在全球开源人工智能模型的竞赛中，中国悄然完成了对美国的超越。最新数据显示，过去一年里，由中国机构发布的开源AI模型下载量占全球总量的17%，首次超过了谷歌、Meta和OpenAI等美国科技巨头合计的15.8%。这一变化不仅是一个数字上的反超，更折射出中美两国在人工智能发展路径上的深层分歧。

开源模型之所以重要，是因为它们允许开发者自由下载、修改甚至重新训练，大大降低了创业公司和研究机构使用先进AI技术的门槛。相比之下，美国主流科技公司普遍选择“闭源”路线——将最强大的模型牢牢掌握在自己手中，通过订阅服务或企业合作来变现。这种策略虽然能快速带来收入，却也让美国在构建开放生态方面逐渐落后。

中国的转向，某种程度上是被现实逼出来的。由于无法获得英伟达的高端AI芯片，中国企业很难在算力上与美国正面竞争。于是，在政策鼓励下，它们另辟蹊径，专注于开发更高效、更轻量的模型。比如深度求索（DeepSeek）推出的R1推理模型，仅用远低于美国对手的成本和计算资源，就达到了相近的性能水平，令硅谷感到意外。阿里云的通义千问（Qwen）系列同样广受欢迎，两者几乎包揽了中国开源模型的绝大部分下载量。

更关键的是节奏差异。麻省理工学院参与该研究的团队观察到，中国企业往往以周或双周为单位快速迭代模型，提供多个版本供用户按需选择；而美国实验室通常半年甚至一年才发布一次新模型。这种高频更新配合“模型蒸馏”等技术，让中国团队在有限算力下仍能保持高度创新。与此同时，国内AI实验室也在视频生成等新兴方向上投入大量精力，不断拓宽应用场景。

但热潮之下也有隐忧。已有研究指出，许多中国开源模型内嵌明显的意识形态倾向，对一些敏感话题采取回避态度，拒绝生成相关内容。随着这些模型在全球范围内被广泛采用，其背后的价值观可能悄无声息地影响信息传播的边界。

美国并非毫无反应。特朗普政府曾在其AI行动计划中呼吁企业开发体现“美国价值观”的开源模型。今年8月，OpenAI也推出了首批“开放权重”模型，但这类模型并不提供完整的训练代码和数据，与真正意义上的开源仍有距离。曾经以Llama系列引领开源风潮的Meta，如今也将重心转向闭源“超级智能”的研发，试图在通用人工智能的终极竞赛中抢占先机。

眼下，美国在开源领域的独立力量已明显式微，近期唯一值得关注的进展是西雅图艾伦人工智能研究所于11月发布的完全开源模型Olmo 3。对此，新美国安全中心警示称，中国在开源模型领域的快速推进，值得美国高度重视。

这场围绕开源与封闭、效率与控制、本土创新与全球影响力的较量，正在重塑AI时代的底层规则。中国凭借灵活的策略、快速的迭代和庞大的本土人才储备，在开源赛道上抢得先机；而美国则押注于封闭系统的商业潜力与技术前沿。未来，谁的代码被更多人使用、修改和信任，或许就决定了谁真正掌握了人工智能的话语权。