作者：数字经济发展评论
中美人工智能竞争正在进入新阶段。这场竞争的重心，已从单纯的技术领先之争，转向对全球AI生态系统的影响力塑造——开源模型，正成为这场软实力博弈的核心战场。
为什么开源模型是软实力工具?
“软实力”指一国通过意识形态吸引、商业机遇或文化感召力来影响他国的能力。在AI领域，这种软实力以新的方式呈现：谁的模型被全球研究者和开发者广泛采用，谁就在塑造未来的技术标准与信息环境。
开源模型（即权重对外公开、可供自由下载与调整的AI系统）天然具备这种扩散潜力。一旦某国的开源模型成为全球主流，其技术架构、数据处理逻辑乃至内嵌价值观，都将随之蔓延。这便是报告所称的“地缘战略价值”。
两份行动计划，两种战略逻辑
2025年，中美相继发布AI战略文件，叙事逻辑大相径庭。
▲图源：路透社
美国的《赢得竞赛：美国AI行动计划》以国内政策为主轴，建议确保研究者和初创企业获得大规模算力支持，推动公私合营扩大资源可及性，并鼓励中小企业采用开源模型。文件强调开源模型具有地缘战略价值，但同时指出是否开源根本上是开发者自己的决定——体现了市场主导的一贯逻辑。
中国的《全球AI治理行动计划》首先是一份外交工具，核心叙事是“开放与共享”。中国提出建立跨国开源社区，降低技术门槛，支持全球南方国家参与AI发展。报告作者解读认为，这份文件在普惠表述之下，暗藏将中国技术嵌入全球AI基础设施的深层意图——“避免重复投资”的措辞，实为向潜在伙伴暗示：既然中国方案已经存在，何须另起炉灶？
中国的先发优势
中国在开源领域的布局远比外界想象更有系统性。早在2017年《新一代人工智能发展规划》中，开源模型就已被列为跨行业激发创新的重要路径。
2025年，这一战略集中爆发：DeepSeek发布R1模型，Moonshot AI推出Kimi K2，两款模型均凭借强劲性能和高度可定制化，在全球市场与美国顶级模型同台竞争。美国国家标准与技术研究院的数据显示，R1发布后，DeepSeek模型在共享平台上的下载量暴增近1000%。
更值得关注的是中国开源生态的协同效应：由于领先模型普遍开源，开发者可以互相借鉴架构与技术机制，整个创新生态持续迭代强化。
面对压力，OpenAI于2025年8月发布旗下首个开源模型gpt-oss-120b，这是该公司自2019年以来的第一次开源尝试。CEO山姆·奥特曼坦承，此前缺乏开源战略使OpenAI站在了历史错误的一边。
许可证之争：
被忽视的软实力维度
在开源模型的竞争中，许可证制度是一个往往被忽视却至关重要的维度。
中国开发者普遍采用宽松协议：DeepSeek R1使用MIT许可，任何人可自由使用、修改和分发，几乎没有商业限制；Kimi K2采用修改版MIT协议，仅对月活超1亿或月收入超2000万美元的产品有标注要求，对绝大多数开发者形同无限制；OpenAI的gpt-oss则采用Apache 2.0许可，同样不设商业壁垒。
相比之下，Meta的Llama模型须遵守社区许可协议，月活超7亿用户的企业须另行申请授权；Google的Gemma模型采用专有许可，保留对违规使用的限制权。这些条款对初创企业形成了法律层面的不确定性。
一份覆盖41个国家的2025年开发者调查显示，63%的受访者偏好开源AI，核心原因正是更低成本和对模型权重的完整可见性。宽松的许可制度，与技术能力一道，成为吸引全球开发者的关键砝码。
发展中国家：
这场博弈的关键变量
报告特别关注全球南方的战略地位。谷歌与益普索的调查显示，巴西、墨西哥、南非、阿联酋等新兴市场超过70%的受访者认为AI将带来积极社会效益，而持相同看法的美国受访者仅约一半。发展中国家对AI的高度热情，意味着巨大的生态嵌入机遇。
中国的布局显然早于美国：通过向这些国家输出高性能、低限制的开源模型，同时在联合国等平台积极倡导普惠性AI治理，中国正努力将自己塑造成“AI红利的主要分享者”。
报告举了一个颇具说服力的假设：若某发展中国家的研究者借助中国开源模型成功应对了一场国家级疫情，这将为中国技术赢得巨大声誉，并触发深厚的路径依赖。当地机构此后极有可能持续沿用中国技术栈，而非转向美国替代方案。
美国的应对：三个方向
报告为美国决策者提出了“正向激励”与“精准限制”并行的应对框架。
壮大开源生态。扩大“国家AI研究资源”（NAIRR）计划的资金与算力支持；推动联邦政府与亚马逊云、微软Azure、谷歌云合作，为开源模型开发提供补贴算力；建立“可信/非可信”开源模型评级机制，将联邦资助与透明度、许可证宽松度等标准挂钩。同时引导Meta、OpenAI等头部企业向更开放的方向转变，提供能与中国模型抗衡的高质量替代品。
重新校准出口管制。这是报告中技术含量最高的建议。AI计算资源主要消耗于“训练”和“推理”两个环节。美国此前的出口管制侧重于限制训练算力，但DeepSeek R1证明，通过算法优化和“知识蒸馏”，中国企业可以用更少训练算力达到同等效果，有效绕过这一壁垒。
当前AI发展正在向“测试时推理扩展”倾斜——模型在回答问题时消耗更多推理算力以提升输出质量，推理能力正成为决定模型实际性能的关键。报告因此建议将管制重心从训练算力转向推理算力，直接切中中国大规模部署和向全球用户扩散模型的能力。报告同时也坦承，过度限制出口可能促使中国加速本土芯片研发，需要精准拿捏而非一刀切。
赢得叙事竞争。中国以“开放共享”面貌推进开源战略，而美国的出口管制可能使其在国际舆论中被塑造成“AI扩散的守门人”。报告指出，单有限制而无优质替代品不足以赢得全球开发者社区——“AI软实力，既靠胡萝卜，也靠大棒”。只有当美国开源模型在性能上具有竞争力、在许可证上足够开放，才能真正在发展中国家与中国模型相抗衡。
结语
报告最核心的判断是：中国在开源模型领域争夺的不只是市场份额，而是全球AI基础设施的底层标准与叙事话语权。当中国的模型架构成为全球开发者的默认选项，这种技术层面的“嵌入”将转化为长期的政治与经济影响力——正如此前中国在5G、监控技术和数据中心领域扩张所展示的规律。
但报告也提醒：技术只是软实力方程中的一个变量。美国AI政策的吸引力，还将与其整体政治形象、经济政策和安全战略深度交织。这场竞争的胜负，最终取决于美国能否在生态活力上超越中国的扩散速度，在开放姿态上消解中国的叙事优势。
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