人工智能领域，曾一度似乎被 OpenAI、Google、Meta 和 Microsoft 等少数硅谷巨头所主导，如今正经历着一场引人入胜的变革。尽管这些老牌玩家继续进行着高风险的开发竞赛，常常将其最先进的功能置于订阅付费墙之后，但一股强大的逆流正在积聚势头。一股新的竞争者浪潮，尤其来自中国的创新中心，正在证明尖端人工智能不一定需要高昂的成本或专有的保密性。像 DeepSeek、Alibaba 和 Baidu 这样的公司正步入全球聚光灯下，推出了强大的模型，这些模型通常作为开源或低成本替代方案提供，从根本上挑战了主流的商业模式，并为全球的开发者和用户拓展了可能性。
这种新兴的动态不仅仅意味着新的竞争者加入战局；它标志着支撑人工智能发展和可及性的理念可能发生转变。这些新晋玩家决定在宽松许可下发布复杂的模型，将底层代码在 GitHub 和 Hugging Face 等平台上公开提供，这与一些西方巨头偏爱的通常不透明、封闭花园式的方法形成了鲜明对比。这种开放性不仅使强大的工具得以普及，还培育了一个充满活力的生态系统，开发者可以在其中自由地实验、定制和基于这些基础模型进行构建，从而可能以前所未有的速度加速创新。让我们深入探讨引领这一潮流的三个突出例子，探索它们的起源、能力以及其开放策略所带来的影响。
DeepSeek：撼动格局的敏捷新秀
杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，以更简洁的名称 DeepSeek 运营，以惊人的速度和影响力闯入了国际人工智能舞台。尽管 DeepSeek 是一家相对年轻的实体，于 2023 年 4 月正式成立，是量化交易公司 High-Flyer Quant 的分支，但它迅速因开发出能与行业巨头（这些巨头拥有更长的开发周期和显著更大的预算）相媲美，甚至在某些基准测试中据称超越了后者的 AI 模型而受到关注。这种以看似更高的效率实现竞争性表现的能力，在整个行业引起了震动。
该公司快速的迭代周期值得注意。从最初的 DeepSeek-LLM 开始，它迅速推出了像 DeepSeek-Math 这样的专业模型。2024 年末宣布的 DeepSeek V2 和随后的 DeepSeek V3 已经预示了公司雄心勃勃的发展轨迹。然而，真正抓住行业想象力并可以说标志着一个转折点的，是其在 2025 年 1 月发布的推理模型 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Zero。这些模型直接与 OpenAI 先进的 GPT-4 系列及其备受期待的 ‘o1’ 模型进行了比较，并且常常获得有利评价，引发了关于人工智能推理技术现状的大量讨论。这次发布不仅仅是学术性的；据报道，它影响了竞争对手的股价，促使老牌 AI 实验室进行战略重新评估，甚至在政府机构中引发了关于这种强大的、可访问的 AI 源自新的全球参与者的影响的讨论。
DeepSeek 对其许多模型采用了所谓的“开放权重 (open weight)”策略，在宽松的 MIT License 下发布它们。虽然这在最严格的定义中可能不等于 100% 开源（因为训练数据或方法的某些方面可能仍然是专有的），但它代表了显著的开放程度。关键在于，模型权重——封装了模型学习知识的参数——是公开可用的。这使得开发者可以从 GitHub 和 Hugging Face 等仓库下载模型，使他们能够在本地运行模型、针对特定任务进行微调、将它们集成到独特的应用程序中，或者仅仅是研究它们的架构。这种访问级别与仅仅通过受限 API 或封闭的网络界面进行交互相去甚远。
从用户角度来看，DeepSeek 主要表现为一个聊天机器人式的人工智能工具，可通过网页界面以及适用于 iOS 和 Android 平台的专用移动应用程序访问。其日益增长的影响力进一步体现在不断增加的合作伙伴名单上。据报道，DeepSeek 的技术正在被包括 Lenovo、Tencent、Alibaba 和 Baidu 在内的主要技术参与者集成或探索，展示了其在不同硬件和软件生态系统中的潜在适用性。DeepSeek 的崛起突显了一个关键主题：重大的人工智能突破不再是历史悠久的研究实验室的专属领域，高效的开发加上战略性的开放可以迅速重塑竞争格局。
