持。这一切都引出了一个核心问题：是什么让中国模型在如此短的时间内实现了这种指数级增长？
2. 数据爆炸：中国模型以数字优势占据主导地位
这一趋势是确定性的。根据 The Atom Project 的数据，截至 2025 年 10 月，中国开源模型的累计下载量已超过 5.5 亿次，领先美国模型的 4.75 亿次约 7500 万次，且差距仍在继续扩大。相比之下，以 Mistral 为首的欧洲模型保持了 5-10% 的稳定市场份额，累计下载量约为 1 亿次。
更具说服力的是衍生模型（微调模型）份额的变化。2025 年 10 月，仅阿里巴巴的 Qwen 系列就占 Hugging Face 上新增开源模型的 40% 以上，而曾经的领导者 Meta 的 Llama 系列已降至 15%。根据 Hugging Face 的数据，Alibaba 的下载速度在 2025 年 9 月底就已经超过了 Meta，并预计到 11 月底将成为 1B+ 参数模型类别的领导者。
3. Alibaba 的 Qwen：达到临界质量的催化剂
这一转变的核心是 Alibaba 的 Qwen 系列，它是推动从渐进式进展向市场主导地位转型的核心引擎。
3.1 Qwen 无与伦比的生态系统扩张
Qwen 生态系统的扩张速度惊人：
官方指标：截至 2025 年 9 月下旬，Qwen 模型系列已累计下载超过 6 亿次，催生了超过 17 万个衍生模型，并发布了涵盖多种模态的 300 多个开源版本。
Hugging Face 排名：Qwen 2.5-1.5B-Instruct 已成为该平台最受欢迎的文本生成 LLM。在大模型类别（7.5B+ 参数）中，Alibaba 以 24.6% 的份额位居第一。
行业背书：Nvidia 首席执行官 Jensen Huang 在 2025 年 10 月的 GTC DC 大会上公开表示：“Qwen 在月下载量方面领先于所有开源模型，其市场份额持续攀升。”
历史性反转：追赶速度显而易见，从 2023 年夏季 Llama 2 领先 Qwen 1.5 五倍（6000 万 vs 1000 万下载量），到 2024 年 Llama 3 仅领先 Qwen 2.5 约 2000 万（两者均超过 1.2 亿）。
3.2 性能与技术突破
在关键基准测试中，Qwen 2.5-72B 的 MMLU 得分达到 86.8，超越了 Llama 3.1-405B 的 86.2。这得益于其 18 万亿 token 的训练数据，使其性能比 Qwen 2 提升了 18% 以上。Qwen 2.5 系列涵盖了从 0.5B 到 72B 的 7 种不同参数规模，满足了从边缘端到云端的各种需求。
3.3 专业领域优势：多模态与编程
Qwen 在专业能力方面也取得了重大突破，进一步增强了其对开发者社区的吸引力。
编程实力：据路透社报道，拥有 32B 参数的 Qwen3-Coder 模型在代码生成任务上“与 GPT-4 相当”。
多模态融合：
4. 中国开源 AI 生态系统的崛起
Qwen 是其中的旗舰，但它航行在由政策、资本和多样化模型共同驱动的强大舰队中。
4.1 模型数量与国家份额
在全球公开发布的约 3,755 个 LLM 中，有 1,509 个来自中国，占比约 40%。尽管由于访问限制，中国实体在 Hugging Face 上的总下载量仅占 5.2%（即“Hugging Face 中国悖论”），但这一数据并未反映真实的采用率。更具代表性的是，中国开发者在大模型领域（7.5B+ 参数）贡献了 31.8% 的模型，展示了他们对高能力系统的关注。像 The Atom Project 这样的第三方追踪器绕过了平台限制，揭示了全球采用趋势更真实的情况。
4.2 政策与生态战略：“AI+”行动计划
中国的“AI+”行动计划是推动该生态系统崛起的顶层设计。该计划于 2024 年 3 月首次提出，并于 2025 年 7 月获得全面批准，设定了明确且宏大的目标。
发展目标：到 2027 年 AI 渗透率达到 70% 以上，到 2030 年达到 90% 以上。
开源支持：该政策明确鼓励开发开源、高参数、“自主可控”的基础模型，支持模型和数据集云托管平台的建设，甚至推动高校将开源贡献纳入学生学分和教师考核。
国际对比：有趣的是，中国在支持开源模型方面的“AI+”行动计划，与美国白宫在 2025 年 7 月发布的 AI 行动计划读起来“非常相似”。。
4.3 预计产业规模
