矽谷開始反向借鑑中國AI

如何讓AI不再只是聰明的“玩具”?

誰能想到,作為全球科技風向標的矽谷巨頭們,如今也得向中國AI的技術文件“取經”呢?

在全球開源社區GitHub平台上,阿里千問(Qwen)、DeepSeek等中國開放原始碼專案的關注度持續走高,Meta、愛彼迎(Airbnb)等矽谷大廠,也紛紛將中國AI的技術架構納入研發視野。“矽谷輸出、全球承接”,過去數十年形成的這種單向技術流動格局,正發生逆轉。

據第三方機構統計,過去一年,80%的全球AI開源初創企業採用了中國模型;阿里千問衍生模型長期位居頭部;DeepSeek位列全球主流模型第9名。這場始於程式碼共享的產業重構,重塑了全球AI競爭的底層邏輯,並推動行業從技術壟斷走向多元協同。

告別了狂熱比拚參數規模的“軍備競賽”,中國科技企業走出了一條風格鮮明的差異化道路——依託開源與生態,追求落地和務實。如阿里巴巴集團副總裁、阿里千問C端事業群總裁吳嘉近期所言,AI在擁有超強大腦之後,現在要開始長出能觸達真實世界的手和腳,在生活中實實在在地替使用者“幹活”。

千問上線“辦事”功能,就是這一理念的實證。靠著阿里全生態的加持,它不止停留在對話層面,而是“一說需求就落地”,有效破解了AI落地難的痛點。這種“實用為王”的創新邏輯,不僅吸引了矽谷巨頭的注意,也標誌著全球科技圈進入多元共生、互相成就的新階段。

產業變局背後,我們更想追問:中國AI實現原創性突破的核心密碼是什麼?AI時代,一款真正“好用”的智能助手,究竟要具備那些關鍵特質?在解決本土產業痛點的過程中,中國AI企業積累了那些獨特優勢?如何讓AI擺脫“玩具屬性”,成為真正能落地幹活的得力幫手?

01 告別“參數競賽”,聚焦“能力密度”

三年前,全球科技界都在比拚一個數字:模型參數,中國企業一度被迫跟隨這場“燒錢”遊戲。據第三方測算,一次完整的GPT-4對話消耗的算力成本,相當於普通搜尋引擎查詢的10倍以上,這也使得大模型技術難以真正落地到普通使用者場景中。

直到2025年,Nature子刊發表《Densing Law of LLMs》(大語言模型的密度定律)一文。該研究提出的“能力密度”概念,顛覆了傳統評價體系,標誌著大模型發展從拼“規模”正式轉向拼“效率”,這一趨勢與中國AI企業的探索不謀而合。

來源:AI生成

中國AI企業率先跳出規模競賽。他們不再追求單一模型的極致性能,而是聚焦“能力密度”與“性價比”,建構能讓普通人用起來的技術方案。以千問為例,通過建構從2B到2C、從基礎模型到專業領域的完整開源矩陣,它不再是一個孤立的模型,而是一整套可擴展、可定製化的解決方案。

中國的開源生態呈現出更強的工程化特徵和商業化友好設計,也讓“能力密度”優勢轉化為全球生態影響力。例如,千問的開源協議允許商業使用而不收取授權費,初創企業能以極低成本獲得高品質的AI能力。這種“程式碼+工具鏈+生態”的系統性開放,讓中國開源模型在全球市場快速崛起。

2025年初,矽谷一家風投機構調研顯示,超過60%的受訪初創企業表示,他們的產品開發基於或借鑑了中國開源模型。而到2025年年底,高盛與OpenRouter的聯合統計顯示,這一比例已攀升至80%。中國開源模型的全球下載量佔比達到17.1%,首次超越美國的15.8%,在非洲、中東、拉丁美洲等新興市場的採用率更是快速上升。

“中國開源模型大幅降低AI開發成本”已成業界共識,部分初創企業能將相關成本降至原閉源方案的10%~20%。

如今,#ChineseAI、#Qwen3Coder等話題在海外社交媒體熱度飆升,德國開發者感嘆其為“程式設計界的iPhone時刻”,全球開發者踴躍分享用中國開源模型5分鐘搭建網站、1小時開發AI搜尋工具的案例。據第三方統計,截至2025年年底,千問衍生模型數量破18萬,居全球第一。

02 應用突圍:從“玩具”到“助理”的進化

當開源模型成為全球技術共享的載體,AI應用賽道也迎來爆發。

據AI Agents Directory 2025年4月統計,全球已上線AI Agent達1211個,2025年全年新增產品數量呈爆發式增長。但多數產品受制於基模能力、功能邊界或生態支撐,難以突破“娛樂玩具”的定位。去年底,有媒體統計稱,大多數通用型應用的使用者7日留存率普遍低於15%。

“聊得爽、用不上”已成為行業普遍痛點,一款真正好用的AI Agent,究竟該具備那些特質?如何讓AI從螢幕裡的“文字顧問”,變成能落地辦事的“執行夥伴”?

