在人工智能大模型逐步迈向产业化深入阶段的关键时刻，中国厂商正积极探索以“开源策略”与“产业生态闭环”为双轮驱动的新增长模式。
2025年7月，阿里巴巴公司密集推出了四款通义系列模型，这些模型覆盖了基础语言处理、代码生成、逻辑推理以及视频生成等多个领域，并在全球开源模型社区中斩获了多项桂冠。特别是Qwen3基础模型，于7月22日被权威测评机构Artificial Analysis评为“全球最聪明的非思考基础模型”。紧接着的次日，Qwen3-Coder在HuggingFace模型总榜上力压GPT-4.1和Claude 4，登顶榜首，这一成就引起了业界的广泛关注。
当前，开源模型已成为中国AI产业在全球竞争格局中争取话语权的关键路径。DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM等国产模型在LMArena、HuggingFace等主流平台上屡获佳绩，部分能力甚至已经可以与国际主流闭源模型相抗衡。然而，随着OpenAI、Anthropic等公司逐步转向有限开源并设定协议标准，中国厂商所面临的战略窗口期正逐渐缩小。
AI产业的下半场竞争，不再仅仅局限于大模型的能力比拼，更多地涉及到生态系统的重构和产业能力的集成。谁能以技术普惠为基石，实现能力的复用、生态的协同以及商业模式的闭环，谁就有可能在全球AI产业的未来发展中占据主导地位。
中国的AI产业正在从“可用”向“好用、能落地、可持续”的方向迈进。在此过程中，阿里巴巴或许是最值得关注的变量之一。阿里巴巴在开源领域的积极投入，不仅为中国AI的发展开辟了一条可能实现短期突破和局部超越的新路径，还为中国开源大模型的“错位突破”提供了有力支撑。
从技术角度来看，中国开源大模型的核心竞争力正在逐步显现。这种竞争力主要体现在垂直场景的性能优化、架构创新的效率提升，以及成本控制与生态协同的能力上。例如，在垂直场景性能提升方面，中文语料库在数量和质量上均领先全球，文心大模型4.5在古诗词理解上的准确率高达92.1%，在法律文书处理等中文专业领域也以81.3%的准确率显著优于国际模型。
在架构创新效率上，国产模型普遍采用MoE（混合专家）架构以提高效率。DeepSeek在这一领域开创了先河，随后阿里Qwen3也迎头赶上，以235B总参数、22B激活参数的稀疏设计，在处理256K长文本时展现出了不俗的性能。极致的成本控制与开放的生态也成为中国开源路径的一大亮点。阿里通义千问的API价格降幅高达97%，全球开发者基于DeepSeek、Qwen等模型衍生出了超过10万种垂直应用，覆盖了医疗、教育等多个领域，形成了“技术开源—场景迭代—生态培育”的良性循环。
在生态层面，由阿里巴巴通义实验室共同发起的魔搭社区在过去两年内迅速扩张，当前已托管超过7万个开源模型，涵盖了LLM、对话、语音、文生图、图生视频、AI作曲等多个领域。魔搭社区的用户数量从2023年4月的100万增长至1600万，成为中国最大、增长最快的AI开源社区平台。
值得注意的是，本土场景的差异化需求进一步强化了中国开源模型的竞争力。例如，通义千问针对电商场景优化了推荐算法，DeepSeek与车企合作赋能智能座舱，这些实践难以被国际闭源模型所复制。国内通过开源已经构建了一定的领先优势，meta的Llama系列虽然为开源框架，但中国开源模型通过社区协作在推理性能上实现了超越，甚至推动了国际巨头调整策略，如谷歌Gemini部分开源。
然而，全球竞争格局正在发生变化。OpenAI已计划推出首个开源大语言模型，Anthropic也通过开源MCP协议推动工具与模型的互操作性。这意味着未来开源将不再是中国厂商的独有优势，“错位突破”的窗口期正在收窄。虽然开源路线曾帮助中国在算力受限和数据封锁的环境下迅速建立社区影响力与国际声誉，但单纯依赖开源可能难以形成长期的竞争壁垒。
尽管如此，开源仍是中国AI产业的重要抓手。未来的“错位突破”需要叠加行业深度应用、生态服务与国际合作，才能在全球开源浪潮加速的背景下维持竞争优势。阿里巴巴正通过“云+AI”的全栈能力推进生态整合，试图构建“可进化、强场景、软硬一体”的新范式，有望成为中国B端Agent落地的“链主”。