“AI+”计划背后是一个宏大的经济愿景。2024 年，中国核心 AI 产业规模达到 5000 亿元人民币（约 700 亿美元），相关企业超过 4300 家。国家目标是到 2030 年核心 AI 产业规模超过 1 万亿元人民币（约 1400 亿美元），带动相关产业规模达到 10 万亿元。摩根士丹利预测，中国 AI 产业的总价值最终可能达到 1.4 万亿美元，相关投资预计将在 2028 年实现盈亏平衡，并在 2030 年实现 52% 的投资资本回报率。
5. 崛起的第二波创新者
除了 Alibaba，中国模型的强大“第二梯队”已经出现，形成了一个互补且稳健的“中国模型矩阵”。
模型/公司 | 背景/特点 | 核心优势与创新 |
DeepSeek | 极致效率与推理：在美国芯片管制压力下被迫创新，开发出了高效的训练方法。其 R1 模型的训练成本仅为 500-600 万美元，仅为 GPT-4 的一小部分。其 API 与 OpenAI 兼容，方便开发者轻松切换。 | |
Moonshot (Kimi) | 长上下文与智能体智能：Kimi K2 模型拥有 1 万亿参数（MoE 架构），在代码生成和工具使用方面表现出色。其 API 也与 OpenAI 的结构兼容。 | |
智谱 AI (GLM) | 一家具有清华大学背景的初创公司。 | 高效 MoE 与双模式系统：GLM-4.5 系列采用混合专家（Mixture-of-Experts）架构以节省算力. 其 “思维模式” 专为复杂推理而设计。它提供极低成本的 API，并采用宽松的 MIT 许可证。 |
Baidu (ERNIE) | 中国的搜索巨头，战略性地从闭源转向开源。 | 全面开源与生态构建：2025 年 6 月，正式开源了 ERNIE 4.5 系列，包括采用宽松 Apache 2.0 许可证的 10 个模型。 |
ByteDance (Seed) | TikTok 的母公司。 | 长上下文与灵活控制：Seed-OSS-36B 模型提供 512K 原生长上下文能力。创新的 “思维预算” 功能让开发者能够平衡推理深度与速度. |
6. 社区反馈与国际认知的转变
国际开发者社区和资本市场已经注意到了这一点。a16z 合伙人 Martin Casado 透露，向他们寻求融资的美国 AI 初创公司中，有 80% 正在使用中国的开源模型。美国最热门的 AI 编程初创公司，如 Cursor 和 Cognition，也被发现正悄然构建在中国 LLMs 之上。
在 Reddit 的 r/LocalLLaMA 等技术论坛上，开发者现在将 Qwen 视为 Llama 的同级别竞争对手，广泛讨论其优缺点。01.AI 首席执行官李开复在 TED AI 2025 大会上直言不讳地表示，排名前 10 的开源模型全部来自中国，且美国在 AI 硬件战争中已经落败。早在 2024 年 12 月，Hugging Face 首席执行官 Clement Delangue 就预测中国将在 2025 年超越美国。
7. 未来展望：开源 AI 的新地缘政治
这一趋势仍在加速。
预测与趋势：根据目前的下载速度，Alibaba 有望在 2025 年 11 月底前正式超越 Meta，成为 1B+ 参数模型领域下载量领先者。未来，多模态融合（例如 Qwen-Omni 和 Qwen3-VL）、开放 API（以兼容 OpenAI 格式为标准）以及跨平台兼容性将成为主流。
潜在风险：地缘政治也带来了风险。监管差异（例如欧盟《AI 法案》与中国政策之间的差异）、模型标准的碎片化以及国际合作障碍都可能成为未来的挑战。虽然美国的芯片出口管制旨在进行限制，但矛盾的是，它们反而刺激了中国的技术创新，催生了更高效的架构和训练方法。
常见问题解答：中国的 AI 领导地位与全球竞争格局
1. 中国的 AI 现在是否已经明确“优于”美国？
并非在所有方面都如此，但在开源采用率和发展势头这一关键领域，中国已取得领先地位。到 2025 年年中，中国模型的累计下载量和微调量已超过美国同类模型，标志着开源 AI 主导地位的历史性转折。在性能方面，Qwen 2.5 等中国顶尖模型在关键基准测试中已超越 Llama 3.1 等西方对应模型。这种转变与其说是关于单个“最强”模型，不如说是关于中国在构建全面且快速增长的开源 AI 生态系统方面的主导地位。
2. Alibaba 的 Qwen 模型系列取得成功的关键因素是什么？
Qwen 的成功是由一系列关键因素共同驱动的：
顶尖的性能： 它在各大主流基准测试中始终名列前茅。根据 AI 模型排行榜 LiveBench 和 Artificial Analysis 的数据，阿里巴巴在 4 月底发布的多个版本的 Qwen3 模型性能超越了 Meta 最新的 Llama 4 模型。
