從DeepSeek的橫空出世，到Kimi K3的重磅登場，中美AI之間還有多大差距？五年？一年？答案是：2到3個月。這一判斷並非是中方觀點，而是歐美研究者得出的結論。就在一年前，業內普遍認為雙方還存在6至7個月的“技術時差”，那麼短短一年間差距大幅收窄，中國是怎麼做到的？

　　【三年的追趕】

　　今年6月，智譜AI發佈GLM-5.2模型，直接拿下權威榜單Code Arena全球盲測可用模型第一名。行業還沒消化完這波衝擊，中國AI又甩出一記重磅。7月中旬，月之暗面推出Kimi K3，這是目前全球最大參數的開源模型。

　　接連兩款大模型“炸場”，讓不少行業研究者判斷，中美AI的差距正在快速縮小，這股追趕勢頭，也引發了硅谷的“警覺”。

　　英國人工智能安全研究所針對網絡攻防能力的測評顯示，2025年，中國頂尖開源AI模型，在相關能力上還落後於美國6到10個月，如今，這差距已大幅縮小。

　　美國加州大學伯克利分校計算機科學系教授斯托伊卡同樣對彭博社表示：“我們過去經常說，中國的開源模型落後於（美國）前沿模型大概6到7個月，如今，這一差距估計已經收窄到了2到3個月。”

　　Arena榜單的運營負責人安傑羅普洛斯說得更加直白。他評價，Kimi K3的發佈很可能會“引發資本市場的重新洗牌”，因為人們開始懷疑，美國閉源模型未來能否保持主導地位？

　　如果把全球AI競爭看成長跑，那麼三年前，中國還遠跟不上美國的步伐。

　　2023年，OpenAI發佈GPT-4，成功把AI從簡單的聊天工具，升級為能處理複雜現實任務的專業級生產力助手，稱得上是行業的重要里程碑。當時，業內判斷，中國大模型產業與OpenAI的實際技術差距約為1至2年，在算力資源、工程化優化、基礎研究及數據質量上，都存在明顯差距。

　　如今，中國大模型不僅追上前沿賽道，更形成百花齊放的格局。除了Kimi、智譜GLM、DeepSeek持續突破，中國大模型隊伍裡還有適配各類硬體的通義千問、產業落地成熟的文心一言、兼顧性價比與多模態體驗的豆包，以及在教育和醫療等垂直領域表現非常優異的訊飛星火大模型等等。可以說，目前中國大模型的整體實力，已經躋身全球第一梯隊。

　　中國大模型為什麼能追得這麼快？

　　簡單來說，中國大模型走出了一條側重效率的追趕路線。

　　第一，中國企業沒有照搬美國思路，單純堆算力、砸錢，而是通過優化模型架構，以更高效的訓練算法，實現了同等性能，可以說是“低成本突圍”。

　　第二，工程與迭代速度是中國企業的強項。中國大模型對用戶體驗的反饋響應極快，能以極高頻率進行微調（Fine-tuning）和版本迭代，迅速補齊技術短板。

　　第三，中國擁有極其豐富的移動互聯網應用生態和場景，例如電商、直播、本地生活等，海量真實場景和垂直行業的真實數據持續訓練大模型，靠著落地應用帶動技術進步，多模態和推理能力快速提升。

　　當然大家不要忘了，還有一個非常重要的、不能忽視的算力底層保障。AI的盡頭是算力，而算力的根基是電力。當歐美數據中心面臨能源瓶頸時，穩定充足的電力供應，成為中國在大模型競爭中的一張底牌。

　　【中國大模型為何選擇開源？】

　　咱們常說開源大模型，那麼到底這裡的“開源”指的是什麼？

　　我們把大模型想像成蛋糕。“開源”就等於是蛋糕師傅把配方公之於眾，任何人都可以拿到這份配方，自己動手製作，還能根據自身需求，調整配方、改良口味。對應到大模型，就是底層代碼、參數，全部對外開放，企業和開發者能夠下載到本地部署，自由微調、二次改造。這是中國大模型集體選擇的一條路。

　　與其對應的“閉源”就很好理解了。就好比商家只賣給你做好的成品蛋糕，你不清楚原材料配比、製作工序，不能隨意改動，更沒法自己複刻、單獨加工，只能花錢購買、直接享用。OpenAI或者說美國多數大模型，走的就是這條路。

　　中國大模型為什麼會選擇開源？各企業為什麼都願意把自己的核心技術拿出來共享？

　　這裡面第一個原因就是“快”。開源是構建技術生態的最快路徑。

　　大家想想看，當一個模型被下載幾十億次，全球開發者都在這基礎上做二次開發、進而發現bug（程序漏洞）、貢獻優化，就能推動模型快速迭代。與此同時，這麼多人自發使用、改造模型，也就相當於是一個免費的全球宣傳了。