在吳嘉看來,數字世界裡,AI辦事的突破,離不開三個核心能力的提升:一是AI Coding,讓AI能精準呼叫各類服務介面;二是全模態理解,能讀懂使用者的文字、語音、圖片需求,甚至推理出隱性需求;三是超長上下文處理,輕鬆應對複雜任務。

知名商業顧問劉潤在深度體驗千問“辦事”功能後,從使用者視角給出了他的“評測”答案。在他看來,過去絕大多數AI助手都停留在“推理層”,只能提供方案卻無法落地執行,本質上是“聰明的陪聊”;而千問“辦事”功能的核心突破,在於打通了“推理-執行”的閉環,成為“能幹的助理”。

他先嘗試了一個簡單需求:“下午犯困,點個美式咖啡當下午茶。”千問立刻呼叫淘寶閃購的地址資訊,為他篩選出多款咖啡,清晰標註單價、距離、配送時間,還自動匹配了優惠紅包,全程無需跳出App,只需點選“選它”就能直達付款頁面,輕鬆完成下單。

接著,他測試了更複雜的民生服務需求:“我要去上海工作了,幫我把社保從杭州轉過去。”千問隨即聯動支付寶服務,先明確辦理條件——杭州停保、上海參保、不滿50歲等,再推薦“支付寶”“隨申辦”線上快速辦理通道,不僅詳細說明辦理流程和注意事項,還直接提供辦事入口,一點就能直達操作頁面。

更讓其驚豔的是千問App在複雜行程規劃上的表現。他計畫出差到長沙,並向千問發出指令:找一家不排隊的茶顏悅色,一家最火的中式點心店,一家本地人排隊的湘菜館,再定一間離三個地方都近的酒店。

他原本以為千問會扔來一段乾巴巴的文字攻略,但等了兩三分鐘之後,千問展示了一份完整報告,其中包括高德地圖的路線、去程的機票,並可跳轉到飛豬購票窗口。接著是茶顏悅色的導航、酒店的預訂連結,以及返程的機票。

來源:視訊截圖

他感慨:“這那裡還是一個聊天工具,這就像是一個帶著工具箱的AI助理。”而這種真正“辦事幹活”的能力,正是AI從工具進化到助理的關鍵。他也借此對比了近日引發熱議的Manus和豆包手機,雖然它們都被視為“AI助理”,但二者與千問的差距,恰恰藏在權限的邊界裡。

Manus基於大模型層的權限,本質還是個內建的AI大模型App,它可以提供資訊,但沒有打開App的權限。豆包手機使用的則是手機作業系統層的權限,本質是讓AI模擬人的手指來操作,但它也天然被攔在了許多超級App門外。

第三種便是千問,它不需要模擬人的手指,直接可以調動高德規劃路線、調動飛豬搜尋機票,它使用的是App等級的權限,相當於拿著一張跨應用的最高通行證。

千問App不光擁有“最高通行證”,還有一個“最強大腦”。他又特意給千問出了一道更高階的題:“幫我復盤過去雙11玩法和行銷策略。”

指令發出後,千問就展示了它的“多模態理解力”,梳理了雙11的規則、玩法、行銷節奏等複雜;接著又展示了它的“結構化交付能力”。最終,它呈現的是一份邏輯嚴密、詳細具體的分析報告,同時還附上整理好的表格文件——整個任務只用了不到1分鐘。

來源:千問操作介面截圖

由此可以看出,相比於Manus更擅長在模型層、公域資訊層做閉環任務,千問可以做到其他AI助手難以完成的調動App、支付下單等動作。

據瞭解,千問App自2025年11月上線以來,公測23天月活使用者即突破3000萬,30天月活破4000萬,2025年12月以149.03%的月活增速登頂全球AI應用增速榜。截至2026年1月15日,千問C端月活使用者已正式突破1億,在學生和白領群體中形成“現象級”傳播。

