新质生产力观察：中国AI开源战略的全球治理逻辑与发展红利

编者按：如果说，AI开源生态战略是外部压力下的应对之策，那么开放科学计划和国际公共产品供给则是面向未来的主动布局。我国科技开放战略已形成清晰的内在逻辑与内生动能：不再局限于在单一技术赛道上与美国一争高下，而是将“开放”本身作为规则武器，突破“小院高墙”的封锁禁锢，以AI平权、科技普惠重塑全球科技治理的底层架构，由此全球工业应用场景的开源基座，本地部署机遇随之展开。

当前，全球AI产业正进入深度调整期。以AI大模型开源为突破口，我国正加速构建开放科学（Open Science）、开源生态（Open Source）、国际公共产品（International Public Goods）三位一体的科技开放战略。本文以AI开源战略为切入口，以开放科学战略为纵深佐证，系统分析这一战略的历史沿革、形成逻辑、冲击效应与巨大机遇。

一、AI开源战略：从被动应对到规则重构

（一）外部封锁倒逼战略转向

我国大模型开源战略并非预先的主动规划，而是在美国极限施压之下的路径转向。其内在机理在于：美国的全面打压封锁打破了国内相关产业既有的路径依赖，迫使企业以技术开源重构AI竞争规则。

事实上，直到2023年，国内头部企业仍纷纷提出打造中国版闭源AI大模型的目标。百度李彦宏多次公开宣称“闭源模型能力会持续领先”“开源是资源浪费” ① 。转折发生在2024年——美国在算力端持续加码制裁，高端GPU供应链中断。在外部封锁倒逼下，深度求索（DeepSeek）横空出世，以较低成本、较低性能芯片实现高性价比的解决方案，震惊世界②。此后，国内企业全面转向开源战略，以技术开放对美国闭源模式形成逆向冲击。

（二）AI开源战略对美国闭源商业模式的双重冲击

美国AI巨头长期依赖一套清晰的盈利闭环：以全球风险资本承担研发成本，以闭源技术壁垒构筑利润护城河，以纳斯达克高估值汇聚全球投资驱动规模扩张，形成“融资—研发—壁垒—收费”的资本飞轮。OpenAI估值突破千亿美元，Anthropic、xAI轮番刷新融资纪录，均依赖这一闭环运转。

我国AI大模型的开源战略对这一模式形成了两个维度的冲击。

第一，压缩闭源模型的市场空间。 阿里Qwen全面开源，DeepSeek代码在国际开源社区被全球开发者大量采用。吴恩达坦言，美国顶尖团队如今大量研读中国论文并从中获益③。当东南亚创业企业基于Qwen搭建客服系统，中东开发者使用DeepSeek进行本地推理，闭源模型的营收天花板便清晰显现——本地部署的免费替代方案在相当程度上消解了API调用付费模式的商业基础，从而冲击美国闭源大模型的盈利能力和市场占有率。

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第二，冲击美国AI企业的融资估值体系。 美国AI企业的融资叙事高度依赖“全球垄断加高额定价权”假设。一旦开源模型击穿这一假设，二级市场便难以支撑千亿美元级市盈率。施密特所言“不受控制”④，在金融语境下即指“不受控制的免费替代品侵蚀垄断估值基础”。市场份额缩水与融资预期动摇，使上述资本飞轮出现裂痕。近期美国硅谷70余家企业联署要求保留开源权重模型，亦反映出美国产业界内部对闭源路线的信心动摇——当开源大模型成为创新底座，对中国的封锁之门便难以关闭。

二、从AI开源到“开放科学”：改革开放正在走向纵深

AI领域的开源战略并非孤立事件。在更广阔的科技领域，我国已在三根支柱上同步推进：其一，开放科学——推动科技数据开放共享、重大科研基础设施面向全球开放；其二，开源生态——从大模型到操作系统，构建全球开发者共建的技术社区；其三，国际公共产品——以中国为主的经费与智力投入，向全球科学界提供基础研究与数据平台。这三根支柱共同构成了不同于美国闭源技术路线的新型科技开放范式，而AI开源正是这一范式中冲击力最强、国际反响最显著的前沿阵地。

