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2026年7月，第九届世界人工智能大会在上海召开，中国国家主席习近平九年来首次出席并发表讲话。他在会上将中国人工智能模型定位为“全球公共产品”，这与美国科技公司力推的闭源、专有模型形成鲜明对比。据《印度教徒报》报道，中国的开源策略不仅是技术选择，更是一种政治姿态。然而，深入分析后不难发现，这一所谓“礼物”的背后，隐藏着一个关键制约因素——中国在人工智能领域面临的计算能力严重短缺。
人物专访外交叙事：“全球公共产品”背后的战略考量
习近平在大会发言中强调，人工智能是“人类的集体智慧”，是“弥合人工智能与数字鸿沟的历史机遇”，并呼吁人工智能“不应是单个国家的独奏，而应是国际合作的交响乐”。这番话传递出的信号非常明确：北京希望将自己塑造成开放、合作的人工智能大国，与美国的技术封锁和封闭模式形成对照。美国方面，OpenAI、Anthropic、谷歌等公司将其最前沿的模型通过API托管在自己服务器上，用户无法获取模型权重；而中国的DeepSeek、通义千问、月之暗面等实验室则开放模型权重，任何人可自由下载、修改甚至继续训练。正如习近平所指出的，中国致力于“分享人工智能的成果”，这一叙事在发展中国家尤其具有吸引力。
人物访谈计算的双重面孔：训练与推理的天壤之别
要理解中国为何如此“慷慨”，必须区分人工智能模型生命周期中的两个截然不同的阶段：训练和推理。训练是一次性投入：实验室将数千块芯片组成集群，运行数月后得到一个成熟模型。例如，GPT-4据估计使用了约25,000块英伟达芯片，Meta的Llama 3.1用了约16,400块。而中国DeepSeek仅用约2,000块符合出口管制规定的H800芯片就训练出了广受赞誉的V3模型。训练一个前沿模型，只需要芯片数量在数千级别，且只需一次。但将模型向公众提供服务（推理）则是另一回事：推理规模随用户数线性扩展，必须持续扩容以支持数亿次查询。据路透社援引行业数据，OpenAI在2025年已跨越100万块GPU大关，Meta计划到2025年底拥有约130万块GPU当量。可见，服务一个大规模消费级模型所需的核心舰队，往往比训练船队大十倍到百倍。
深度访谈【中美AI模型训练与推理规模对比】
对话名人| 模型/公司 | 训练芯片数 | 推理所需芯片（估算） | 商业模式 |
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|---|
| GPT-4 | ~25,000 | >100万（2025年） | 闭源API |
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| Llama 3.1 | ~16,400 | ~130万（目标） | 开源权重+闭源服务 |
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| DeepSeek V3 | ~2,000 | 严重不足（2025年曾冻结注册） | 开源权重 |
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| 通义千问 | 未披露 | 受限 | 开源权重 |
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芯片枷锁：出口管制如何卡住中国AI咽喉
自2022年起，美国联合盟友对华实施一系列出口限制，阻止中国大批量进口和制造高端芯片。美国商务部工业安全局（BIS）的管制清单不断扩大。训练环节可以通过囤货、走私和有限的国产来绕过：中国公司已设法储备了相当数量的中高端芯片，因而能够在模型层面达到与美国不相上下的水平。但推理环节的困境无法轻易解决。例如，美国曾原则上批准约10家中国企业每家购买最多75,000块H200芯片，但截至2026年中期，没有一块完成交付。与此同时，美国政府持续施压，北京方面也引导企业转向国产替代。然而，中国本土芯片制造巨头中芯国际（SMIC）的5纳米产线由于缺乏极紫外光刻（EUV）工具，良率仅约20%，远远达不到商业可行标准。这使得中国人工智能实验室难以纯粹通过API提供大规模服务。2025年1月，DeepSeek因流量激增无法承受，加之遭遇“大规模恶意攻击”，不得不冻结新用户注册。
名人访谈开源策略：被迫分享的计算外包
既然自己无法承载大规模推理，将计算负担转移给用户便成为自然选择。中国开放模型权重，意味着任何机构只要拥有足够的算力，就可以在本地运行模型，数据不出境、无需依赖中国云服务。对于美国企业而言，中国模型性能顶尖、成本低廉——据OpenRouter市场数据显示，2026年中国模型在美国企业人工智能使用量中的份额已创下60%的新高。一家硅谷人工智能公司的首席技术官对《印度教徒报》表示：“我们能用十分之一的价格获得同样的结果，为什么不呢？”这种“开源式推广”不仅扩大了中国的技术影响力，也有效规避了自身算力墙。但这也意味着成功本身带来了更多需求，进一步加剧了中国的计算压力。
未来转向：开源终将受限，但瓶颈犹在
尽管中国目前大力推广开源，但安全化压力不可忽视。据《印度教徒报》引用知情人士透露，北京方面已在权衡对海外访问其最先进模型施加限制。可以预见，中国的政策天平将逐渐从“完全开源”向“分层开放”倾斜：最前沿模型走向闭源，次代模型仍保持开源。然而，只要美国出口管制不放松，中国在芯片和推理基础设施上的结构性短板就无法根本解决。只要这一瓶颈存在，北京就不得不继续以开放权重模型的形式“外包”推理计算。
Q1: 为什么中国选择深度开源人工智能模型，而美国公司却坚持闭源？
A1: 直接原因是中国在高端芯片和推理基础设施上面临严重瓶颈。美国出口管制使其无法大规模部署服务所需的芯片集群，因此通过开放权重，让用户自行承担计算成本，同时借此塑造自身负责任的全球人工智能大国形象。
Q2: 中国未来会收紧对最先进模型的海外访问吗？
A2: 很可能。据《印度教徒报》报道，北京已在考虑限制出口。预计中国会采取分层策略：顶级模型闭源，次代模型继续开源。但只要计算瓶颈没有解除，开源仍是其不得已的长久之计。
中国的计算约束，恰恰成为世界的红利。短期内，全球开发者都将继续受益于中国开源模型带来的低成本、高性能选项。但这一开放窗口究竟能持续多久，取决于芯片战线的博弈结果以及北京对技术安全的权衡。
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