中國在人工智能（AI）領域的迅猛發展，特別是在阿里巴巴、百度、騰訊和科大訊飛等科技巨頭的推動下，日益受到開源合作的強烈影響。諸如阿里巴巴的Qwen 3系列和Qwen 2.5等模型，在性能上可與GPT-4 Turbo相媲美，它們均建立在開放框架之上，鼓勵開發者貢獻和跨平台集成。Qwen被譽為“開源之王”，同時也是全球開源AI生態系統中的三大貢獻者之一。
中國開源模式的崛起
百度旗下的ERNIE系列，包括備受歡迎的ERNIE Bot，以及騰訊的Hunyuan模型，均受益於中國更廣泛的AI生態系統。在這個生態系統中，研究機構、初創企業和行業參與者公開分享工具、數據集和模型架構。同樣，科大訊飛的Spark 4.0 Turbo也展現了卓越的基準性能，反映了這種多方參與、開放創新戰略的成功。
與美國普遍存在的更為封閉和專有的模式不同，中國的策略利用國家支持和開源基礎設施來加速集體進步。這使得中國企業能夠大規模構建、迭代和部署基礎模型，同時培育一個獨特的國內AI生態系統。這種進步不僅表明中國正在通過繞過對西方供應鏈的依賴來提升其AI能力，而且突顯了北京在塑造全球AI治理未來方面雄心勃勃的角色。
戰略轉變：開源與經濟策略
中國並沒有採取報復性的出口管制措施來回應美國試圖阻止其獲取關鍵技術的行為，而是旨在採取一種去中心化的方法，以確保其工業基礎的長期安全。在這種背景下，中國向開源AI開發的戰略轉變與游擊經濟策略產生了共鳴。這種策略的特點是中國努力尋找全球供應鏈中的弱點，深化與全球南方國家的聯繫，並展示其國內創新，將其作為西方技術的更好替代方案——這種替代方案更具協作性、去中心化、民主性和可訪問性。
中國將AI定位為關鍵的國家優先事項，這不僅是為了提高國家競爭力，也是為了展示其在國家控制下蓬勃發展的私營部門。中美AI競爭的演變現在集中在私營部門如何引領這場創新遊戲，哪些方法將被各國利用來引領下一波AI創新浪潮，以及全球大國——甚至是中等和新興AI大國——將如何回應。
中國開源AI的優勢與挑戰
鞏固這一不斷演變的政策立場的是中國大力倡導其開源模式，將其作為超越西方技術重要性的意識形態工具。中國正迅速將自己定位為塑造國際AI治理規範和框架的領導者，這些規範和框架與小型和新興AI大國的需求相一致。中國國家主席習近平在去年的G20峰會上表示，AI發展“不應是富國遊戲”。中國已通過其AI能力建設行動計劃和聯合國AI決議等全球平台，多次提出包容性AI治理問題。這種方法有助於中國在日益激烈的塑造AI標準和框架的競爭中加強其影響力。
中國日益重視開源AI，使其能夠擴大對西方供應鏈和許可制度依賴較少的替代方案。這項戰略不僅增強了中國在出口管制下的技術韌性，而且還將其定位為推廣全球AI治理替代規範和框架的可信參與者。
中國的AI外交與其本土技術發展模式相一致，這可能會損害西方規範的現有影響力。儘管美國秉持自由民主精神，但其對封閉源AI模型的依賴可能會限制其在包容性和協作性AI開發方面引領全球對話的能力。
結構性差異與未來展望
然而，這種模型的差異反映了更深層次的結構性差異。隨著AI治理辯論的加劇，中國的開源出口可能會擴大其規範影響力，但這些模型的透明度、數據完整性和信任度仍然存在問題。此外，儘管中國關於AI進步的更大主張看起來很有希望，但DeepSeek的故事本身並不是中國成功的真正證明。雖然模型訓練的關鍵細節和數據仍然隱藏，但該公司遵守國家法律的行為需要全球審查。一些歐洲國家已經禁止其用戶使用該平台，理由是存在隱私和數據傳輸風險。
與此同時，美國的挑戰在於平衡商業利益與在全球範圍內就開放和負責責任的AI標準進行合作的需求。儘管西方技術通常聲稱是自由民主原則的先驅，但其出口模式主要受企業帝國主義行為的驅動，這些行為常常從全球南方國家吸取資源和人力勞動。
這場不斷演變的競爭表明，中國和美國的模式都不是絕對的，未來AI治理方面的領導地位可能取決於每個國家適應和彌合這些相互競爭的方法的能力。由於兩國似乎都在加強其現有的權力結構並尋求維護其意識形態原則，因此真正全球性的AI發展框架需要建立在共同治理、負責責任和公平的獲取、多邊合作以及安全與進步之間的平衡之上。
中國開源AI的實際案例
阿里巴巴的Qwen系列就是一個很好的例子，展示了中國在開源AI領域的快速發展。這些模型不僅在性能上與一些最先進的專有AI模型競爭，而且還通過開放其源代碼和架構，鼓勵了全球開發者的參與和改進。這種模式促進了技術的快速迭代和創新，使得Qwen能夠迅速適應不同的應用場景，並吸引了大量的開發者社區。