Alibaba 的 Qwen：来自电商巨头的规模化开放
如果说 DeepSeek 代表了挑战现状的灵活初创公司，那么 Alibaba Qwen (通义千问) 则标志着中国乃至全球最大的科技集团之一对开放性的战略拥抱。以其庞大的电子商务帝国、云计算服务和多样化的技术投资而闻名的 Alibaba，携带着可观的资源和雄心进入了生成式人工智能竞赛。Qwen 系列大语言模型迅速在全球领先的开源产品中站稳了脚跟。
其旅程始于 2023 年 4 月的 Beta 版本发布，随着 Alibaba 在该年内逐步以开源许可证发布各种模型，它在 AI 社区内迅速获得了关注。这种对开放性的承诺在随后的迭代中基本上得以延续。虽然一些高度专业化或商业敏感的版本可能有不同的许可，但 Qwen 系列的核心模型，包括 Qwen 2、多模态的 Qwen-VL 系列（处理文本和图像）、Qwen-Audio 以及偏重数学的 Qwen2-Math，通常都在 Apache 2.0 License 等宽松许可证下提供。这允许广泛的商业和研究用途，进一步推动了采用。与 DeepSeek 一样，这些模型通过 GitHub 和 Hugging Face 等平台，可供全球开发者社区随时访问。
Alibaba 毫不避讳地将其模型直接定位为与行业最佳模型竞争。2025 年 1 月宣布的 Qwen 2.5-Max 和 2025 年 3 月宣布的多模态 Qwen2.5-VL 伴随着大胆的宣称，称其拥有超越或媲美 OpenAI 的 GPT-4o、DeepSeek 的 V3 以及 Meta 强大的 Llama-3.1-405B 等知名模型的能力。虽然基准测试结果可能受解释和特定任务评估的影响，但持续的开发和竞争性的姿态凸显了 Alibaba 在人工智能领域的认真意图。
有趣的是，最初的 Qwen 模型承认了其传承，部分基于 Meta 的基础 Llama LLM——Llama 本身就是一个里程碑式的开源发布，催化了该领域的许多活动。然而，Alibaba 在此基础上进行了显著的修改和构建，为后续的 Qwen 世代开发了自己独特的架构和训练方法。这种演变突显了开源世界中的一个常见模式：在现有工作的基础上构建，以创造新颖和增强的功能。
Qwen 开放策略的影响或许可以通过引用的惊人统计数据得到最好的说明：据报道，已有超过 90,000 个独立模型基于 Qwen 的开源代码开发出来。这个数字充分说明了开放传播的力量。它标志着一个蓬勃发展的生态系统，研究人员、初创公司和个人开发者正在利用 Alibaba 的基础工作来创建专业工具、进行新颖实验，并在不同方向上推动人工智能的边界。对于最终用户而言，Qwen 通常通过熟悉的聊天机器人界面访问，可在网页以及 iOS 和 Android 移动应用程序上使用。Alibaba 的方法表明，即使是科技巨头也可以战略性地利用开源来促进创新、建立社区，并在全球人工智能舞台上有效竞争。
Baidu 的 Ernie：来自搜索巨头的战略转变
Baidu，因其在搜索引擎市场的主导地位而常被称为中国的 Google，为人工智能竞赛带来了不同的传承。与 DeepSeek 甚至 Alibaba 相对较新的 LLM 推动不同，Baidu 多年来一直深入参与人工智能研究，尤其是在自然语言处理领域。其 ERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration) 模型谱系可以追溯到 2019 年，早于 ChatGPT 引发的公开发布热潮。
面向公众的生成式人工智能推动始于 2023 年 3 月发布的 Ernie 3.0 LLM，随后是 2023 年 6 月的 Ernie 3.5。最初，Baidu 采用了更传统的分层方法，类似于一些西方同行。更先进的 Ernie 4.0 于 2023 年 10 月发布，主要保留给 Baidu 基于订阅的产品使用，而功能强大的 Ernie 3.5 则为其免费版的聊天机器人（称为 Ernie Bot）提供支持。
然而，人工智能行业内的竞争动态，以来自竞争对手（国内和国际）的快速进步和开源策略日益增长的可行性为特征，再加上模型生产成本可能下降，似乎促使 Baidu 进行了一次重大的战略转向。Baidu 发出了向更大开放性转变的明确信号。虽然目前为其主要服务提供支持的 Ernie 模型最初并非开源，但该公司宣布计划彻底改变这一轨迹。
