在人工智能大模型步入产业化深入阶段之际，中国科技企业正积极探索以“开源战略”与“产业生态闭环”为双轮驱动的新增长模式。
今年7月，阿里巴巴公司密集推出了四款通义系列模型，覆盖基础语言处理、代码生成、逻辑推理及视频内容创作等多个领域，并在全球开源模型社区的多项评测中脱颖而出。尤为引人注目的是，Qwen3基础模型于7月22日荣获测评机构Artificial Analysis颁发的“全球最智能非思考基础模型”称号；紧接着次日，Qwen3-Coder又在HuggingFace模型排行榜上超越GPT-4.1与Claude 4，登顶榜首，引发了业界的广泛关注。
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战略高地。DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM等国产模型在LMArena、HuggingFace等主流平台上屡获佳绩，部分能力维度上已能与国际主流闭源模型比肩竞争。然而，随着OpenAI、Anthropic等国际巨头转向有限开源与制定协议标准，中国厂商面临的机遇窗口正逐渐缩小。
AI领域的下半场较量，已超越单纯的大模型能力比拼，更多地聚焦于生态系统的重构与产业能力的整合。谁能以技术普及化为基石，实现能力的复用、生态的协同以及商业模式的闭环，谁便有可能在全球AI产业的未来发展中占据先机。
中国的AI发展正逐步从“可用”迈向“好用、实用、持续发展”的新阶段。在此过程中，阿里巴巴无疑是一个值得密切关注的变量。
中国在开源大模型领域的突破，采取了错位竞争的策略。“从国际视角来看，中国在开源领域的投入力度空前。”云蝠智能创始人魏佳星指出，开源为中国AI提供了一个“短期内实现突破、局部领域超越”的可行路径。
技术层面，中国开源大模型的核心竞争力日益凸显。上海仁软科技有限公司总经理冯旭介绍，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能力的增强。特别是在中文语料处理方面，无论是数量还是质量，中国均处于领先地位，如文心大模型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%的准确率显著领先国际模型。
在架构创新方面，国产模型普遍采用MoE（混合专家）架构以提升效率。DeepSeek率先在这一领域取得突破，随后阿里Qwen3紧随其后，以235B总参数、22B激活参数的稀疏设计，在256K长文本处理中展现出卓越性能。同时，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特色。阿里通义千问的API价格降幅高达97%，全球开发者基于DeepSeek、Qwen等模型已开发出超过10万种垂直应用，涵盖医疗、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迅速扩张，目前已托管超过7万个开源模型，覆盖LLM、对话、语音、文生图、图生视频、AI作曲等多个领域。社区拥有超过2000家贡献机构，用户数量从2023年4月的100万快速增长至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推荐算法，DeepSeek与车企合作提升智能座舱功能，这些实践难以被国际闭源模型复制。冯旭指出，通过开源，中国已构建了部分领先优势，meta的Llama系列虽为开源框架，但中国开源模型通过社区协作在推理性能上实现了超越，甚至促使国际巨头调整策略，如谷歌Gemini部分开源。
然而，全球竞争格局正在发生变化。头豹研究院分析师邹宜达指出，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，错位竞争的窗口期正在缩短。虽然开源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竞争优势。
尽管如此，开源仍是中国AI产业的重要抓手。邹宜达认为，目前中国开源模式已带来一定的商业价值。以智谱GLM系列为例，开源后已有超过300家企业在金融风控、智能客服、教育问答等场景实现落地，实现了从实验室到行业应用的快速迁移。阿里Qwen也将其7B与72B模型集成至钉钉智能办公与企业知识库，形成了可持续的商业模式。
随着大模型从算法能力向企业级应用场景延伸，行业共识日益明确：开源仅是起点，构建完整生态、实现产业落地才是决定胜负的关键。数字基础设施领域，阿里具备先发优势。据IDC发布的报告显示，2024上半年，阿里云在中国公有云服务市场中以IaaS和PaaS市占率双料冠军领跑。
在行业落地方面，新一代人工智能不仅需要行业大模型，更需要端到端的解决方案，涵盖上层应用、训练数据、底层算力、智能平台及工程实现。阿里云正通过“云+AI”的全栈能力推进生态整合，已联合不同行业力量打造超过百种AI模型联合解决方案，涵盖能源、制造、政务、交通、医疗等关键场景。
企业级Agent的构建正朝着模块化、标准化的方向演进。国内平台已快速完成从模型调用到任务执行的闭环，并积极采纳MCP协议规范交互标准，推动模型与工具的协同，避免架构孤岛。天风证券指出，AI Agent是大模型应用落地的核心方式，未来市场规模有望超过万亿，深入B端企业的方方面面。阿里与通义千问在B端拥有更充足的资源禀赋，且模型能力、模型生态、自主硬件层面积淀深厚，有望成为中国B端Agent落地的领航者。
