习近平总书记指出，“人工智能应该是造福全人类的国际公共产品”。如今，中国在全球大模型开源开发生态的贡献度达到18.7%，在参与“大模型开源开发生态全景图”项目开发的约36万全球开发者中，中国开发者占比18%，均仅次于美国位居全球第二，中国已经转变为全球主要的技术贡献者。中国开源的价值不限于对人工智能生态的影响力，还在促发展、促治理、促合作三个方面形成面向全球的公共价值。
促发展：开放共享激发技术创新与产业协同
开源加快模型技术演进。中国模型不仅发布可修改的模型权重，还进一步公开架构设计、训练方法、实现代码和工程经验。DeepSeek-R1在开放权重的同时，采用MIT许可证，允许开发者开展任意改动并享有衍生成果的全部商业收益。在发布论文的同时，公开了多头潜在注意力（MLA）、群组相对策略优化（GRPO）等强化学习算法的技术细节，带动Open-R1、Skywork-OR1、TinyZero等社区项目迅速跟进。这种深度开放是中国开源模型的共同选择。阿里公开“门控注意力机制”研究并获NeurIPS 2025最佳论文；月之暗面在K3技术报告中披露混合线性注意力机制和注意力残差等设计；智谱在吸收已有开放成果的基础上继续创新，GLM-5.3-Flash构建了稀疏注意力与线性注意力混合架构。由此，模型核心技术不再封闭于单个实验室，而是在企业、研究机构和开发者之间快速接力，原创成果能够被复现、验证和持续改进。
开源推动人工智能全栈协同。模型架构、权重和工程方法的开放，使技术优化不再局限于模型厂商内部。芯片厂商可以针对模型结构优化算子，云服务商可以完成推理适配与规模化部署，应用开发者则可以降低成本以服务更多用户。当前，美国多家人工智能企业已经主动适配中国开源模型。以芯片为例，英伟达针对DeepSeek的模型结构进行推理优化，并称可以将单词元成本最多降至优化前的五分之一。OpenAI与博通（Broadcom）合作设计的Jalapeño推理芯片，也将DeepSeek R1和Kimi K2.5列为首轮公开测试的模型。与此同时，Qwen、Kimi等中国模型入驻Fireworks.ai平台，并通过其集成接入微软Foundry等海外推理和云服务平台。中国开源不仅是全球人工智能生态的学习对象和开发工具，更成为下一代人工智能基础设施的设计参照。
开源为科研机构和创新企业提供普惠底座。面对高昂的训练成本与闭源接口调用费用，开源模型大幅降低了中小企业和科研团队进入人工智能领域的门槛。在科研探索方面，据美国ATOM项目调研，其抽样的大模型技术论文中约50%使用中国开源模型作为实验基座。例如，李飞飞团队以Qwen2.5-32B为基座训练s1模型，仅用不足50美元的算力成本完成训练，验证了测试时扩展方法的有效性。在产业创新方面，美中经济与安全审查委员会（USCC）的报告显示，约八成美国初创公司正在使用中国开源模型。
促治理：开放验证推动安全能力共建共享
开源扩大对等防御能力的供给。模型既可能被滥用于网络攻击，也日益成为漏洞发现、代码审计和事件响应等场景中使用的重要防御工具。如果前沿能力只对少数受邀主体开放，攻防之间就会出现结构性的不对称：攻击方可以直接获得最强工具，防御方却只能等待授权。开源使中小企业、研究机构和发展中国家同样能够自主部署和持续改进防御能力。2026年7月，美国开源社区抱抱脸（Hugging Face）遭智能体入侵，紧急求助其本土闭源大模型却因安全机制僵化被拒，最终依靠中国企业智谱研发的开源模型GLM-5.2化解危机。事后OpenAI承认，肇事者正是其内部失控的GPT-5.6 Sol模型。
开放把更多主体纳入安全验证。人工智能开源通过提高透明度，让研究者、开发者、平台和使用者能够从不同专业与应用场景检验模型，发现单一机构难以覆盖的安全漏洞。更重要的是，这些发现不会停留在个别项目，评测方法、漏洞信息、复现实验和修复经验可以公开共享，沉淀为整个行业可以共同使用并持续更新的安全知识。开放本身不等于安全，却能拓宽发现问题、检验声明和共同改进的参与基础，使安全从少数厂商的内部承诺转变为可被反复检验的公共过程。
促合作：开放协作拓展国际合作新空间
当前，全球人工智能研发正在形成中美两极格局，最前沿的模型、高密度算力和顶尖人才高度汇聚于两国。对大多数国家而言，技术门槛与资源门槛叠加并存，由此催生的发展忧虑具有现实基础。如果人工智能“智力”的供给仅由两国的少数企业掌握，其他国家不仅有可能被隔绝在技术红利之外，也难以在全球规则建构过程中表达自身诉求。而开源，为破解这一困境提供了另一种可行路径。
开源为各国建设人工智能主权提供更多选择。中国始终坚持开放共享，通过释放开源能力，保障各方的选择权和发展自主权。人工智能主权的核心在于自主获取、部署和治理模型。闭源往往导致技术依赖，而开源提供了能力运行在本国基础设施上、模型因地制宜调优以及本地团队能力积累的可能。例如，新加坡国家人工智能计划以Qwen3-32B为基座，通过持续预训练与后训练，于2025年推出面向东南亚的Qwen-SEA-LION-v4-32B-IT，重点适配当地语言、文化与语境。
开源在共同使用中形成事实上的共识与联盟。传统的科技国际合作通常建立在明确的国际产业分工和既定产业链之上，各方事前确定参与主体、专业分工、权责关系和利益份额，再按约定推进；开源以资源共享为起点，各方自主接入和使用，在共同使用中创造价值、形成协作。Qwen3.8-Max和Kimi K3的许可设计体现了这一逻辑：个人使用、学术研究和企业内部使用无额外附加义务，合作关系由实际使用自然形成；面向外部提供模型服务并达到一定经营规模后，利益安排再由双方协商。更为重要的是，这类协作能将各方参与者联结为技术与商业利益共同体。当美国政策界讨论限制中国开源模型时，最先提出反对意见的正是作为开源受益者的美国产业界。
开源精神的延续与升级
开源不只是公开一份代码，更是把创新从少数主体的封闭过程转变为众多参与者可以查看、使用、修改和反馈的公共过程。人工智能延续了这一精神，并改变了开放的对象和组织创新的方式，可以概括为从开源（Open Source）走向开放资源（Open Resource）。
开放是技术演进的内在要求，大模型能力高度依赖经验主义、试错和工程实验，不是规划出来的，而是在反复试验中生长出来的；同时，开放以广泛参与和机会平等为价值内核，让不同规模的开发者、机构和处于不同发展阶段的国家都能接入并参与前沿技术演进。
早期的开源常被简化为发布一份训练完成的模型权重，而中国的开源范式走得更远，以DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM等为代表的中国模型之所以受到开源社区广泛称赞，主要原因在于没有把开放停留在权重层面，而是同步公开数据集、代码库、工程实现的思考过程和后续构想，后来者因此能够真正复现并接续推进。开放也让中国模型与海外模型看见“同一片海”，生态活力被激发，技术演进的路径与目标在共同使用和改进中逐步汇聚。
作为中国人工智能开源的长期倡导者和坚定践行者，我们期待与广大科技企业、科研机构、开发者等各方生态伙伴一道，让前沿能力在更广泛的使用、检验和改进中，成为造福全人类的国际公共产品。
原标题：中国人工智能开源塑造全球公共价值
来源：《中国网信》2026年第10期