（一）四项国际大科学计划：从参与者到引领者

在科学开放维度，最具标志性意义的举措是四项由中国发起并牵头、获国务院批准立项的国际大科学计划：

深时数字地球（DDE） ：由中国地质大学王成善院士、成秋明院士发起，2023年获国务院批复，联合27家国际组织，纳入UNESCO框架；

海洋负排放（ONCE） ：由厦门大学焦念志院士牵头，吸引33至38个国家、79至104家机构参与；

国际子午圈（IMCP） ：由中国科学院王赤院士牵头，与51个国际机构签约，全球部署超1000台套设备；

人体蛋白质组导航（Pi-HuB） ：由贺福初院士发起，汇聚18国114个研究团队，白皮书发表于Nature杂志。

四项计划之外，2026年2月又启动植物星球计划。“十四五”期间，中国参与的国际大科学计划和大科学工程已达60余个。

（二）政策框架持续完善

2018年，国务院印发《积极牵头组织国际大科学计划和大科学工程方案》（国发〔2018〕5号），明确三步走布局⑤；2025年12月，中国、巴西、南非与非盟联合发布《开放科学国际合作行动计划》，提出六大目标、三十项具体行动；2026年3月，中关村论坛面向全球开放十大重大科研基础设施⑦。这一系列举措与AI领域的开源实践相互印证，表明科技开放已从个别领域的应对之举上升为国家战略中的结构性要素——AI开源是尖兵，科学开放是纵深。

三、以国家硬实力为支撑，将开放从博弈转化为规则

如果说AI开源生态战略是外部压力下的应对之策，那么开放科学计划和国际公共产品供给则是面向未来的长远布局。

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我国科技开放战略已形成清晰的内在逻辑与内生动能：不再局限于在单一技术赛道上与美国一争高下，而是将“开放”本身作为规则武器，以AI技术平权、科技普惠重塑全球科技治理的底层架构。

这一战略有坚实的国家硬实力支撑：

（一）中国制造业：全球创新的工业制造底座

1. 门类最完整。 中国已建成全球规模最大、门类最齐全、体系最完整的工业体系，覆盖联合国产业分类中全部41个工业大类、207个中类、666个小类，是全球唯一拥有全部工业门类的国家⑧。在全球500种主要工业产品中，中国有220多种产量位居全球第一。

2. 综合成本最低。 中国制造的综合成本优势已从传统的劳动力成本洼地转向全产业链协同降本模式。据奥纬咨询（Oliver Wyman）对全球250家汽车工厂的分析，中国每辆车的劳动力成本仅为585美元，德国高达3300美元，约为中国的5.5倍⑨。材料成本方面，中国比美国低约10%，而德国比美国高出约40%。工业用电方面，欧盟平均工业用电价格约为每千瓦时0.20—0.30欧元，德国甚至高达0.30欧元以上，而中国一般工业用电价格仅在0.08—0.10欧元区间。综合来看，中国制造业的综合成本在不同行业和环节中呈现20%—60%不等的优势。

3. 迭代速度最快。 中国制造业的响应速度与迭代效率全球领先。以东莞潮玩产业集群为例，通过共享模具开发平台与智能仓储系统，企业可将新产品从设计到量产的时间压缩至15天，生产周期较国际平均水平缩短60%，产能可实现单日3万件的动态调节。

中国已建成超3.5万家基础级、7000多家先进级和500余家卓越级智能工厂，工业互联网应用已覆盖全部41个工业大类⑩。2024年中国工业机器人装机量占全球部署量的54%⑪。代表智能制造最高水平的“灯塔工厂”数量占全球40%以上⑫。

正是在这样的工业底座之上，建立开源模式、将全球创新与中国制造深度结合，是极具战略远见的选择。开源AI大模型与各类科技创新可以快速在中国丰富的工业场景中落地验证、迭代优化，而中国的制造能力又能够将验证后的技术以最低成本、最快速度转化为规模化产品，形成“开源创新—中国制造—全球应用”的良性循环。

