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“百模大战”生变 巨头集体转向开源

“百模大战”生变 巨头集体转向开源

更新时间: 浏览次数: 258

中经记者秦枭北京报道

大模型行业正在从“参数竞赛”向“生态共建”转变。近日,华为正式宣布开源盘古70亿参数的稠密模型、盘古ProMoE720亿参数的混合专家模型和基于昇腾的模型推理技术。百度也宣布同步开源文心大模型4.5系列10款模型,而在此前,腾讯、智谱、月之暗面等大模型厂商也将自家的大模型开源。

多位业内人士在接受《中国经营报》记者采访时表示,模型开源,不是免费的午餐,而是平台战争的入场券。对大模型企业来说,模型本身不是护城河,生态才是。尤其是在“模型能力高度趋同”的今天,谁能先构建起一整套“可调用、可调优、可部署”的模型体系,谁就掌握了议价权。更进一步看,开源其实也是降低竞争焦虑的一种方式:把基础层共享出去,大家比拼的不是“参数数值”,而是“产业落地能力”。这反而让真正有工程能力和行业经验的厂商有了更多主导权。

巨头竞相开源

2025年上半年最后一天,国内人工智能领域迎来开源生态的集中爆发。华为与百度两大科技巨头同时公布开源计划——华为正式开源部分盘古大模型体系,百度则推出文心大模型4.5系列的开源方案。

据悉,华为此次开源的盘古ProMoE模型基于分组混合专家模型(MixtureofGroupedExperts,MoGE)架构构建,总参数量达720亿,激活参数量为160亿,并针对昇腾300IDuo和800IA2平台进行了系统优化。

在华为宣布开源部分盘古大模型的同天,百度也宣布在中国正式开源文心大模型4.5系列模型,涵盖47亿、3亿激活参数的混合专家(MoE)模型与0.3亿参数的稠密型模型等10款模型,实现预训练权重和推理代码完全开源。

值得注意的是,百度此前一直是闭源路线的坚持者,DeepSeek的爆火出圈促使百度在今年年初的时候便宣布将在未来几个月中陆续推出文心大模型4.5系列,并于6月30日起正式开源。

事实上,自今年年初以来,多家大模型厂商已纷纷转向开源。百度和华为的此次举措是国内科技企业开源战略的进一步延续。在此之前,阿里巴巴已通过发布多个版本的开源大模型以及运营魔搭社区,成功构建起较为完善的开源生态系统;腾讯的混元大模型也早已开源了其混合推理MoE模型Hunyuan-A13B以及3D生成模型等。

所谓的开源大模型,是指“你可以免费查看源代码、修改代码、使用模型”,并且在大多数情况下,这些模型都是免费提供的。那么,为什么动辄耗费数千万元进行训练的大模型会选择“白送”呢?

商业顾问、企业战略专家霍虹屹分析道,当下这波大模型开源潮,并非偶然爆发,而是多重因素共振的结果。其一是国际技术潮流的推动。OpenAI、Meta、Mistral等海外厂商已率先释放了大量开源模型,不仅提升了模型能力的“基准线”,也迫使国内厂商加速响应,避免在生态构建上落于人后。在这种环境下,“不开源,等于放弃开发者”。

“以DeepSeek为代表的开源模型的成功,给闭源厂商带来了巨大压力。”萨摩耶云科技集团首席经济学家郑磊直言,“其开源模式吸引了大量用户和开发者,提升了行业基础标准,迫使其他厂商重新审视自身商业模式,纷纷加入开源阵营。开源可以让厂商在行业内树立良好的形象,提升自身的影响力和话语权。通过开源,厂商可以展示其技术实力和创新能力,吸引更多合作伙伴和用户。”

天使投资人、资深人工智能专家郭涛则认为,当前大模型“开源潮”的兴起是技术、市场与政策协同作用的结果。技术层面,大模型参数规模突破百亿级后,训练与部署的工程化能力趋于成熟,开源的技术风险显著降低;同时,混合专家架构的优化使得模型性能与资源利用率提升,为开源提供了技术可行性。

霍虹屹补充道,对大多数企业来说,闭源大模型训练成本高、门槛重,而开源模型则提供了“即插即用”的基座,降低了“跑通第一步”的试错成本。特别是盘古和文心4.5的开源,不仅带来了参数规模与推理技术的双向突破,更通过昇腾、昆仑芯等软硬协同,试图以中国本土化能力建立“新标准”。

技术平权还是洗牌加速?

然而,在数字经济时代,开源模式正逐渐展现出其独特的商业价值。尽管开源意味着将技术源代码公开,看似与商业体系中保护知识产权、追求利润最大化的原则相悖。

霍虹屹认为,开源看似与“闭环盈利”背道而驰,实则是一种长期价值的重新布局。在AI领域,“闭源等于产品”,“开源等于生态”。闭源适合做封闭系统、标准化服务;而开源,更适合打造平台级入口与开发者网络。这是一个“牺牲部分边际利润,换取生态控制权”的战略决策。

郭涛表示,创业公司与开发者社区将成为直接受益者。中小企业可基于开源模型快速开发垂直领域应用(如医疗、教育),绕过从零研发大模型的高昂成本与技术壁垒;开发者则通过微调、场景化适配等操作,推动技术落地并反哺生态,形成“技术民主化”红利。云服务商与硬件厂商(如华为昇腾、阿里云等)亦会受益,开源模型需依托算力平台运行,间接拉动云服务与专用硬件需求,同时通过模型优化强化自身技术优势。传统行业巨头(如金融、制造业企业)则可通过定制化开源模型提升业务效率,加速数字化转型。

不仅如此,在业内人士看来,大模型厂商通过开源吸引开发者生态,可快速扩大市场影响力并抢占行业标准制定权,或将进一步加剧大模型的“洗牌”。

壹通数字技术公司罗富国认为,开源潮也将促使行业进入新一轮洗牌期。一方面,开源使得技术门槛降低,新玩家更容易进入市场,加剧市场竞争;另一方面,厂商需要不断提升自身技术实力和服务质量,以期在开源生态中占据优势地位。

那些能够快速适应开源趋势、优化技术和服务的厂商,将在竞争中脱颖而出;而那些技术滞后、生态建设不足的厂商,则可能面临被市场淘汰的风险。

在霍虹屹看来,行业洗牌大概率会发生,一些仅仅拥有参数优势但缺乏生态托举的模型厂商,将逐步边缘化;而真正能将开源模型打造成“二次开发工具箱”的平台,将获得持续的竞争力。在这场开源竞赛中,未来赢家的画像可能是:一方面拥有强大底座能力(硬件、框架、推理引擎),另一方面则要有开放的生态策略(模型版本更新快、社区参与度高、工具链丰富)。模型能力,不再是门槛,而是入口。

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