另一個值得關注的案例是百度旗下的ERNIE Bot。作為中國領先的搜索引擎和AI技術提供商，百度利用其強大的技術實力和龐大的數據集，開發了ERNIE Bot這一具有廣泛應用前景的AI模型。與Qwen類似，ERNIE Bot也採用了開源策略，允許開發者在其基礎上進行二次開發和定製，從而推動了AI技術在各個行業的應用。
中國開源AI面臨的挑戰與機遇
雖然中國的開源AI模式具有諸多優勢，但也面臨著一些挑戰。其中一個主要的挑戰是數據安全和隱私保護。由於AI模型的訓練需要大量的數據，如何確保數據的安全和用戶的隱私成為一個重要的議題。此外，開源AI的開放性也可能導致惡意利用和濫用，例如用於開發虛假信息和網絡攻擊等。
然而，這些挑戰也帶來了機遇。通過建立健全的數據安全和隱私保護機制，以及加強對開源AI項目的監管和管理，可以有效地降低風險，並促進開源AI的健康發展。同時，開源AI的開放性和協作性也為創新提供了更大的空間，可以吸引全球的開發者和研究者共同參與，推動AI技術的快速進步。
中國開源AI的深遠影響
中國的開源AI模式不僅對中國自身的發展具有重要意義，而且對全球的AI產業和治理也產生了深遠的影響。首先，它打破了西方國家在AI技術領域的壟斷，為發展中國家提供了更多的選擇和機會。其次，它促進了全球AI技術的交流和合作，推動了AI技術的普及和應用。最後，它也對全球的AI治理提出了新的挑戰和機遇，需要各國共同努力，建立一個更加開放、包容、合作和負責責任的AI治理體系。
總的來說，中國的開源AI策略是一種具有創新性和戰略性的方法，它不僅有助於中國提升其AI能力，而且也對全球的AI產業和治理產生了深遠的影響。雖然面臨著一些挑戰，但只要能夠有效地應對，中國的開源AI模式有望引領未來的AI發展方向，並為全球帶來更多的機遇和福祉。
開源AI：構建更具包容性的未來？
中國對開源 AI 的日益重視不僅僅是一種技術策略，它還反映了一種更廣泛的方法，即塑造更具包容性和協作性的全球 AI 治理未來。 通過推廣開源模型，中國旨在打破少數幾個西方國家控制的專有技術的障礙。 這種方法對新興國家和發展中國家尤其具有吸引力，這些國家可能沒有資源或基礎設施來構建自己的 AI 模型從頭開始。
開源 AI 通過提供對源代碼、數據集和算法的訪問，使這些國家能夠參與 AI 的開發和部署，並根據其特定需求和環境定製解決方案。 這種去中心化的方法可以促進創新，培育本地能力，並解決 AI 領域中日益增長的數字鴻溝。
對數據完整性和信任的擔憂
儘管開源 AI 具有潛在的好處，但重要的是要解決與其相關的擔憂，特別是關於數據完整性和信任。 由於開源模型依賴於社區貢獻，因此存在惡意參與者可能引入有缺陷或有偏見的數據或算法的風險。 這可能導致不可靠或不準確的結果，從而破壞對模型的信任。
為了減輕這些風險，必須實施嚴格的質量控制機制和驗證程序。 這可能包括建立審查流程、確保數據透明度，並推廣負責 ответственность的編碼實踐。 此外，合作和知識共享對於識別和糾正開源模型中的潛在漏洞至關重要。
AI 治理規範的演變
隨著開源 AI 的普及，它將在塑造全球 AI 治理規範方面發揮越來越重要的作用。 中國一直積極倡導在國際論壇上採用更具包容性和協作性的 AI 治理方法，強調需要考慮新興國家和發展中國家的需求和觀點。
通過推廣開源 AI，中國旨在挑戰西方規範對 AI 治理的現有影響，並促進一個更能反映所有國家和利益攸關者共同利益的框架。 這種方法有可能促進更公平和公正的 AI 發展，確保 AI 的好處為所有人共享。
平衡商業利益與全球合作
美國及其盟友面臨的挑戰是在商業利益與需要在開放和負責责任的 AI 標準方面進行全球合作之間取得平衡。 儘管專有 AI 模型可能會帶來競爭力和利潤，但它們也可能通過限制新興國家和發展中國家獲得 AI 技術和專業知識來延續數字鴻溝。
採用更開放和協作的方法，包括支持開源 AI，可以幫助彌合這一差距，並促進更具包容性和公平的全球 AI 生態系統。 這需要重新思考知識產權和技術轉讓，並致力於共享治理和多邊合作。
共擔的責任
中國的開源策略並非沒有風險，但也提供了獨特的機遇之窗。 就像任何技術一樣，它能夠被部署為善，也可能被部署為“惡”。 然而，有了健全的全球治理框架、道德護欄和開源文化，世界不僅有更大的機會塑造技術的軌跡，而且有機會重塑其集體未來。
確保 AI 在所有地方對每個人都有益，這需要比以往任何時候都更加密切的合作。