（二）中国提供全球最大的科技创新应用场景

中国不仅是全球最大的制造基地，更是全球科技创新的最大应用场景——这既包括工业应用场景，也包括消费应用场景。

工业应用场景方面： 中国工业互联网核心产业规模2025年预计超1.6万亿元，带动相关产业增加值超过3.9万亿元⑬。工业互联网应用已覆盖全部41个工业大类、185个工业中类。2025年工业数据生产量达8.53泽字节（ZB），占企业数据生产总量的25.43%，位居各行业首位。工业视觉市场规模达280亿元，同比增长22%。工业具身智能机器人市场规模约57.4亿元。人工智能应用已覆盖钢铁、电子、装备等众多行业。全国已累计建成1260家5G工厂，其中100家标杆工厂平均产能提升25%，运营成本下降19%。规模以上制造业企业人工智能技术应用普及率超30%。

消费应用场景方面：根据国家信息化发展报告，2025年，我国数字经济核心产业增加值占GDP的比重超过10.5%，数字产业收入39.6万亿元，同比增长8.8%。我国居民数字消费规模达25.3万亿元，同比增长8.7%⑭。数字消费用户规模突破9.58亿人。截至2025年底，中国5G基站数达483.8万个，占移动电话基站数比重达37.6%⑮。移动互联网月活跃用户规模达12.69亿。人工智能核心产业规模超过1.2万亿元，企业数量超过6600家⑯。中国拥有全球60%的人工智能专利。

庞大而多元的应用场景，让中国成为全球“需求方”和大市场，为AI技术的验证、迭代和规模化提供了全球独一无二的“试验场”——任何AI技术在中国都能找到真实的海量应用需求，从而让商业模式创新成为可能。

（三）全球最大的工程师队伍与前沿科技人才

中国拥有全球规模最宏大、门类最齐全的人才资源，这是实施AI开源战略最核心的人才支撑。

根据中共中央组织部数据，中国人才资源总量达到2.2亿人，根据人力资源和社会保障部数据，技能劳动者总量超2亿人，高技能人才超6000万人。拥有2000万工程师，占全球三分之一，超过G7国家工程师总和⑰。中国工程教育规模居世界第一，在校工科学生超过900万。每年培养科学、技术、工程和数学（STEM）专业毕业生超过500万人，全球领先⑱。

2025年，中国在全球创新指数排名中首次跃升至第10位⑲，在全球中等收入经济体中保持领先。中国拥有数量最多的全球百强科技创新集群。

这一庞大的人才储备，意味着AI开源战略拥有源源不断的创新动能。无论是欧洲、日本、韩国等发达经济体，还是广大第三世界国家和“一带一路”共建国家，只有采用“中国+本国”的合作模式，才能有效借助中国的人才力量与工程经验，实现本国的工业化与科技创新发展。

四、全球AI平权、科技普惠的重大发展机遇与结构性风险

依托前文所述完备工业制造底座、超大多元应用场景、全球顶尖工程师人才三大硬实力支撑，我国AI开源、开放科学战略形成独有的内外产业格局，衍生多层次发展红利；同时，商业模式、地缘博弈、落地路径层面的结构性风险同步凸显，机遇与约束辩证共生。

（一）全球AI产业格局的内外分化：奠定我国开源路线独有竞争优势

从国内外大模型落地结构对比，能够清晰看到一条差异化赛道，构成所有发展机遇的底层前提。

1. 国内：企业端、工业场景成为AI落地核心主场。

使用主体维度，企业大于个人，IDC 2025—2026中国AI产业调研数据显示，国内大模型企业私有化部署、付费商用流量占总使用量68.2%，个人免费使用流量仅31.8%，企业应用规模是个人端的2.14倍。

场景维度，工业大于消费，2025年国内工业大模型市场规模138.6亿元，通用文书办公类SaaS市场仅89.2亿元，工业赛道规模高出通用办公赛道55%；47.5%规模以上工业企业已规模化落地工业大模型，海量产线持续提供工况数据完成模型迭代优化。

依托我国完整工业门类、千万级工业场景，配套《“人工智能+制造”专项行动实施意见》持续引导开源模型本地部署、工业垂直生态建设，我国“工业需求牵引开源技术迭代”的正向循环已经形成。

