核心观点：商业策略的终局，由市场决定。

GRACE SHAO

2025 年 7 月 29 日

中美正进行一场不同的人工智能竞赛

上周三，白宫发布了《人工智能行动计划》，这是一份旨在构建国家级 AI 创新生态的蓝图。

这是一场命运的赌博，赌的是智能一旦被唤醒，就将彻底重塑世界秩序。

而中国没有追逐虚无缥缈的命运。它选择了一条务实的路：快速、低成本地部署开放权重的模型，并将其深度融入经济的毛细血管。

这种务实，反而让华盛顿感到不安。中国的实验室如今能更快、更便宜地推出基础模型，而且最关键的是，他们选择公布模型权重。

在硅谷看来，这无异于自毁长城，严重威胁了他们依赖模型层专利保护的盈利模式。

但在中国，这套逻辑是反过来的。一旦模型沦为像水电煤一样的商品，真正的利润就会转移到应用层。

开放权重，恰恰加速了这一天的到来。免费的开源版本和针对不同行业的微调模型大量涌现，每一个新应用，都在为模型的源头开发者带来源源不断的需求。

必须明确，这不是两国政府在背后指导的宏大战略。这纯粹是市场驱动的结果。

它由芯片、资本、分发渠道这三股结构性力量共同塑造，最终让「开放权重」成了通往商业价值最现实的入口。

今天，我将剖析为何中美看似在同一赛道，实则奔向不同终点，希望能提供一个全新的观察视角。

部署 vs. 命运

中美科技公司真正的分歧，在于他们对「利润最终来自哪里」的判断。

中国押注应用，美国押注模型本身。

硅谷痴迷于由模型主导的命运——追求更大的参数、更高的安全基准，以及近乎宗教狂热般地奔向通用人工智能。

在《人工智能帝国》一书中，Karen Hao 记录了山姆·奥特曼等硅谷精英的信念：通用人工智能是改变世界、解决人类终极挑战的唯一答案。

这是一场长线、烧钱且封闭的豪赌。今天，他们将数十亿风险投资砸进持续亏损的模型研发；为的是明天，能拥有那个重塑所有行业的超级平台。

中国的打法则实际得多。这种务实精神，源于其竞争惨烈的消费互联网，那里信奉的是「部署为王」的生产力法则。

无论是微信还是抖音，诞生之初都没有清晰的盈利模式。先不计成本地抢占市场份额，这是深植于中国互联网人骨子里的打法。

通过尽早开放模型权重，中国的 AI 实验室能迅速吸引海量开发者。一旦消费者用上了瘾，日后再想更换的成本将极其高昂。

创业者们则能把这些强大的开源模型，当作免费的开发脚手架。

以电动车行业为例，比亚迪、吉利、长城等二十多家车企，已将 DeepSeek 模型集成到车载 AI 系统中，用以提升智能助手和自动驾驶体验。

在医疗领域，据说全国已有近百家医院，开始使用 DeepSeek 模型进行医疗影像分析和辅助临床诊断。

每一个新集成，都在扩大模型的地盘，都在增加用户的转换成本，最终将利润导向构建于模型之上的各种服务。

开源背后的三股推力

因此，中国所谓的「开源战略」，本质上是一场商业上的务实选择，而非什么地缘政治的大棋。

要理解这种务实为何偏偏以「开源」的形式呈现，就必须看清背后那三股无形的手——芯片、资本和分发渠道——是如何将开放变成了默认选项。

芯片稀缺

自 2022 年 10 月起，美国的出口管制，让中国的模型公司再也无法获得英伟达最新的高端 GPU。

这意味着，无论中国愿不愿意，「砸钱、堆算力、冲向通用人工智能」的暴力美学玩法，已经彻底出局。

中国的实验室，只能依靠手里有限的上一代英伟达 GPU 和国产芯片修修补补，在硬件上比美国落后至少一到两年。

既然算力有了天花板，能效就成了唯一的出路。中国研究员的核心任务，变成了从有限的硬件中榨出极致的性能。

结果是，DeepSeek V3 模型以低 18 倍的成本，实现了与 GPT-4o 相当的性能。月之暗面的 Kimi K2 模型，则通过一项新技术，可能将训练所需的算力消耗直接减半。

