如果你现在还觉得中国AI只会“复制+追赶”，那说明你已经很久没看新闻了。

2026年1月，麻省理工学院与全球最大AI开源社区Hugging Face联合发布了一份报告。结论很直接：在全球新建的AI模型中，中国开源模型的下载量占比已达到17.1%，首次超过美国的15.8% 。与此同时，阿里巴巴的Qwen系列累计下载量已突破10亿次，衍生模型数量超过20万，稳居全球开源模型榜首 。

这些数字不是冰冷的统计，它们指向一个正在发生的结构性转移：中国AI正在从“技术输入者”变成“标准输出者”。在AI一族看来，这件事值得每一个关注技术趋势的人停下来细看。

从DeepSeek到Qwen：开源策略的连锁反应

一切的变化，都可以追溯到2025年1月——DeepSeek发布R1推理模型的那个月。

在那之前，中国AI公司的主流选择是闭源。虽然阿里Qwen等团队早已在开源领域默默耕耘，但行业的目光始终盯着OpenAI、Anthropic和Google。DeepSeek R1的发布撕开了一个口子：它以极低的成本实现了接近顶级闭源模型的推理能力，并且采用了完全开放的MIT许可证 。这意味着任何开发者都可以免费下载模型权重，在自己的服务器上运行，甚至可以修改、蒸馏、二次开发。

Hugging Face在回顾“DeepSeek时刻”一周年时写道：“R1的真正意义不在于它是不是当时最强的模型，而在于它降低了三个关键壁垒：技术壁垒、采用壁垒、心理壁垒。”  尤其是心理壁垒——它让中国AI公司第一次确信：开源不是战术选择，是可以成为长期战略的路径。

此后，连锁反应开始了。百度从2024年的“零开源”变成2025年在Hugging Face上发布超过100个模型；字节跳动和腾讯的开源发布量增长了8到9倍；Moonshot发布的Kimi K2被社区称为“另一个DeepSeek时刻” 。

但真正形成“底座效应”的，是阿里Qwen。

生态统治力：当Qwen成为全球开发者的“默认选项”

什么叫“衍生模型”？就是一个开发者下载了Qwen的原始权重，然后用自己的数据、自己的场景去微调，做出一个更适合特定任务的“变种”。比如有人用Qwen做代码生成，有人做医疗问答，有人做机器人控制。这些衍生模型的数量，被业内视为开源生态健康度的核心指标——它说明开发者深度认可这个模型的底层能力，愿意在上面投入时间进行创造性开发。

根据ATOM（American Truly Open Models）项目的数据，截至2025年8月，Hugging Face上新发布的衍生模型中，来自Qwen的占比超过40%，而Llama已跌至约15% 。这意味着Qwen已经成为全球开发者进行“二次创作”的默认基座模型。

与此同时，中国模型的采用正在渗透进高价值场景。数据显示，约40%的中国AI模型调用集中在编程辅助、工业设计、芯片仿真等高级业务领域 。在日本，企业开发的前十大AI模型中，有6个基于DeepSeek或Qwen进行二次开发，包括日本国立情报学研究所主导的国家级项目“LLM-jp” 。

硅谷的“倒戈”：80%的初创公司正在用中国模型

如果说下载量只是数字，那么硅谷的采纳率则更有说服力。

Andreessen Horowitz的合伙人Martin Casado在X上发过一条推文：在他接触的用开源栈构建产品的初创公司里，大约80%都在运行中国开源模型 。OpenRouter的API调用数据也印证了这一点——中国开源模型的调用占比从2024年底的几乎为零，跃升至2025年底的近30% 。

为什么会这样？答案其实不复杂：好用，且便宜。

Moonshot发布的Kimi K2.5，在部分基准测试中已经逼近Anthropic的Claude Opus，但价格只有后者的七分之一 。对于预算有限的初创公司来说，这根本不是选择题。

更关键的是，中国开源模型的许可证对商业化极其友好。Qwen系列允许商业使用而不收取授权费，这意味着初创企业可以以极低成本获得高质量的AI能力。一位硅谷开发者告诉《MIT科技评论》：“如果我们用OpenAI的API，每一千个token都要付费；如果我们用Qwen自托管，成本几乎只有电费。” 

从“技术输入”到“标准输出”：一种新的全球化

这种变化的意义，超出了单纯的下载量或市场份额。

过去几十年，全球科技行业的技术流向是单向的：美国创新，世界跟随。硅谷输出技术文档，全球开发者学习和适配。但在AI开源领域，这个流向正在逆转。

《MIT科技评论》在2026年趋势预测中明确指出：“预计会有更多硅谷应用在不太张扬的情况下，基于中国开源模型上线。同时，中国模型发布与西方前沿水平之间的时间差还会继续缩小，从数月缩短到数周，有时甚至更短。” 

更深层的变化在于：中国开源模型正在成为新兴市场的技术底座。在东南亚、非洲、中东和拉美，中国模型的采用率快速上升。史丹佛大学的研究报告指出，中低收入国家的开发者特别倾向于采用中国模型，作为从零构建AI基础设施的平价替代方案 。

Hugging Face负责全球AI合作的Tiezhen Wang总结得很到位：“全球使用开放权重模型的初创公司和研究人员，往往默认甚至依赖于中国开发的模型。”  这种依赖，正在把中国AI从“参与者”变成“定义者”。

挑战与未来：蛋糕做大之后

当然，这并不意味着中国开源模型已经稳坐江山。

Hugging Face的王铁震提出了一个现实问题：“现在的重点是让蛋糕变大，下一个挑战是每家公司如何确保自己的那份。”  开源不等于商业模式，这一点在过去二十年的开源软件历史中已经反复验证。虽然中国AI公司从开源中获得了声誉、吸引了人才、建立了生态，但长期的财务可持续性仍然需要验证。

2026年1月，智谱和MiniMax先后在香港上市 。这或许是一个信号：中国AI公司正在从“拼技术”进入“拼商业”的阶段。开源带来的品牌效应和开发者信任，能否转化为可持续的营收，将是未来两年的关键看点。

另一个挑战来自美国。2025年11月，美国发布了名为ATOM（American Truly Open Model）的开源项目，其官方声明中明确提到：这个项目的动力之一，正是DeepSeek和中国模型的势头 。换句话说，中国开源模型倒逼美国重新重视开源生态——这在几年前是不可想象的。

但对于开发者而言，竞争是好事。更多选择、更低成本、更快迭代——这正是开源生态的底层逻辑。

尾声：代码不认国籍，但开发者认

去年一月DeepSeek发布R1的时候，没有人能预料到接下来一年的连锁反应。一家原本低调的量化基金背景的AI团队，用一份开源模型和一篇技术论文，撬动了全球开发者的注意力。

今天，那个“DeepSeek时刻”已经演变成一种持续的力量。从阿里Qwen到Moonshot Kimi，从智谱GLM到MiniMax，中国AI公司的开源步伐越来越快，越来越密。Hugging Face的下载量榜单上，中国模型的名字挤掉了越来越多美国对手。

代码本身不认国籍。一行在杭州写的Python代码，和一个在旧金山写的Python代码，在语法上没有区别。但选择用哪一行代码的人，会慢慢形成习惯。当全球开发者开始默认“先用Qwen试试”“找个DeepSeek的变种”，习惯就变成了生态，生态就变成了标准。