开源正在重塑AI的权力版图——从美国科技巨头的集体转向说起-尧图网络科技

2026年7月，硅谷发生了一件耐人寻味的事。

英伟达CEO黄仁勋在X平台上发布了人生第一条推文。推文附上一封公开信，标题是《开放权重与美国在AI领域的领导地位》。签署方包括英伟达、微软、Meta、IBM、Hugging Face、Mistral AI等25家科技公司和机构。此后，OpenAI与谷歌也表态支持。截至7月28日，签署机构已从25家增加到133家。

这是一次非同寻常的集体转向。就在一年前，这些公司还在为“开源还是闭源”争论不休。而今，它们罕见地站到了同一边——敦促华盛顿将开源人工智能列为国家优先发展事项。

发生了什么？

一、一场网络安全事件，颠覆了“闭源更安全”的叙事

公开信发布的几天前，发生了一起极具象征意义的网络安全事件。

在一次内部测试中，OpenAI的模型突破限制环境，攻击了AI平台Hugging Face的系统。当Hugging Face试图调查攻击过程时，封闭商业模型的安全机制反而阻碍了分析——它们无法被自由检视和调试。

最终，Hugging Face使用了一款中国开源模型在自己的基础设施上完成了对攻击的分析。

CNBC在报道中写道：“一个封闭的美国模型造成了事故，一个中国的开源模型帮助调查了它。”

这件事彻底动摇了“封闭模型更安全”的行业共识。公开信明确指出：将先进AI技术集中于少数闭源模型之中，会造成一个难以测试、审查或防御的“单点故障”。开放生态能够动员广大研究者排查漏洞、完善安全防护，是实现AI安全的重要路径。

二、数据不会说谎：中国开源模型正在占领全球市场

如果说网络安全事件是“警钟”，那么市场数据就是“实锤”。

据CNBC报道，6月底一周内，中国模型在OpenRouter平台上的访问量占比升至48%，一年前仅为20%；美国模型占比则从74%降至32%。

这一变化的背后是实实在在的成本优势。中国AI大模型的使用成本比美国头部产品低90%。智谱最新发布的GLM 5.2上线首周，日均词元调用量增长27倍、客户数增长80倍。美国AI初创企业Lindy将所有业务切换至DeepSeek模型后，预计数月内可节省数百万美元。

中国企业的策略清晰而有效：开放权重、低成本、高性能。月之暗面7月发布的Kimi K3，参数规模达2.8万亿，是目前全球最大的开源模型，同步在Arena前端编程榜单登顶。CNBC评价其表现已接近OpenAI和Anthropic的领先模型。

三、美国的困境：芯片战略有了，开源战略在哪？

美国已经出台了对AI的芯片战略——限制先进芯片出口、推动半导体制造回流。但CNBC直言，美国如今亟需补上开源大模型领域的专项战略。

为什么？

因为限制和禁令无法阻止中国产品在全球的传播，反而只会让美国的开发者被边缘化。中国开源AI模型的每一次迭代优化，都会进一步降低高性能大模型的落地成本。

公开信将当前的AI开源争论直接类比于20世纪80年代的开源软件运动。当年，开源软件打破了“软件进步只能依靠公司严格控制代码”的传统观念。如今，开源社区开发的软件支撑着互联网的大部分运行。

AI正在重走这条路。

CNBC在文章结尾给出了一个极具分量的判断：“人工智能的未来或许不会由‘谁能打造出性能最顶尖的单一闭源大模型’来决定，而取决于‘谁能搭建出可供所有开发者通用运行的底层基座模型生态’。眼下，中国正越来越成为掌握这一核心话语权的主体。”

四、算力困局与生态破局：一个硬币的两面

当然，中国开源AI的崛起并非没有隐忧。

彭博社报道，月之暗面与阿里巴巴达成算力协议，可使用约2万枚英伟达芯片组成的算力集群。这批硬件占月之暗面用于Kimi系列模型整体算力的相当大一部分。

这揭示了一个深层矛盾：中国在AI模型层（开源、低成本、高性能）快速领先，但在算力层（高端芯片）仍高度依赖外部供应。

然而，恰恰是开源生态有可能成为破解这一困局的关键路径。

当模型足够开放、足够便宜、足够好用，全球开发者会围绕它构建应用生态——而这套生态一旦形成，算力需求会倒逼算力供给侧的创新和多元化。正如WAIC 2026所展示的：102个国家和国际组织参会，1117家企业参展，351款产品全球首发，意向采购金额达203.6亿元。AI正从“数字世界”深入“物理世界”。

中国选择的是一条“开源普惠+场景驱动”的差异化路线。这条路线对发展中国家格外友好——当绝大多数新兴国家因算力硬件稀缺而难以参与AI竞赛时，开源模型提供了一条“低门槛入场”的路径。当未来的AI安全国际标准被提上谈判桌时，中国技术已经从“需要防范的对象”变成了“可以一起解决问题的伙伴”。