开放权重,是比传统软件开源更加昂贵的馈赠

一年前，吴恩达发文称，尽管美国目前在AI整体实力上仍然领先，但中国已经展现出极强的发展动能，尤其是在开放权重模型生态，以及半导体设计与制造方面。按照他的判断，中国已经出现了未来超越美国的路径。

我早就说过，中国的开放模型被严重低估了。DeepSeek横空出世以后，这个趋势终于走出学术界和初创圈，开始被主流资本市场看见。打开Hugging Face趋势榜，第一页经常被中国模型占据。

阿里千问、腾讯混元、美团龙猫、月之暗面Kimi、智谱GLM和MiniMax，越来越多公司把最新旗舰模型直接开放，而不是等下一代发布后，才把上一代拿出来开源。

Hugging Face的统计显示，过去一年中国模型占平台下载量的41%，相关衍生模型几十万个。这个霸榜的趋势，随着更强大模型的发布，今年还在加速。

Cloudflare CEO感慨，现在的情况和他的预想完全相反，他惊讶于中国当局对开源模型的包容程度，而闭源模型在追加限制用户的很多行为。

两年前，很少有人相信中国公司能主导全球开放模型生态。现在，这件事已经不再像预测，而是一个正在发生的事实。

一、开放权重，是比传统软件开源更加昂贵的馈赠

严格来说，今天很多所谓“开源模型”只是开放权重，训练数据、数据治理流程和完整训练代码并没有全部公开。但从经济意义上说，开放权重比传统软件开源更加慷慨。

传统软件开源主要交出源代码。大模型权重则是海量数据、万卡集群、数月训练、无数失败的实验和训练后烧出来的智能资产。

模型公司承担了数亿美元级别的固定成本，全世界却可以用接近于零的复制成本获得成果。高校和小公司不再需要从头训练模型，只需进行微调、量化、剪枝、蒸馏或强化学习，就可以得到自己的医疗模型、编程模型和行业智能体。

这不只是公开了一种研究方法，而是把已经支付了巨额成本的最终资产交给全社会。更重要的是，模型权重一旦被下载，就无法像API接口一样被关闭或者撤回。这种不可逆的技术扩散，将对社会进步产生更加深远的影响。

二、最残酷的竞争，才能筛选出真正的强者

开源意味着，你的王牌模型被放在所有高手眼前。任何瑕疵都会暴露。模型架构是否冗余、专家路由是否合理、上下文长度是否虚标、推理成本是否过高，都会被社区迅速发现。量化、剪枝、微调、投机解码和不同芯片的适配，会同时发生。

闭源模型的竞争，是公司对公司；开放模型的竞争，则是模型公司、芯片厂商、云平台、高校、推理框架和应用开发者共同组成的生态。开源竞争导致了模型的快速迭代和人才的迅猛流动，这种残酷的卷，在中国很多行业都出现过或者正在发生，注定淘汰一大批玩家，剩下的才是真正强者。

美国很多公司的产品已经开始建立在中国模型上。例如Cursor承认Composer 2以Kimi K2.5为基础，进行了大量强化学习和后训练。这正是开源最强大的地方：一家中国模型公司不需要亲自进入每个国家、开发每一款应用。只要模型足够好，全世界的创业公司都会主动替它完成分发。

三、AI正在迎来“Kubernetes时刻”

硅谷技术专家Tobi Knaup指出AI正处于类似Kubernetes的转折点，开放权重模型已成为创新的全球底座。

十年前，Docker引爆云计算的容器革命，Docker母公司拥有入口优势，Apache Mesos由Twitter、Airbnb等大厂背书，Kubernetes只是Google根据内部系统开发的后来者。 逆袭源于Google做出的一个伟大决定：将Kubernetes捐赠给中立的Linux旗下的云原生基金会。

Kubernetes只定义核心API接口，把网络、存储、监控和安全交给社区。这引爆了全球开发者的创造力。无数的开源项目（如 Prometheus、Envoy、Istio）围绕其生长。Kubernetes变成了一个磁铁，它的工具链变得无比繁荣，以至于任何单一公司的研发速度，都无法对抗全球开发者社区的合力。Red Hat、IBM、微软、阿里、华为和大量初创公司发现，与其分别建设自己的系统，不如共同建设一个中立底座。到了2017年，Docker等竞争者陆续转向拥抱Kubernetes，开源容器成为云计算时代绝对的统治者。

AI正在重演这个过程。

闭源模型出售的是一个产品；开放权重提供的是可以深度定制的平台。一旦开发者围绕Qwen、DeepSeek、GLM和MiniMax建立推理、智能体和评测工具链，开放模型就不再只是一组权重参数，而会成为整个产业的公共接口。

