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全球开源大战，有多少AI打回原形？ - LOL首发阵容

全球大模型领域正掀起激烈竞争。

10月20日，深度求索（DeepSeek）发布了一项令全球AI界瞩目的声明，将其内部用于大规模推理业务的原始框架DeepInfer完全开源，同时推出生产级Token编解码组件deepseek-recipe。这两个组件以Apache 2.0和MIT协议在GitHub上发布，允许全球开发者进行商用、修改和二次分发。媒体评价称，DeepSeek此举相当于开源了自家的“印钞机”，体现了真正的开放精神。

在全球顶级大模型企业中，DeepSeek成为首个公开生产环境原生推理框架的公司。此前，推理调度、算子优化和Token对齐逻辑被MaaS服务商视为维持API溢价和扩大社区部署成本差距的核心商业机密。

这次开源并非简单的技术捐赠。DeepSeek在随附的《DeepSeek V4.1 Flash 大规模推理部署实践》技术文档中，披露了其线上集群的运营数据：通过DeepInfer调度系统，单个集群每日处理约155万亿Token的请求流量，峰值吞吐接近每秒17.94亿Token。按谷时段API定价计算，每张计算卡每小时的收入约为38美元。

该系统原生支持英伟达SM100 GPU和华为昇腾Ascend 950 NPU两条硬件路线。deepseek-recipe组件负责统一对话消息格式、提示词编码、流式输出解析、工具调用和JSON Schema结构化返回，确保云厂商私有化部署后的调用体验与DeepSeek官方API一致。

消息发布后，全球开源赛道进入密集发布期。两天后，国内另一家大模型企业科大讯飞宣布，首次基于全国产算力实现代码和智能体能力突破的星火X2.6正式发布，并持续开源。六个月前，该公司推出了国内首个企业级开源、自托管的AI技能管理平台AstronClaw。

海外市场同样节奏加快。Meta的Llama系列持续迭代权重版本，谷歌在Gemma系列轻量模型后补充推理优化套件，英伟达领投8亿美元支持Reflection AI推出Beam大模型，并完成对Hugging Face的收购。

值得注意的是，黄仁勋联合25家科技企业发布了《开放权重与美国AI领导力》公开信，主张维持开源权重生态，反对一刀切监管禁令。联名名单包括微软、Meta、Mistral，而Anthropic和谷歌闭源团队仍坚持闭源路线——硅谷内部开源与闭源路线的裂痕被公开化。

一个关键问题随之浮现：为什么在短短两年内，全球大模型企业集体转向开源？如果开源意味着模型权重、推理工具和底层代码对外公开，任何人都可以下载、微调、部署和改造，传统API售卖的护城河是否正在消失？

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要理解这场AI开源浪潮，最合适的参照样本并非当前的大模型，而是两段经典博弈：微软在封闭与开源之间反复摇摆的战略，以及安卓凭借开源策略迅速占领智能手机市场的商业实验。

微软与开源的历史恩怨是理解这场竞赛的关键。二十世纪末到二十一世纪初，微软将Linux和GPL视为对Windows授权模式的威胁。时任CEO史蒂夫·鲍尔默曾称Linux为“癌症”。但2014年萨提亚·纳德拉接任后，风向逆转。

2018年6月，微软以75亿美元收购GitHub，纳德拉在声明中表示：“微软是一家开发者优先的公司，通过加入GitHub，我们强化了对开发者自由、开放和创新的承诺。”他同时说出那句被反复引用的话：“Microsoft is all-in on open source.”微软拥抱开源并非因为开源变得道德正确，而是因为其利润重心从Windows授权转移到了Azure云服务，而云上运行大量Linux和开源工作负载。不支持开源，Azure就只是“Windows Only”的云，在云战争中毫无胜算。

谷歌在移动互联网时代打造的安卓体系，更早验证了开源扩张的威力。2007年iPhone发布后，谷歌在移动操作系统上几乎没有立足之地。如果安卓闭源，没有手机厂商会抛弃现有系统去押注新手。谷歌选择将安卓底层开源，以零授权成本吸引三星、HTC、摩托罗拉等厂商集体入局，用“联合所有厂商”的方式对抗iOS。