美国的芯片封锁，无意间把中国的模型倒逼成了性价比之王。

如今，中国的模型竞争力如此之强，以至于国内外众多公司都希望能基于它们进行开发。

资本寒冬

追求极致效率，同样也符合残酷的商业现实。

风险投资极度稀缺，加上内心深处急于证明自己是「创新者」而非「模仿者」，中国的创始人们必须用最快的速度证明自己的价值。

模型被用得越多，护城河就越深，名气也越大。这是中国 AI 区别于美国的一个显著特征，背后是远比美国紧张的融资环境。

2025 年上半年，美国风投向 AI 领域砸了 1000 亿美元。而同期，中国所有行业的初创公司加起来，才勉强拿到 110 亿美元。

自从网约车巨头滴滴 2022 年从纽交所退市，一场监管风暴席卷了整个互联网行业。

一些美国基金撤离中国，连本土基金也变得小心翼翼。美国政府更是出台规定，禁止本国投资者涉足中国的 AI 和芯片领域。

相比十年前互联网的黄金时代，如今的中国 AI 创业者，必须先拿出能用的产品和实实在在的用户数据，才有可能敲开投资人的大门。

中国的模型虽然高效，但据估算，仅「DeepSeek」一个模型的研发总投入就超过了 5 亿美元。幸运的是，它由对冲基金巨头梁文锋自掏腰包。

但其他创业公司呢？看看被称为「AI 四小龙」的百川智能、智谱 AI、月之暗面和阶跃星辰，他们绝大多数都依赖于 BATJ（百度、阿里、腾讯、字节）等巨头的输血。

百川和智谱，正是通过发布强大的开源模型，向阿里和腾讯证明了自己有交付能力、能聚拢起开发者生态，才在代码开源之后，拿到了数亿美元的巨额投资。

分发瓶颈

当一个模型公司已经小有名气，又是什么力量让他们坚持开源呢？

答案是，中国独特的移动互联网生态。

一个典型的中国用户，每月真正频繁打开的应用不超过 10 个，而这些应用的流量入口，几乎都被微信和支付宝牢牢卡住。在美国，这个数字是 30 个。

在这种环境下，谁能最快地将自己的模型塞进那几个关键的流量瓶颈，谁就能赢得市场。这甚至导致了一些在外人看来非常“反常”的决策。

以腾讯为例。微信团队急需一个好用的大模型，而腾讯自家的 AI 部门「元宝」则力推自己的闭源引擎。

最终，微信团队直接绕过了内部，接入了外部的开源对手「DeepSeek」模型。原因无他，只因它比内部的更好用。这是腾讯内部典型的产品经理文化，为了用户体验，产品负责人的话语权有时大过公司管理层。

当然，阿里和字节的风格不同。公司最高层会亲自挂帅，调集最顶尖的工程师集中攻坚。

除了人尽皆知的 996，为了打磨一个聊天机器人，团队在办公室连续奋战七天不回家，说实话，早已是常态。

在这样的高压竞争下，开源就成了一种增长黑客手段：没有授权费，可以即插即用，还能引发病毒式的二次创作和传播。巨头们想要的是市场份额，而开源，是通往这个目标最短的捷径。

说到底，这也不完全是商业策略。驱动中国企业家拥抱开源的，还有一股不服输、渴望证明自己的劲头。

几十年来，中国制造被贴上山寨的标签。许多 AI 创始人和顶尖学者，选择开源自己的研究，就是想向世界证明中国的创新能力。

这种心理因素绝不能被低估。开源与闭源的路线之争，在科技史上源远流长。

支持开源者，相信更严苛的审视和更广泛的采用，能加速技术的进步。而支持闭源者，则更看重保护自己的专有知识。

中国政府本身，其实并不太在意企业是否选择开源。

政府的目标，是通过五年计划等宏观政策，确保 AI 技术能渗透到经济的每一个角落，服务于国家发展。

真正将开源推到中国 AI 生态系统中心的，是企业家的理念，与现实的结构性力量相结合的必然结果。

“

[注：关于政府层面推动人工智能和机器人发展的努力，可以通过“中国制造 2025”、“东数西算”等计划了解更多。这些顶层设计的目标主要包括：1) 加速创新与自力更生；2) 提升全球竞争力；3) 推动关键行业（如制造、交通、医疗、农业）的转型升级；4) 这些举措在提振经济的同时，也可能带来地区发展不均等社会经济影响。]

这不是同一场比赛

最后，我想再次强调，中国和美国，跑的根本不是同一场比赛。

「部署」是中国正在收获的红利，而「命运」是美国仍在追逐的梦想。 双方都在追逐自己最看重的东西。

中国公司将开源模型快速融入大众生活，因为在应用层，速度就是一切，回报来得最快。

硅谷则将巨额资本倾注于更庞大、更封闭的模型，希望能率先抵达通用人工智能的彼岸，尽管没人说得清那究竟是什么。

中国的模型开发者，只是在理性地适应他们所处的环境。

芯片的限制，奖赏了效率；资本的结构和市场的逻辑，则将他们推向了开放。

请不要误解，中国当下的开源战略，是市场自发形成的，而非国家主导的。

它无比务实。正如一句中国老话所说：

兴趣，是不能当饭吃的。

在中国，即使是人工智能，也必须先证明自己能挣钱。