近日，被譽為“小鋼炮”的開源模型Qwen3.8-27B連日登頂全球大模型趨勢榜，開源兩日全球下載量即破百萬，業內預測年內有望登頂點贊榜。這是繼DeepSeekV4、KimiK3后，又一款引發全球關注的開源大模型。通過開源，AI產業進入了義利并舉的蓬勃發展期。業內人士認為，與互聯網時代相比，AI時代的開源生態已有大幅發展，但仍有不小進步空間。
開源模型密集上新
近段時間以來，行業開源大模型持續上新霸榜。7月份，月之暗面2.8萬億參數的KimiK3開源，一度引發全球科技市場波動；8月初，稀宇科技開源通用視頻模型MiniMaxH3，不俗的視頻生成能力受到業內追捧；隨后，阿里千問的2.4萬億參數Qwen3.8-Max和270億參數Qwen3.8-27B接力開源。
這些產業模型參數各異、用途不同，卻都在全球開源社區掀起強勁的技術潮流。抱抱臉（HuggingFace）是全球主要AI大模型托管平臺和開源社區，其托管大模型數量超300萬。截至8月19日，在HuggingFace趨勢榜前十名中，Qwen3.8-27B連續多日位居榜首，開源2天下載量破100萬次。同期，HuggingFace點贊榜中，上線月余的Kimi-K3獲贊過1萬，上線僅周余的Qwen3.8-27B獲贊超1.1萬。榜首大模型雖獲贊1.4萬余，但其上線已約20個月，按此預估，年內點贊榜首席位或將易主。
HuggingFace在2026年夏季報告中指出，Qwen已成為全球開源模型生態中最大的基座之一。在2026年前七個月，Qwen衍生模型每天新增約180至210個；截至7月底，平臺上的Qwen衍生模型超過15萬個，是第二名的1.8倍。
阿里云相關負責人告訴記者，千問系列模型自2023年開源至今，已開源460余個模型，衍生模型數超30萬個，累計下載量突破30億次。
天工開物開源基金會秘書長莊表偉告訴記者，隨著DeepSeek、千問、Kimi、智譜等大模型廠商的加入和跟進，開源已經成為中國AI行業的默認選項。
產業走出增收新路徑
隨著AI企業對開源大模型布局的持續深化，行業普遍存在疑問：大模型一旦開源，企業將如何賺錢？記者采訪了解到，善用開源不僅不會影響商業變現，還可能“名利雙收”。
開源社區Datawhale生態負責人司玉鑫表示，在頭部大模型產品很難被直接超越的情況下，后發廠商可依托開源模式，吸引大量生態主體共同迭代產品，沖擊行業頭部地位。而且，開源用戶在使用過程中，更可能對產品形成認同感，持續跟進產品、提供深度反饋，進而成為廠商的高價值貢獻者，為產品發展提供創造力。
“開源的商業價值是通過讓利來擴大用戶基數，實現薄利多銷。”莊表偉說，例如，傳統商業軟件基于100%功能定價，但僅能覆蓋有限付費用戶；采用開源模式后，商業版僅需針對獨有的20%功能收費，而開源版的免費屬性可帶動整體用戶規模大幅擴張，即便付費轉化率不變，總收益也可能提升不少。
而且，大模型和軟件不同，從開源到用好仍存在較高的技術門檻。Huggingface中國區前負責人王鐵震表示，大模型的部署門檻較高，特別是參數量上萬億的大模型，普通消費級硬件根本無法支撐運行，相關服務器成本預計為千萬元級別，即使算力租賃成本也要每小時上百美元，遠高于直接購買官方API或包月服務的成本。而且，官方服務質量更穩定，在回答準確度、單位時間輸出詞元數量、可承載并發量方面，一般都遠優于用戶自行部署開源模型的效果。
如今，一些AI企業已經通過開源獲益頗豐。王鐵震透露，此前，Kimi憑借其在長上下文技術方面的突破及多個開源項目，在開源社區贏得極高聲譽，其估值由此大幅躍升，成為國內估值最高的AI獨角獸之一。智譜持續發布開源模型，并經過開源社區驗證與肯定，為其估值增長和上市發展提供了有力支撐。
杭州電子科技大學人工智能開源生態學院院長徐旭初認為，國內的AI開源生態，整體上是選擇性地開放代碼、模型、核心技術能力，本質上是企業的商業戰略行為，核心目的為獲客引流、構建技術護城河、保持市場競爭優勢。
生態短板仍待補齊
盡管AI開源產業已在全球生態中占據重要席位，但開源生態仍存在明顯短板，尚有較大提升空間。
在開源用戶數量方面，開源社發布的《2025中國開源年度報告》顯示，截至2025年底，開源社區GitHub平臺上中國的活躍開發者超210萬，規模穩居全球第三；如果加上國內開源社區，整體數量預計超過350萬人，位居全球第二。但是，從新增活躍開發者變化趨勢看，中國從2016年至2018年穩步上升，2020年后持續回落，2025年僅新增約1.5萬人。
業內人士認為，當前AI開源產業繁榮主要依靠頭部企業拉動，長尾價值尚未充分挖掘，產業生態仍有較大挖潛空間。
與此同時，行業開源人才生態也面臨挑戰。徐旭初指出，國內AI開源生態從發展初期就由大廠主導推動，但AI開源生態繁榮不依賴單一節點的優秀程度，而是依托技術、工具、安全等多個模塊的并存與互相依賴。此外，我國開源AI技術向產業價值轉化缺乏成熟的中間承接層；同時，相關人才結構性矛盾顯著，表現為懂AI技術的人員不了解產業需求、懂產業的人員不熟悉AI技術。
如今，扶持開源生態、用好開源產品已經成為各級政府的共識。《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》提出“促進開源生態繁榮”，包括“支持人工智能開源社區建設，促進模型、工具、數據集等匯聚開放”等。此外，《北京市開源生態體系建設實施方案（2026-2028年）》《上海市加強開源體系建設實施方案》《深圳市推動開源鴻蒙歐拉產業創新發展行動計劃（2023-2025年）》等政策也接連出臺，致力于打造開源創新高地。
對于完善開源生態，徐旭初認為，應遵循“堅持長期主義，壯大耐心資本，優化功能路徑，鼓勵兼容并蓄”的發展原則，秉持“企業與高校雙輪驅動，生態與場景深度融合，發展與治理適度超前”的思路，鼓勵國內企業、科研院所、開源基金會深度參與國際開源治理，從淺層參與轉向規則制定層面的深度參與。同時，強化人工智能開源生態的全球敘事能力，提升英文交流比例、拓展多語言交流渠道，推廣開源實踐經驗，提升國際影響力。（記者 葉健）
轉自：經濟參考報
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