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沒想到，驅動下一代美國創新的，竟然是中國搞出來的AI……
下一個時代的AI領導力，將不再取決於誰的模型最強大，而取決於誰的模型無處不在。
日前，矽谷頂級風險投資公司Andreessen Horowitz（a16z）的普通合夥人馬丁·卡薩多（Martin Casado）在接受《經濟學人》採訪時，透露了一個驚人資料：
在其投資組合中，高達80%的AI初創公司，
其底層技術正建構於來自中國的開源大模型之上。
01. 翻轉發生
資料不會說謊：我們來看模型的下載量。
在AI領域，模型的下載量如同一個國家的數字GDP，直觀地反映了其技術影響力與生態系統的活躍度。
要看最公正的資料，那得看全球最大的AI社區和模型託管平台Hugging Face。最近，AI研究員內森·蘭伯特（Nathan Lambert）繪製的一張圖表，直觀地記錄了這場“翻轉”的軌跡。
圖表上，代表中美兩國開源模型累計下載量的兩條曲線，從2023年下半年開始，代表美國的藍線雖保持增長，勢頭也很不錯，但中國的紅線更猛，以更陡峭的斜率向上竄，在2025年上半年會成功超越美國，並預計在2026年上半年衝向驚人的3.2億次下載量，建立起決定性的領先優勢。
蘭伯特在這張圖上標註了一個詞：“The Flip”（翻轉）。
如果你看最近Hugging Face的趨勢榜單，幾乎都被中國模型“屠榜”：
阿里巴巴的Qwen（通義千問）系列、百度的ERNIE（文心）大模型、DeepSeek（深度求索）以及月之暗面（Moonshot AI）的Kimi等等模型，長期佔據下載量和關注度的前列。
即使有些模型名字看上去不像中國的，但你點進去，大機率會發現我們的開源模型是以base model的面目出現的。
更讓人震驚的是另一個全球性平台 Design Arena，主要是設計相關功能，其模型排名由使用者直接投票決定，我們看到：
排名前18的開源大模型均為中國模型，而第一個非中國模型（來自美國）僅排在第19位。
02. 雙重優勢
問題是，這一切是怎麼發生的呢？
為什麼美國初創團隊要用中國AI模型呢？
很顯然，一大原因就是成本。
允許我們舉個現實的例子：
優一家名為“LinguaBot”的AI翻譯初創公司，每月需處理10億tokens的請求。
如果使用OpenAI的API，根據模型不同，其每月的帳單至少在1萬到2萬美元之間。
但如果使用中國的開源模型，如Qwen、DeepSeek系列，它們大多遵循Apache 2.0等寬鬆的開源協議，允許開發者免費下載、本地部署和微調，完全掌控自己的資料和應用。創業公司前期可能需要投入數千美元購買或租賃雲端伺服器，但此後的每月營運成本可能驟降至2000至4000美元——直接打了骨折！
對於任何一家需要進行大量模型微調、測試和迭代的初創公司而言，這節省下來的每一美元，都是其在激烈市場競爭中得以存活的寶貴燃料。
而且說實在的，開源模型已經很優秀了。
它們在多個關鍵基準上實現了“性能平價”（Performance Parity），甚至在特定領域實現了超越。
比如DeepSeek的V3模型在多項評測中擊敗了Meta的Llama 3.1；阿里巴巴的Qwen系列在Hugging Face等多個榜單上名列前茅；而百度的ERNIE 4.5系列則在混合專家（MoE）架構上取得了顯著突破，用更少的計算資源實現了媲美更大參數模型的性能。
所以除了初創企業之外，像愛彼迎（Airbnb）這樣的矽谷巨頭，
也公開承認正在“重度依賴”中國的開源AI。
愛彼迎CEO布萊恩·切斯基（Brian Chesky）在一次採訪中坦言，其用以驅動核心AI客服系統的，正是阿里巴巴的通義千問（Qwen）模型。
儘管愛彼迎採用了包含OpenAI和Google在內的13個不同模型，但通義千問是當之無愧的“頭號主力”，因為它在多語言處理上的具有非常明顯的優勢，機器人專家的創始人Nicolas de Cameret評價道：通義千問的多語言支援是原生的，聽起來自然得多。
