中国实验室占据开放AI排行榜前六名,中国AI大模型突围:全球AI格局正被悄悄改写
当别人还在追问“GPT 有多强”，中国开源模型已经在全球排行榜上排队登顶了。谁能想到，过去一年全球 AI 圈的剧情反转得比股市还快——别人还在讨论 GPT 有多厉害，中国的开源模型已经悄无声息地登上了排行榜的最顶端。没有发布会、没有喧嚣，只有一场静悄悄的全球换班。过去两年，我们听惯了“GPT 统治AI世界”“美国大模型一骑绝尘”，一度以为 AI 只是一场硅谷的游戏。 结果独立评测机构 Artificial Analysis 的最新榜单给了所有人一个“剧情反转”：中国团队包揽全球AI开源智能榜前几名，Kimi K2.5 和 GLM-4.7 并列领跑，DeepSeek V3.2、Kimi K2 Thinking 等紧随其后。这些AI公司大模型的名字，背后都是货真价实的参数规模与推理能力。 Kimi K2.5 被评为当前智能水平最高的开源大模型之一，在多模态推理、编程任务上与顶级闭源模型平起平坐。更关键的是，“榜单好看”只是表面现象。 根据 OpenRouter 与多家机构的联合分析，中国开源模型在全球使用量中的占比，已经从 2024 年底的约 1.2% 一路飙升到 2025 年底的接近 30%，其中 Qwen、DeepSeek、Kimi 等是主要驱动力。 用一句话形容现在的格局：你以为是跟着别人学，结果发现全世界都在用你的引擎写代码、写文案、跑业务。临近春节，普通人忙着抢票回家，AI 公司忙着抢时间发版本。 智谱准备推出新一代 GLM-5，MiniMax 正在打磨 M 系列新版本，阿里在不断扩展 Qwen 家族，百度则用参数量级和多模态能力继续堆高牌桌筹码，腾讯、阿里等大厂一边推自家模型，一边砸下真金白银做补贴和推广，希望把大模型真正送到每个普通用户的手里。DeepSeek 选择另一条路：表面上“版本更新不着急”，实则把精力压在下一代万亿级模型上，延续自己在性价比和开源路线上的口碑。 这场春节前的“模型春运”，不是简单的产品堆叠，更像是一场提前锁定下一轮 AI 话语权的赛跑。如果说上一轮是“追着别人做”，那这一轮已经演变成“你怎么出牌，我要不要接、要怎么接”的主动博弈。太平洋另一端，硅谷的紧张情绪正在升温。 在中国开源模型快速走向全球开发者社区的同时，美国创业公司开始试图“造一套自己的替代品”。其中，Arcee AI 是最近的典型案例：这家不到 30 人的初创公司，放话要做“美国本土的顶级开源模型”，推出 Trinity 系列大模型，并计划通过新一轮融资把估值推到 10 亿美元以上，目标客户直指那些本来打算采用中国开源模型的美国企业。 另一家 Reflection AI，此前拿到约 20 亿美元融资，试图成为“美国开源模型的国家队选手”。有趣的是，在创业公司奔向“更开源”的同时，一些大厂反而在逐步收紧。 Meta 在 Llama 4 系列未达预期后，策略上更加偏向闭源与企业合作路线，开放程度相比早期 Llama 阶段明显收缩。于是，我们看到一种微妙的错位： 一边是中国公司将开源模型做成产业基础设施，源源不断向全球输送； 另一边是美国创业公司希望通过“本土开源”把部分需求从中国模型手里抢回来。AI 竞争表面上是“模型性能的大比拼”，本质上却是 技术、生态和产业势能的三角平衡 。技术层面，中国模型已经从“能不能打”走到了“打得怎么样”的阶段。 在多模态推理、代码生成、复杂问答等关键基准上，Qwen、DeepSeek、Kimi 等开源模型已经能够与国际顶级闭源模型同场竞技。生态层面，一个明显变化是： 越来越多的全球开发者，会在 Hugging Face、OpenRouter 这类平台上，直接把中国模型作为首选或强备选，而不是“顺便试试”。2025 年中后段，中国开源大模型的下载量与调用量在多个平台上已经追平甚至超越美国模型。产业层面，开源让模型从“技术资产”变成“基础设施”。 无论是法律、金融、制造，还是内容、电商、游戏，企业更关心的是：谁的模型部署灵活、成本可控，本地化好、算力压力小，谁就更有机会成为行业标准。 这一点上，中国模型在 性价比 + 本地化 + 开源许可灵活度 上的组合优势，被全球创业公司快速放大。在资本市场，技术趋势往往领先叙事，而叙事决定钱往哪流。 “开源模型的崛起”，看上去是工程师的胜利，实质上却是一场关于算力、生态与叙事权的再分配。垂直行业的智能应用，正在从 POC 概念验证走向甲方刚需。 法律、制造、金融、教育等领域，正在被本地化大模型重塑，那些真正把 AI 嵌入业务流程、改变决策链条的公司，更有机会获得估值溢价。所以，我们不仅要注意观察AI本身的公司，也要观察因应用AI而大幅度受益的公司。算力与能效，正在成为“AI 第二战场”。 万亿参数不再只是宣传口号，而是实实在在的成本与电费。谁能在有限算力和能耗下训练出高效模型，谁就更有资格在下一轮竞争中谈“护城河”，而不只是“烧钱换规模”。中美 AI 生态的分化，不只是竞争，更是全球价值链的重构。 模型许可证、数据合规、跨境部署，这些听上去很“法务”的词汇，会慢慢变成投资布局的坐标轴——决定哪些业务可以全球化，哪些只能做区域王者。资本一向崇尚“势能先于价值”。 今天我们看到的是：开源模型的势能，正在从服务器机房一路外溢到一级市场和二级市场。 当中国模型开始参与定义全球开源标准时，投资逻辑也许需要一次集体重启——从押注某一个“超级英雄”，转为关注一整个“生态”。