2025 年 3 月中旬发布的 Ernie 4.5 LLM 和专门的推理模型 Ernie X1，立即分别引发了与 OpenAI 的 GPT-4.5 和 DeepSeek 的 R1 的比较，将 Baidu 牢牢置于顶级 AI 模型提供商之列。至关重要的是，在宣称这些性能的同时，Baidu 宣布了明确的开放路线图。该公司宣布打算从 6 月 30 日起将其核心模型开源。此外，它宣布其 Ernie Bot 聊天机器人将从 4 月 1 日起对所有用户免费，取消了先前访问其最强大对话式 AI 的订阅障碍。展望未来，Baidu 还表示，其下一个主要迭代版本 Ernie 5，预计在 2025 年下半年推出，也将同样拥抱开源和免费使用的理念。
像 Baidu 这样体量的参与者进行这种战略重新定位意义重大。这表明人们认识到开放性可能正在成为一种竞争必需品，而不仅仅是一条替代路径。通过免费提供其最先进的模型，Baidu 有望培养一个开发者社区，围绕其平台激发创新，并可能在寻求强大、无限制 AI 工具的用户中占据重要的心智份额。
与其竞争对手一样，Ernie 的主要用户界面是一个聊天机器人，可通过网页和移动应用程序（iOS 和 Android）访问。Ernie 的能力也已进入实体消费产品中，特别是被集成到 Samsung Galaxy S24 智能手机系列国际版本的人工智能功能中。这种集成提供了一个具体的例子，说明这些先进的语言模型如何从研究实验室和网络界面走向数百万人日常使用的设备。Baidu 不断演变的战略突显了人工智能领域的流动性，即使是老牌巨头也在根据技术进步和不断变化的市场预期调整其方法。
驾驭不断扩展的 AI 宇宙
来自 DeepSeek、Alibaba 和 Baidu 的强大、可访问的 AI 模型的出现，不仅仅意味着像 OpenAI 和 Google 这样的老牌玩家面临更激烈的竞争。它代表了为各种用户和开发者提供的选择和机会的根本性扩展。这些模型的可用性，通常是在宽松的开源或“开放权重”许可下，显著降低了创新的门槛。小型企业、个人开发者、研究人员和学生现在可以访问和利用以前仅限于大公司或昂贵订阅层级的人工智能能力。
这种扩散推动了几个积极的趋势：
- 定制化： 开发者可以在特定数据集上微调这些开放模型，以创建为利基行业或独特任务量身定制的高度专业化 AI 工具，超越通用的、一刀切的解决方案。
- 实验： 下载和修改模型权重 ermöglicht 了对 AI 架构和能力的更深入探索，促进了学术研究和草根创新。
- 成本降低： 对于厌倦了经常性订阅费用的用户和组织来说，这些免费或低成本的替代方案提供了强大的功能，而没有相关的财务负担，有可能使提高生产力的人工智能工具普及化。
- 生态系统增长： 通过 GitHub 和 Hugging Face 等平台的可访问性，围绕这些模型培养了充满活力的社区，提供共享资源、支持和协作开发机会。
然而，驾驭这个扩展的宇宙需要仔细考虑。选择一个 AI 模型不仅仅是比较性能基准。文档的质量和可用性、开发者社区的响应速度、模型的特定优势和劣势（例如，编码能力 vs. 创意写作 vs. 多模态理解）以及有效运行或微调模型所需的计算资源等因素，都是决策过程中的关键要素。虽然云平台提供可扩展的资源，但在有能力的硬件上本地运行强大模型的潜力是一些开放版本带来的一个有吸引力的提议。
此外，这些强大替代方案的崛起不可避免地给现有参与者带来了战略性问题。来自高质量开源模型的压力是否会迫使西方 AI 巨头采取更开放的策略，例如发布旧模型或提供更慷慨的免费层级？或者他们会加倍投入专有功能、生态系统锁定和以企业为中心的解决方案来维持其优势？竞争的相互作用是动态的，并且在不断演变。
地缘政治维度也增加了复杂性，因为在传统西方中心之外开发尖端人工智能能力对技术领导地位和全球标准具有重要的长期影响。随着这些强大的工具变得更加广泛分布，围绕负责任的人工智能开发、道德准则和潜在滥用的讨论也变得越来越重要，这适用于所有参与者，无论其来源或许可模式如何。人工智能竞赛无疑已经扩大，提供了一个比以往任何时候都更丰富、更复杂，最终也更易于访问的格局。现在的挑战和机遇在于负责任且有效地利用这种扩展的潜力。