全面的模型家族： 它提供了广泛的模型尺寸选择，让开发者能够针对从移动设备到云端服务器的各种场景，在性能和效率之间找到最佳平衡。
生态系统主导地位： 截至 2025 年中期，Qwen 系列的下载量已超过 4 亿次，并在此基础上构建了超过 14 万个衍生模型，巩固了阿里巴巴在开源 AI 领域的中心地位。凭借广泛的社区参与和模型多样性，Qwen 的开源生态系统展现出类似 Android 的规模，而 OpenAI 的 GPT-OSS 则扮演着受限的“iOS”角色。
向开源的战略转型： 整个 2024 年，随着中国和美国的开发者、初创公司、学术研究人员以及博士生开始使用阿里巴巴的模型构建定制化 AI 系统并提供持续反馈，阿里巴巴的重心逐渐转向开源模型。
3. 美国芯片制裁对中国的 AI 进展产生了怎样的影响？
中国在效率方面的成就并非偶然。这是对美国及其盟友不断升级的出口限制的直接回应。通过限制中国获取先进 AI 芯片，美国在无意中激发了其创新能力。
DeepSeek 的 V3 模型训练成本仅为 OpenAI 的 GPT-4 的十分之一，后者的成本估计为 6300 万美元。减少对昂贵硬件依赖的关键优化包括模型架构、训练框架和算法方面的创新。
4. 为什么包括顶级风投支持的美国初创公司在内，都在使用中国的开源模型？
美国初创公司越来越多地采用中国模型是出于务实的原因：性能和成本。
成本效益： DeepSeek 的 R1 开源推理模型价格低廉，前所未有，每 100 万个 token 仅需 1 元人民币（0.14 美元）。Nvidia 首席执行官 Jensen Huang 指出，“当 DeepSeek 和 Qwen 等模型在美国的基础设施上运行得最好时，美国就赢了”。
高性能：这些模型展现了前沿的能力，特别是在编程、数学和推理等极具商业价值的领域。据 Reuters 报道，Qwen3-Coder 在代码任务上足以媲美 OpenAI 的 GPT-4。
易于集成：大多数主流中国模型提供的 API 都完全兼容 OpenAI 标准，开发者只需修改几行代码即可实现无缝切换。
5. 与这一新 AI 格局相关的主要风险或挑战是什么？
主要风险源于地缘政治和监管的碎片化：
监管差异：不同地区正在制定各自的规则，例如欧盟的 AI Act 和中国的“AI+”行动。这可能会给开发全球化产品的开发者带来合规挑战。
技术标准的割裂：开放模型已被证明虽难以管控但至关重要。训练技术和基础设施已在全球范围内扩散，使得模型限制几乎不可能实现，然而开放性仍是西方的战略优势。如果缺乏全球协调，关于“开源 AI”的竞争性定义和技术标准可能会导致不同生态系统的模型和工具难以协同工作。
国际合作面临的障碍：地缘政治紧张局势、贸易限制以及对数据主权的担忧，可能会阻碍曾推动开源运动成功的跨境协作。
6. 中国发布超过 1,500 个开源 LLMs 有何意义？
在全球约 3,755 个公开发布的 LLMs 中，中国发布了约 1,509 个，远超其他任何国家。这种爆发式增长反映了国家和行业对本土 AI 的重金投入、开放许可（通常为 Apache 或 MIT 风格）的使用，以及中国科技巨头和初创公司向公开发布模型的战略转型。
7. Alibaba 对开源的承诺如何改变了 AI 格局？
Alibaba 首席执行官 Wu 在财报电话会议上表示，公司坚定致力于开源 AI。他指出：“我们相信 Qwen3 的全面开源将推动开发者、初创公司和企业的创新及新应用。” 这一战略转型代表了全球 AI 开发方式的根本性转变，开源模型正成为整个 AI 演进的核心。
8. 美国在开源 AI 领域的未来前景如何？
西方需要自己的开源模型战略。为了维持创新、减少权力集中并向海外投射软实力，投资本土开源模型已迫在眉睫且切实可行。OpenAI 的 GPT-OSS 和 Ai2 的 OLMo 努力是积极的信号，但相对于中国的规模而言资金投入不足，尚不足以夺回领导地位。
预计代理型（agentic）开源模型将加速发展，Qwen 与 GPT-OSS 生态系统之间的竞争将愈发激烈，且美国将日益意识到开源基础设施对维持全球 AI 影响力至关重要。
9. 结论：从“追赶”到“引领”
以“Qwen 效应”为首的中国开源 AI 的崛起，是企业创新与国家开源战略协同作用的结果。从扭转下载趋势到超越性能基准，再到成本效率的创新，中国模型正在多个战线上实现从“跟随者”到“领导者”的象征性转变。通过以宽松的许可证吸引全球开发者，中国正在将“软实力”转化为塑造全球技术接口和标准的“硬实力”。
一个由性能、效率和开放性驱动的、全新的多极化 AI 世界秩序正在形成——而它正建立在所有人可见的开源代码之上。