　　其次是“易”。開源大幅降低了技術和成本門檻。

　　從零訓練一個大模型耗資巨大，動不動就是幾百萬美元的投入，這是一般企業根本承受不起的。而開源模型，讓這些中小企業、科研團隊甚至個人，能夠站在“巨人的肩膀”上進行創新，極大加速了AI技術在千行百業的落地速度。

　　第三是“實”。開源是應對數據安全和隱私保護的務實選擇。

　　金融、醫療、政務等很多行業都十分重視數據安全，不會輕易把敏感數據上傳到閉源雲端。開源模型的代碼、參數和訓練過程公開可查，能夠部署在企業內部，數據不用向外傳輸，自主可控，還能按需調整，解決了不少閉源模型無法覆蓋的場景難題。

　　根據中國工信部發佈的數據顯示，目前中國開源大模型全球累計下載量已突破100億次。全球最大開源AI模型平台HuggingFace2026年春季報告顯示，中國大模型下載量佔比從2024年的不到20%，增長到了2026年4月的41%，首次超過美國。

　　法國《世界報》指出，中國的開源模式大幅降低了AI技術應用門檻；與之形成鮮明對比的美國AI巨頭，大多都在堅持閉源收費的商業模式，技術共享與產業普惠性相對不足。《金融時報》也報導稱，從硅谷到歐洲，面對美國AI開發商不斷上漲的費用，越來越多的企業正轉向使用中國先進的開源模型。

　　【從出海到治理，中國大模型走出去】

　　技術基礎打好、生態成型之後，中國大模型開始更大範圍走向世界。這種“走出去”分為兩條主線，一是商業出海；二是全球AI治理。

　　在商業層面，中國大模型在東南亞、中東、拉美等新興市場受到廣泛歡迎。

　　作為華人文化圈輻射區，東南亞是大多中國企業出海的首選站。在這個地區，中國大模型對中文語境，以及東南亞本地語言的混合處理能力是顯著優勢。馬來西亞通訊部副部長去年公開表示，該國主權AI基礎設施將基於DeepSeek技術構建。

　　中東各國正在大力推進數字化轉型，對AI需求極為迫切。中國大模型憑藉高性價比和定制化服務，成為了當地建設智能城市、能源管理系統的首選技術夥伴。拉美市場也在持續升溫，豆包國際版Dola在巴西、墨西哥等國家，都躋身在非遊戲應用下載榜前列。

　　另外，不少海外流行的修圖軟件、角色扮演遊戲，其背後的AI引擎都來自中國廠商。

　　走出國門不僅僅是做生意，面對AI帶來的安全挑戰與全球數字鴻溝，中國也在積極推動AI治理的國際合作，提出具體的“中國方案”。

　　在近期舉行的2026世界人工智能大會上，中國釋放出了明確信號，將重點面向發展中國家，推動AI算力、開源模型等創新資源的共享，幫助縮小技術差距。這其實是中國已經在做的事情。

　　一方面是把我們的算力送出去。在東盟、非洲、拉美等地，中國推進智算中心與合作節點建設，把閒置或新增的算力變成公共資源，為當地提供可負擔、可接入的算力服務。

　　比如，位於廣西南寧的中國—東盟人工智能計算中心，這裡採用華為昇騰全棧人工智能技術，已為數十家高校、科研機構及東盟企業提供公共算力服務。位於剛果（布）首都布拉柴維爾德尼·薩蘇-恩格索大學的非洲人工智能研究中心也已於2022年啟用，重點推動數字政策、金融科技及相關基礎設施的研發。

　　另一方面則是讓技術扎根落地。氣象防災減災是最典型的例子之一。目前已有40多個國家的氣象部門通過雲端使用中國推出的氣象智能預警方案“媽祖”。定製版已在巴基斯坦、埃塞俄比亞、所羅門群島、約旦、斯里蘭卡、蒙古國、吉布提7個國家落地。在蒙古國，預報員參考該平台數據，成功預報了今年4月的沙塵暴過程，為防災減災爭取了寶貴時間。未來5年，中國已承諾，將推動氣象智能預警方案“媽祖”在30個國家落地應用。

　　從技術指標的追趕到開源生態的繁榮，從拓展海外市場到參與AI全球治理，中國大模型的故事已經不僅僅是技術敘事，更是一場關於開放、合作與共贏的實踐。

　　記者 崔雋 殷田靜子 陳爍 塗悅清 香港報道