但谷歌的“开源”从一开始就是分层设计：底层代码开放以扩大设备基数，真正产生持续利润的GMS——Play商店、Gmail、地图——始终闭源并由谷歌掌控。安卓的胜利，是开放层做规模、闭源层做利润这一商业架构的胜利，而非单纯开源理念的胜利。

简而言之，安卓的底层逻辑是开放底层以争夺生态席位，封闭流量入口以守住变现渠道。放到当前的大模型行业，DeepSeek开源DeepInfer，本质上复刻了这套逻辑的升级版本：模型权重此前已开放，现在进一步开放推理调度中间层，补齐部署链路中成本最高、门槛最高的环节，降低云厂商和政企客户自建服务的成本。而DeepSeek仍保留原生优化的上层服务、企业私有化咨询、定制微调等高价值业务，不再仅靠售卖Token API赚取差价，而是依靠生态规模扩大技术栈的商业接触面。

结合这两段历史，可以得到一个朴素但关键的判断：企业选择开源，通常不是因为开源本身是目的，而是因为它在特定竞争位置上，是扩大生态、分摊成本、对抗在位垄断者最有效的杠杆。当竞争位置发生变化，开源的边界和诚意也会随之变化。

此外，地缘层面的变化进一步放大了开源的战略价值。国内AI厂商面临高端芯片供给受限的外部环境，单纯比拼超大集群的训练算力并不具备天然优势。开源成为差异化突围路径：将模型、算子和推理框架释放到全球社区，依靠算法和调度层的优化，在有限算力条件下做出有竞争力模型，借助开发者社区自发完成适配、微调和场景落地，由全球数百万开发者共同完成生态建设，而不需要企业单独投入巨额市场预算教育客户。

至于英伟达力挺开源，本质上是防止全球开源生态加速脱离其硬件体系，损害自身硬件生意。在这场博弈中，开源不再只是产品策略，也是算力厂商和模型厂商争夺生态标准的地缘筹码。

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但热潮之下，一个残酷的问题悬在所有开源玩家头顶：开源不等于胜利，开放权重和底层代码只是拿到生态赛场的入场券。大量曾经声势浩大的开源模型，在热度褪去后迅速沉寂，即在激烈竞争中“打回原形”。

事实上，过往开源软件领域已反复上演类似剧情：无数开源项目短暂爆红，在核心团队资源耗尽后慢慢停滞，最终被生态遗忘。在大模型赛道，淘汰速度只会更快：模型评测标准持续更新，推理硬件持续迭代，客户对稳定性、多模态和智能体能力的要求不断抬升，只靠一次性开源无法守住位置。

沿着当前产业线索推演，这场全球开源大战的未来演化路径不会走向单一赢家通吃，而是走向分层、分阵营、软硬件深度绑定的格局。闭源与开源也不会互相消灭，而是长期共存、互相渗透。

从目前全球大模型市场看，赛道的第一层是底层推理与部署基础设施的竞争，涉及推理引擎、算子库和编解码组件。在这一层，兼容性、硬件适配、吞吐延迟和成本底线是核心指标。其盈利方式不是直接售卖代码，而是配套企业级支持、集群部署咨询、定制算子开发和算力调度服务。

这一层的赢家不会是单一厂商，少数经过万亿级Token流量验证、同时兼容多硬件架构的框架会形成事实标准。DeepSeek押注DeepInfer，或正是想跻身这一阵营，将其在大规模推理上的工程经验变成行业标准。

第二层是基座模型权重的竞争，这也是大众关注度最高的赛道。基座模型将出现明显分化路线：一部分模型走通用全能路线，持续对标闭源旗舰能力，兼顾代码、数学、长文本和多模态；另一部分模型则走向垂直轻量化，面向端侧、工业、医疗和车载等细分场景，追求低功耗、低成本和高确定性。

请注意，长期能站稳脚跟的基座玩家必须同时满足两个条件：持续稳定的算力投入支撑迭代，以及庞大活跃的开发者社区持续产出微调版本和应用插件。国内活跃度较高的大模型多集中在这一层面，但能同时满足这两个条件的玩家并不多。