2. 国际：欧美AI大模型以个人消费为主，全球工业国必须在中美二选一

美国长期制造业空心化，制造业GDP占比仅10.8%，缺少连续实体生产场景，OpenAI、Claude等闭源产品73%使用流量来自个人消费，工业深度落地客户付费占比不足12%，仅能提供云端API轻量服务，天然无法适配工业生产核心诉求。

全球经济体形成鲜明二元分割：一类是欧美掌握闭源AI技术，但工业基础薄弱；另一类是东南亚、中东、拉美、东欧制造大国，拥有汽车、化工、电子完整产业链，但无千亿参数大模型自研底座，工业数字化只能在中美两条路线中二选一。

问题的关键在于，工业场景存在三大刚性门槛：一、必须开放模型基座实现行业二次微调，二、必须本地私有化部署保障生产数据主权，三、必须自主管控模型权限与输出边界。

美国闭源云端模式，要求数据强制出境、权重不开放、企业无底层管控权，完全无法匹配各国工业安全合规要求。Interconnects AI 2026海外制造企业调研显示，62%海外中型制造企业明确拒绝采购欧美闭源模型，78%已测试落地Qwen、DeepSeek等国产开源方案，覆盖光伏、汽车零部件、矿产、石化等核心工业赛道。这一全球结构性缺口，构成我国开源战略独一无二的增量空间。

（二）多层级重大发展机遇

机遇一：依托完整制造业底座，上游算力全产业链迎来全球刚性需求潮。

依据上文分析，全球工业企业本地部署开源模型的重大需求，催生海量算力硬件需求，海外工业经济体缺少自主芯片、服务器、封装配套产业链，只能依托中国制造供给算力成套设备，带来三大机遇：

一是AI算力硬件国产替代扩容。开源模型全球普及拉动AI芯片、AI服务器、高速光模块、液冷散热、HBM存储、先进封装全链条需求，依托国内全门类制造、电价与材料成本优势，国产算力硬件形成价格竞争力，对冲海外高端GPU制裁缺口；

二是算力配套上下游同步增长，智算中心、新型储能、硅晶圆、电子特气、稀土材料市场持续扩容；

三是工业场景反向优化硬件适配，国内数千家5G工厂、灯塔工厂持续验证工业推理硬件，形成“开源模型出海→海外本地部署→国产算力硬件外销”闭环。

同时需客观看到，7nm及以下先进制程仍存在“卡脖子”约束，若海外加码开源模型管制，上游需求将阶段性承压。

机遇二：依托全球工程师人才储备，AI估值重构，驱动国际资本回流。

由于中国的AI开源大模型战略在很大程度上冲击了美国AI闭源大模型依靠“技术垄断、高定价”构建千亿级估值逻辑，加上我国拥有最大的AI工程师群体，持续迭代低成本高性能开源模型，有望打破美国闭源大模型的垄断与稀缺性溢价的估值假设。这讲重塑全球资本市场评价标准。

第一，估值元叙事转变。国内开源大模型企业上市后，将以全球部署规模、开发者生态、行业落地渗透率、以及AI+工业场景的适配性壁垒为新估值核心指标，不适配工业场景的AI大模型将遭到排异反应；

第二，跨境资本重新配置赛道，资金存在从高溢价美股闭源AI标的向全球本地部署的算力、开源模型、工业AI服务商转移的长期趋势；

第三，估值沿全产业链传导，芯片、数据中心、数据标注、MaaS（Model as a Service 模型即服务）平台同步享受估值提升红利。

但该机遇存在约束：国内开源企业盈利兑现周期较长，若商业化落地不及预期，易出现估值冲高回落；汇率、全球流动性、地缘管制也会扰动跨境资本流动节奏。

机遇三：依托超大国内应用场景，“AI+产业”成套方案出海打开全新蓝海。

有了国内海量工业、数字消费场景提前完成开源模型全场景打磨。中国有能力面向全球工业国输出区别于美国单一云端API轻量化服务的一体化解决方案。

其一，智能制造成套装备出海。工业机器人、工业视觉检测设备、产线优化软件搭载开源工业基座，为东南亚、中东制造业提供低成本智能化改造方案；

其二，数字服务业下沉新兴市场，多语言开源模型大幅降低SaaS、智能客服、内容生成开发成本，解决中小经济体无力承担高额闭源调用费的痛点；

其三，“新能源+AI”一体化产品提升出海附加值，依托光伏、风电、储能全产业链优势，叠加开源智能调度、碳足迹管理模型，摆脱单纯硬件低价竞争。

风险提示：“AI+产业”融合仍处于早期阶段，中国尚未在政策层面，建立AI+产业的标准，因此，也无法用标准作为武器，强化中国AI大模型海外落地的控制力、抗风险能力（亟待推出相关政策）。也存在属地化数据合规、本土企业竞争、市场准入地缘壁垒等现实约束。