這種能力對於一個業務遍及全球220個國家的平台而言，就是核心競爭力。
切斯基的理由直截了當：
“ChatGPT的整合能力還‘沒有完全準備好’，
而通義千問‘非常好’，而且‘又快又便宜’。”
03. 圍牆花園 V.S. 開放廣場
至此，你可以看到中美兩國AI發展的不同路徑：
美國最頂尖的模型被嚴格地保護在“圍牆花園”內；而中國的AI實驗室則採取了截然不同的“廣場策略”，以極高的頻率發佈新模型、新權重，鼓勵全球開發者進行“二次創作”。
這種開放性形成了一個強大的飛輪效應：
更多的下載意味著更多的應用、更多的反饋和更多的改進。
正如一位Reddit使用者評論道：
“如果80%的美國創業公司都在用中國模型，你可以安全地假設，在全球其他地區，這個比例可能接近100%。”
這場從矽谷開始的“秘密”轉向，
正在成為全球性的陽謀。
當前開源AI的格局，不禁讓人聯想到上世紀90年代的Linux。
開源，通過匯聚全球智慧，最終在商業上戰勝了封閉。AI的革命，似乎正在重演這一幕。
美國在引領了早期GPT系列模型的發展後，出於對“安全”的擔憂和商業利益的考量，逐漸關上了開放的大門。
而中國，則抓住了這個戰略機遇期，選擇了一條“以開放換影響”的道路。
眾所周知，美國試圖通過晶片出口管制等手段遏制中國AI的發展，但這反而加速了中國在自主AI框架上的自給自足。
而當全球開發者越來越多地基於中國的開源模型進行創新時，中國實際上就在輸出技術標準和行業規則。
這是一種比硬體出口更深遠、更持久的“軟實力”建構。
自然，美國決策層已經意識到了這一威脅。
一位不願透露姓名的西方網路安全專家說：“當你將核心業務邏輯運行在一個中國模型上時，你必須考慮到潛在地緣政治層面上的‘後門’風險。倘若未來中美關係進一步緊張，這些模型的更新、維護和社區支援是否會成為被利用的籌碼？”
於是我們看到，川普政府在2025年7月發佈了《美國AI行動計畫》，其中明確提出，需要確保美國擁有“基於美國價值觀的領先開源模型”。
隨後，OpenAI也像征性地發佈了其多年來的首個開源模型gpt-oss，但這被普遍視為一種被動的、遲緩的回應。
更具實質性的努力來自於由蘭伯特等人倡導的“美國真正開放模型”（ATOM）項目，該項目呼籲政府和企業界聯合投入，重新奪回開源生態的主導權。
在不少美國人看來，這場反擊不僅是技術之爭，更是一場關於未來AI應遵循何種價值觀和治理模式的“標準之戰”。
04. 未來
中國的開源AI模型下載量超越美國，以及在矽谷創業圈的高滲透率，標誌著一個新時代的開端。
對中國而言，絕對稱得上是階段性的勝利——
這一階段的成功，
首先驗證了開源戰略的正確性。
面對技術封鎖，開源不僅是有效的突圍方式，更是通過建構全球開發者社區，將中國的技術轉化為事實標準的聰明策略。
其次，它展現了中國獨特市場優勢的巨大潛力。
“人工智慧+”行動的核心，就是將AI模型與龐大的製造業、醫療等實體經濟相結合，這種大規模應用場景是任何其他國家都難以複製的護城河。
同時，在高端晶片受限的背景下，以DeepSeek為代表的模型通過演算法和架構創新，證明了一條“低算力、高效能”的差異化路線是完全可行的。
然而，下載量的激增並不能完全掩蓋潛藏的結構性問題。
最現實的挑戰在於商業模式：
如何將巨大的影響力轉化為可持續的收入，以支撐長期的研發投入，這是所有開放原始碼專案必須回答的問題。
更深層次的風險則在於核心技術的自主可控，儘管模型層面進步很快，但在高端晶片、開發框架等底層技術上，“卡脖子”的風險依然存在。
此外，隨著影響力的擴大，如何在全球範圍內建立信任與安全體系，回應地緣政治帶來的顧慮，將直接決定這條路能走多遠。
最終，所有這些都指向一個根本目標：
完成從應用大國到基礎研究強國的轉變，補齊原創性理論的短板。
人工智慧的未來，不太可能由一家公司或一個國家壟斷，它將是一個由不同技術路線、商業模式和文化價值觀共同塑造的多極化世界。
在新的競爭範式下，領導力不再僅僅取決於誰擁有最頂尖的模型，而在於誰的技術能夠成為全球創新的基礎。
而幸運的是，中國已經憑藉其堅定的開源戰略，佔據了極其有利的位置。 (TOP創新區研究院)