吳嘉透露,今年春節後,千問App將開放第三方接入。

03 產業基因:生於本土,長於實踐

吳嘉在1月15日召開的千問App發佈會上強調:千問的獨特優勢在於“最強模型與最豐富生態的結合”。

來源:受訪者

一個“集大成者”的千問,又是如何生長起來的?其根植於中國特有的產業土壤、多元場景、工程化積累,以及中國AI創業者的務實導向。

首先,中國擁有全球最為多元的消費場景和商業生態,一個能在中國市場良好運行的AI模型,需要具備處理複雜場景和邊緣案例的強大能力,中國的AI技術也由此鍛鍊出了更強的實用性與適配能力。

據瞭解,千問的訓練資料覆蓋了阿里生態內超10億使用者的真實互動場景,包括購物、出行、支付、辦公等200多個細分領域,僅本地生活場景就包含超1000萬商家的服務資料。這種海量且多元的資料積累,讓千問能精準理解“加辣少鹽”“就近停車”“周末親子游小眾目的地”等具象化、個性化需求。

其次,中國科技企業擁有在大規模使用者、複雜系統中生長出的強大工程化能力。以千問的AI購物功能為例,其背後是一套完整的交易保障系統,包括異常檢測、風險控制和使用者體驗最佳化等多個模組。這些都源自中國電商平台在長期營運和極端場景下積累的豐富經驗。

不同於矽谷常見的“技術尋找問題”模式,中國AI企業更多採用“問題驅動技術”路徑。北京大學電腦科學技術系教授、北京智源人工智慧研究院理事長黃鐵軍在2025年中關村論壇期間接受採訪時指出,中國AI發展始終以解決實際問題為導向。

這種思考方式,使中國科技產品更注重易用性和實用性。而阿里在B端積累的技術能力和生態價值也將在C端得到釋放。千問不僅整合了淘寶、支付寶、飛豬等C端生態資源,更將阿里雲在工業網際網路、金融科技、智慧政務等領域的B端能力下沉,形成“B端能力支撐C端體驗,C端場景反哺B端最佳化”的正向循環。

“我們的目標是,大部分生活辦事場景,只用千問App就夠了。”吳嘉在前述發佈會上稱,“現階段,我們沒有商業化考量,推薦商品會基於價格最優、送達最快等綜合因素,優先關注使用者滿意度和產品能力。”

吳嘉還表示,“我們不追逐短期流量規模。在智力時代,AI產品的關鍵是過沒過智能門檻,能不能像人一樣服務、執行,有沒有高精準率和滿意度。我們會一步步邁進,把千問App打造成最強大的人類AI助手,真正讓AI幫助到每一個人。”

04 未來:開放、共生與差異化

立足長遠來看,阿里和千問的創新意義更在於:伴隨中國AI的崛起,技術從矽谷流向中國的單向模式正被打破。這種逆轉不僅體現在開源模型的全球擴散,更延伸至技術策略、思維方式與投資邏輯的全面重構。

資料正在印證這一趨勢:Hugging Face 2025年度報告等第三方機構資料顯示,千問、DeepSeek等中國模型的開發者社區活躍度呈現爆發式增長,年增速預估超300%,貢獻者覆蓋全球120多個國家與地區,其中矽谷開發者貢獻佔比達27%,意味著中國技術正成為全球創新的“基礎設施”。

這種反向借鑑不僅體現在技術策略上,也深刻影響了矽谷的思維方式。

過去矽谷企業更傾向於“技術驅動創新”,先突破前沿參數再尋找應用場景;而如今,越來越多企業開始關注如何將AI技術與具體場景深度結合,而非僅僅追求技術參數的領先。矽谷知名科技分析師本·湯普森在其多篇專欄中指出,AI需回歸商業實用價值。

這種思維轉變最直接的體現,是矽谷科技巨頭的業務調整:Google將AI團隊與搜尋、雲服務場景深度整合,2025年推出的“AI+企業協作”方案,被外界視為直接借鑑中國AI“生態聯動”的落地模式。

全球AI產業發展更加多元和開放的今天,中國和矽谷的AI發展路徑已呈現出既競爭又互補的格局。中國AI的“勝負手”在於應用落地和生態建構,這種差異化,為全球AI創新提供了更多可能。未來,兩地的AI發展和互動或將更加緊密。

AI的全球故事正翻開新的一頁。這一頁上,矽谷與中國互為鏡鑑,也將共赴未來。 (中國企業家雜誌)