机遇四：三重硬实力协同，依托开源技术普惠，抢占全球科技治理规则话语权。

当前，国内外工业格局分化，以及AI开源的战略主动，为中国带来规则塑造窗口，这是长期战略层面的核心机遇。

一方面，开源基座满足全球工业国本地部署、数据自主诉求，推动AI技术平权，凝聚广大发展中国家合作共识，对冲欧美“小院高墙”技术封锁；另一方面，依托四大国际大科学计划、《开放科学国际合作行动计划》⑥，将开源共享、数据主权、本地部署等中国实践嵌入UNESCO多边科研框架；同时国内千万级研发人才持续输出论文、开源权重、开发工具，主导全球工业AI技术演进路线，推动开放科学、开源共治成为全球科技竞争新常态。

（三）开源开放战略面临的三大结构性风险警示

机遇当前，风险在后。商业可持续、地缘安全、落地路径三重矛盾客观存在，是政策设计、产业经营必须前置考量的约束条件，也是改革的剑芒所指。

1. 商业模式可持续性风险：算力成本刚性、利润分配失衡。 开源AI存在独特的经济学悖论：传统软件复制边际成本趋近于零，但大模型每一次训练、推理均消耗高额算力、电力、服务器资源，用户规模越大增量成本越高。

开源路线盈利闭环构建难度更高，产业长期高度依赖企业自主投入与政策扶持。财务层面压力突出：智谱AI2025年的营收只有7.24亿元，却亏损高达47.18亿元，上年同期亏损为29.58亿元，亏损扩大幅度高达59.5%⑳；MiniMax营收7900万美元，亏损2.5亿美元，股价短期大幅回撤。利润分配呈现结构性失衡：模型研发企业承担全部研发、运维成本，算力芯片、服务器、云服务商瓜分产业链绝大多数收益。

虽然开源大模型的盈利遥遥无期，但作为参照，美国头部闭源企业同样深陷亏损，OpenAI预计2026年亏损140亿美元，2030年才有望现金流转正㉑。

2. 地缘政治与数据安全困局。 当前美国白宫正在酝酿针对中国开源AI模型的专项行政限制令，一旦落地将直接限制国产开源模型全球分发、海外企业本地使用。同时开源模型权重一旦对外公开无法撤回，第三方可随意篡改安全护栏，带来算法滥用、数据泄露隐患；各国数据主权法规日趋严格，跨境模型分发、海外本地化部署面临多层合规审查，地缘博弈持续压缩全球市场空间。

3. 从技术愿景到产业落地的路径短板。 现阶段开源产业繁荣一定程度依靠国家政策、企业资本持续输血，存在三大落地短板：一是国内产学研协同机制不完善，开源社区治理规则、行业标准尚未统一；二是针对不同国家、行业的定制化微调、运维服务体系不完善；三是缺少长效扶持制度对冲算力、研发巨额成本。技术层面的领先无法直接转化为稳定商业收益，缺少制度化保障将制约开源战略的长期可持续推进。

五、以人类命运共同体理念，重塑全球治理结构

中国是首个提出人类命运共同体理念的全球大国。这一理念与开源、开放精神有着深刻的内在契合——开放、共享、协同、共赢。

在霸权主义治理结构下，技术封锁、专利壁垒、标准垄断以及依存度武器化成为大国竞争的工具，广大发展中国家被排斥在科技创新红利之外。而AI开源战略、开放科学与开放生态的推进，则代表了一种全新的全球治理思路：