这也是为什么封禁中国开放模型会成为一种自杀式防御。权重本质上是一组数字。美国可以限制官方服务、投资和采购，却很难把下载的权重从全球开发者的电脑中收回。如果全球开发者已经围绕中国模型建立工具链，全面封禁最终可能不是阻止中国模型扩张，而是把美国开发者隔离在增长最快的生态之外。

四、开放，不只停留在权重

如果说开放权重还有所保留，那么开放数据和训练配方才是真菩萨。

阿里可能是中国企业中开源贡献最大的一家：从千问、万相到玄铁芯片RISC-V生态，再到前后端和AI工具链。Qwen提供许多不同规模的模型版本，让算力有限的高校和创业公司也可以参与微调和研究。达摩院开放的ReasonMed医疗推理数据集包含37万条高质量样本，由多智能体生成、验证和修正，是目前规模最大的开放医疗推理数据集之一。

Kimi除了开放模型，还开源了自己的分布式推理框架mooncake。DeepSeek则释放了底层算子和投机解码训练框架，包括数据准备、模型草稿、训练代码和评测脚本等等。它们不仅告诉开发者“这个方法有效”，还告诉大家如何训练、部署和验证。

我自己对OpenAI的GPT-OSS开源模型做过压缩实验，这是个极度冗余，没有仔细调教过的敷衍模型，裁剪一半参数，稍加修复就能达到原始模型的效果，OpenAI根本没有花心思优化。纯粹是应付开源社区的舆论压力。

围绕中国模型，最常见的一种指控是：它们只是蒸馏了美国闭源模型。这是把专业的技术名词，变成了肮脏的政治叙事。事实上，蒸馏是一项发展了很多年的开放AI技术，现在的主流做法是预训练一个基础模型，接着后训练团队分工训练多个专业的老师模型（编程，数学，生物等等），然后通过蒸馏把所有专业能力合成到一个最终的学生模型里。这个过程需要密集的概率分布作为训练信号，不是闭源模型输出的稀疏结果能提供的。甚至，第一个公开了大规模蒸馏步骤的公司是DeepSeek，在HuggingFace上放出了大模型的输入输出数据，省去了部署老师模型的麻烦，让人们可以直接训练自己的学生模型。

五、开源不是慈善，而是另一种盈利模式

开源不依靠出售权重赚钱，而是出售权重周围无法被简单复制的服务。

LangChain开放LangChain和LangGraph，让开发者快速搭建agent智能体；当智能体进入生产环境后，企业需要评测、追踪和监控，于是购买LangSmith服务。2025年LangChain以12.5亿美元估值融资1.25亿美元，证明“开源工具获客、商业平台变现”可以成立。

智谱和MiniMax始于两条不同路线。

智谱2025年收入7.24亿元，同比增长131.9%；开放平台和API收入增长292.6%，但73.7%的收入仍来自本地化部署。GLM开放权重负责建立开发者生态和技术品牌，政企私有化、API接口和智能体平台负责变现。

MiniMax从C端应用出发，2025年收入7904万美元，同比增长158.9%；开放平台及企业服务收入增长197.8%，海外收入占73%。它用Talkie和海螺获得用户和场景，再把文本、语音、视频和智能体能力开放给全球开发者。

两家公司起点不同，却正在走向同一个终点：开放模型负责分发，API接口和智能体平台规模化收入，企业服务与应用获得利润。开源会创造巨大的社会价值，没有哪家公司能取得垄断地位，赚取合理利润的公司将在其中分一杯羹。

六、闭源赢得时间，开源赢得世界

未来最强的单一模型，仍可能长期来自闭源实验室。闭源公司可以集中最强算力，率先突破智能上界，并在几个月的领先窗口里收取高额溢价。

但开放模型不需要每天排名第一。它只需要达到“足够好”，就可以凭借更低成本、优化部署、可定制性、数据主权和分散供应，接管绝大多数实际工作负载。

闭源模型出售智能的稀缺性，开放模型制造智能的充裕性。闭源实验室依靠公司的内部迭代，开放模型则让全球开发者共同迭代。没有任何一家封闭实验室，可以长期跑赢整个世界的并行创新。

AI模型最终也不会简单复制iOS与Andriod，或者Windows与Linux的竞争格局。因为OpenAI和Anthropic两家闭源公司都缺乏包容的价值观，而苹果和微软在中国享有巨大的市场份额。

闭源可以赢得一次次模型发布会。开源终将赢得这场产业革命。