第三层是硬件-模型-推理栈的绑定阵营，这是英伟达最在意的战场，也是国内开源厂商最核心的机会。开源模型异构适配能力越强，国产算力的生态短板弥补速度越快。

反过来，算力底座的成熟度也决定开源模型能否在政企大规模落地。未来客户选择开源模型，很多时候不是先看评测分数，而是看它能否稳定跑在自己现有的算力集群上。硬件生态的力量会持续重塑模型的市场份额。从这个层面看，科大讯飞作为国内唯一国产算力底座的大模型厂商，或许未来更能拥有话语权。

公允地说，对于中国AI企业而言，开源浪潮带来显而易见的红利，同时也埋着难以回避的结构性难题。

红利最明显的表现在生态话语权上：依靠开源模型，国内厂商绕开高端算力壁垒，获得直达全球开发者和政企客户的通道，在欧洲、东南亚和中东等重视数据自主的市场建立品牌认知，打破过去AI能力只能由少数美国闭源厂商供给的格局。

开源也倒逼内部工程能力进化：社区的测试、漏洞反馈和二次开发相当于免费的全球质量验证。推理框架和Token组件开放后，各地开发者会在不同硬件上压测极限场景，帮助厂商发现内部测试无法覆盖的缺陷。同时，开源也为国产算力创造了生态土壤，昇腾等NPU平台要壮大，最需要大量模型、算子和推理框架主动适配。

但挑战不容小觑。

核心问题是商业化闭环难题。开源后，模型权重本身不再是收入来源，企业必须转向私有化部署、技术支持、微调服务、算力租赁和行业解决方案变现。这类业务属于重交付、长周期项目，毛利远高于API调用，但规模化扩张难度更大。许多开源模型团队拥有不错的技术，却缺乏面向政企的交付网络，社区热度难以转化为稳定现金流。一旦融资环境收紧，持续迭代的资金就会断裂，项目就此停滞，即“打回原形”。

治理与合规风险是绕不开的话题。开源代码和模型权重对外分发后，模型输出内容、数据溯源、版权、蒸馏衍生、出口管制和属地监管规则变得复杂。不同国家对开源权重的管控尺度差异巨大，模型一旦流出，很难管控下游使用者的场景，合规成本持续抬升。

容易忽视的是社区治理的长期成本。开源社区并非发布代码即可自动运转，需要持续维护文档、合并社区贡献、维护版本分支、协调衍生项目等，这需要专门的工程团队长期投入。许多国内团队低估了社区运营的人力消耗。

同质化内卷同样是一道大坎。大量开源模型在评测榜单上指标接近，差异化不足，客户选择时容易陷入比价，压缩所有玩家的利润空间。行业也容易陷入恶性价格战，这种场景在国内光伏、家电等多个行业中屡屡出现。

回到最初的话题，谁会留在牌桌上？

全球开源大战不会以“开源战胜闭源”或“闭源消灭开源”收场。更可能出现的格局是，开源的边界被重新划分：权重开源成为常态，推理框架开源成为少数真正有工程纵深玩家的新战场，而闭源能力则退守到需要持续大规模算力投入的前沿训练和高度受监管的企业服务层。

在这一格局中，能够“笑到最后”的不会是开源口号喊得最响的那一家，而是能在开源与商业之间建立结构性连接的那一类参与者。英伟达的赌注是用资本和平台把开源开发者留在自己的硬件轨道上；谷歌是用Gemma在开源侧维持存在感，同时用Gemini守住闭源前沿。但Meta的退出提醒所有参与者，开源一旦失去了竞争位置的支撑，撤回的速度可以比扩张的速度更快。

至于有多少AI会在竞赛中被打回原形，答案不会来自任何一份公告，而会来自未来几个季度、几年里，那些开源项目提交记录的频率、issue区里企业用户的提问质量，以及围绕推理成本展开的下一轮价格重构中。

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本文来自微信公众号“每日资本论”，作者：白开水的思考，36氪经授权发布。