技术普惠： 开源AI技术使任何国家——无论大小贫富——都能平等获取前沿技术能力，打破技术垄断。

知识共享： 开放科学让全球科研人员能够自由访问、验证和迭代研究成果，加速全人类的知识积累。

生态共建： 开放生态让全球开发者、企业、研究机构能够围绕同一技术底座协同创新，形成“共建共享”的全球创新网络。

中国以全产业链制造能力、最大应用场景、最庞大工程师队伍为支撑，推动AI开源战略，本质上是在为全球提供一种基于国际法和联合国宪章的新技术治理模式——不是通过封锁和控制来维持优势，而是通过开放和共享来创造增量。这种模式与人类命运共同体的理念高度一致：让技术创新服务于全人类的共同福祉，而非少数国家的霸权利益㉒。

这一战略以三层联动方式推进：第一层，技术层——以开源模型、开放数据平台消解闭源垄断的技术壁垒，AI大模型的全球下载量和部署规模是最直接的量化证据；第二层，制度层——以国际大科学计划为载体，将中国标准和中国方案嵌入全球科学合作框架；第三层，规则层——以联合国教科文组织等多边平台为依托，推动开放科学从倡议走向规范和准则。三层联动的最终目标，是使开放成为全球科技竞争的新常态——而中国将是这一常态的规则贡献者和首要受益者。

注释

①《中国证券报》2024年4月11日报道《开源不开源？抢没抢饭碗？李彦宏内部讲话曝光！》

② 《经济参考报》2025年1月24日 《大模型“独角兽”亟须差异化应对价格冲击》记者：杜康 朱程 

③ 澎湃新闻2026年8月4日报道《吴恩达：我几年前绝对猜不到，美国顶尖AI团队现在要读中国论文、学中国技术》

④ 中国日报2026年2月5日报道《DeepSeek火爆全球 彰显中国智慧》

⑤ 2018年3月14日，国务院印发《积极牵头组织国际大科学计划和大科学工程方案》（国发〔2018〕5号）

⑥ 中国国际科技交流中心官方网站 2025年12月29日发布，《科技部发布“开放科学国际合作行动计划”》；科技部官网（英文版）：发布了完整的英文版行动计划《Action Plan for International Cooperation in Open Science》

⑦ 北京青年报  2026年3月25日报道《北京面向全球开放共享十大重大科研基础设施｜聚焦2026中关村论坛》记者温婧

⑧ 国务院新闻办公室白皮书、工业和信息化部公开表述。

⑨ 据奥纬咨询（Oliver Wyman）对全球250家汽车工厂的对比分析，中国每辆车的劳动力成本仅为585美元，德国为3300美元，约为中国的5.5倍。材料成本方面，中国比美国低约10%，德国比美国高出约40%。

⑩ 工业和信息化部官方媒体文章（发布于2025年12月23日）‌：《工业和信息化部高质量办理重点督办建议 破局“人工智能+制造” 一批建议办理见成效》

⑪ 国际机器人联合会（IFR）：《2025年世界机器人报告》

⑫世界经济论坛（WEF）官网数据。

⑬ 中国信息通信研究院相关报告。

⑭ 国家互联网信息办公室最新发布的《国家信息化发展报告（2025年）》

⑮ 工业和信息化部《2025年通信业统计公报》。

⑯ 中国信息通信研究院2025年8月3日发布的产业监测数据。

⑰ 21世纪经济报道 2025年3月26日报道《近2000万工程师，我国第二波“人口红利”如何充分释放》

⑱ 人民日报海外版2024年4月1日 《每年超500万STEM毕业生，全球领先！——读懂中国经济新优势》

⑲世界知识产权组织（WIPO）：《2025年全球创新指数报告》

⑳ 《智谱（02513.HK）2025年年报》

㉑ OpenAI预计2026年全年亏损约140亿美元，最早要到2030年才有望实现现金流转正。

㉒ 同⑥。《开放科学国际合作行动计划》明确“坚持共商共建共享，确保各国政府、科研机构、企业、非政府组织等利益相关方平等参与”。

南方党建智库研究员｜林涛

【频道编辑】周丽娜 陈冰青

【文字校对】华成民

【值班主编】李芳宇 刘树强

【文章来源】南方杂志党建频道