世界第一！中國(guó)開(kāi)源AI模型下載量反超美國(guó)，Hugging Face創(chuàng)始人直言：美國(guó)模型不行

當(dāng)前誰(shuí)在領(lǐng)跑 AI 模型市場(chǎng)？還是美國(guó)嗎？

近日，一份來(lái)自麻省理工學(xué)院（MIT）與開(kāi)源社區(qū) Hugging Face 的聯(lián)合報(bào)告給出了答案：顯然不是。因?yàn)樵?b>剛剛過(guò)去的一年里，中國(guó)研發(fā)的開(kāi)源人工智能模型在全球下載量中的占比達(dá)到了 17.1%，歷史上首次超越了美國(guó)的 15.8%。

圖 | 每周開(kāi)發(fā)者下載份額，紅色及粉色區(qū)域?yàn)橹袊?guó)AI模型，可見(jiàn)反超趨勢(shì)（來(lái)源：Financial Times）

對(duì)于谷歌、OpenAI 和 Anthropic 等美國(guó) AI 巨頭而言，這項(xiàng)研究表明，在開(kāi)放模型這一關(guān)鍵領(lǐng)域，中國(guó)企業(yè)正以其開(kāi)源策略，對(duì)美國(guó)公司過(guò)去主要依賴閉源模型所建立的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)構(gòu)成了不可忽視的挑戰(zhàn)。DeepSeek 和阿里巴巴的 Qwen（千問(wèn)）等中國(guó)模型，正憑借其獨(dú)特的開(kāi)發(fā)與推廣模式，在全球開(kāi)發(fā)者生態(tài)中獲得越來(lái)越大的影響力。

這種關(guān)注在近日 TechCrunch 對(duì) Hugging Face 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家托馬斯·沃爾夫（Thomas Wolf）的訪談中得到了驗(yàn)證。

作為全球最大 AI 社區(qū)的掌舵者，沃爾夫直言不諱地指出，現(xiàn)在的美國(guó)初創(chuàng)公司如果想要探索閉源系統(tǒng)能力之外的新方向，往往“不得不從中國(guó)模型開(kāi)始”。

圖 | 托馬斯·沃爾夫（來(lái)源：Youtube）

這個(gè)局面的發(fā)生既在意料之外，又在情理之中。

過(guò)去幾年，美國(guó)政府層層加碼的芯片出口管制，本意是遏制中國(guó) AI 的發(fā)展，但結(jié)果似乎適得其反。算力的緊缺反而倒逼中國(guó)開(kāi)發(fā)者走上了一條極致優(yōu)化的道路。

MIT 的研究員謝恩·朗普雷（Shayne Longpre）在分析報(bào)告時(shí)指出，中國(guó)公司展現(xiàn)出了一種完全不同的開(kāi)發(fā)范式。與美國(guó)實(shí)驗(yàn)室動(dòng)輒半年甚至一年才發(fā)布一個(gè)所謂“完美”版本的節(jié)奏不同，中國(guó)團(tuán)隊(duì)幾乎是以周為單位在迭代模型。這種高頻的發(fā)布節(jié)奏，配合在有限算力下打磨出的高效率，讓中國(guó)模型迅速占領(lǐng)了程序員們的工具箱。

托馬斯·沃爾夫在 11 月 8 日的訪談中詳細(xì)拆解了這一現(xiàn)象。他提到自己不久前剛?cè)ミ^(guò)中國(guó)，親眼目睹了那里大量新實(shí)驗(yàn)室的涌現(xiàn)。他觀察到一個(gè)有趣的悖論：在美國(guó)，Meta 曾是開(kāi)源的旗手，但隨著競(jìng)賽升級(jí)，西方頂尖人才開(kāi)始覺(jué)得做閉源模型更酷，更前沿；而在中國(guó)，情況恰恰相反，開(kāi)源才是吸引頂尖人才、構(gòu)建生態(tài)的最佳方式。

這種文化和策略上的錯(cuò)位，直接導(dǎo)致了如今的局面——中國(guó)模型不僅數(shù)量多，而且在實(shí)際應(yīng)用中越來(lái)越好用。

想要真正的創(chuàng)新，閉源模型根本不夠用

沃爾夫還提到了“技術(shù)天花板”的問(wèn)題。目前，OpenAI 和谷歌都押注于通過(guò)無(wú)限堆疊算力和數(shù)據(jù)來(lái)通往 AGI。但沃爾夫?qū)Υ顺直Ａ魬B(tài)度。他認(rèn)為，現(xiàn)有的一代大語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出色，但它們的泛化能力其實(shí)比預(yù)期的要弱得多。

現(xiàn)在的模型訓(xùn)練更像是在培養(yǎng)一群“唯唯諾諾的隊(duì)伍”，它們通過(guò)大量的強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)了如何討好人類(lèi)、回答標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題，卻逐漸失去了提出“好問(wèn)題”的能力。

沃爾夫舉了一個(gè)很形象的例子：數(shù)學(xué)。

最近媒體熱衷于報(bào)道 AI 能夠證明數(shù)學(xué)定理，仿佛 AI 已經(jīng)具備了科學(xué)發(fā)現(xiàn)的能力。但在沃爾夫看來(lái)，這更多是一種誤導(dǎo)。目前的模型所做的，主要是在大量文獻(xiàn)中搜索已有的證明路徑，而不是像人類(lèi)數(shù)學(xué)家那樣提出類(lèi)似費(fèi)馬大定理這樣的全新猜想。如果僅僅依賴現(xiàn)有的訓(xùn)練方式，指望模型涌現(xiàn)出人類(lèi)做不到的超級(jí)智能，幾乎不可能。

相比之下，開(kāi)源模式則更加靈活。沃爾夫透露，很多想要做交互式世界模型（Interactive World Model）或者其他邊緣創(chuàng)新的公司，發(fā)現(xiàn)閉源的 API 接口根本無(wú)法滿足他們對(duì)底層控制的需求。這時(shí)候，來(lái)自中國(guó)的 DeepSeek 或 Qwen 就成了唯一的選擇。它們?cè)试S開(kāi)發(fā)者查看權(quán)重、修改代碼、在本地硬件上運(yùn)行，這種自由度是 ChatGPT 無(wú)法提供的。

為了應(yīng)對(duì)這個(gè)局面，美國(guó)科技界正在經(jīng)歷一種“開(kāi)源覺(jué)醒”：例如特朗普政府近期發(fā)布的“創(chuàng)世紀(jì) AI ”，試圖通過(guò)行政命令鼓勵(lì)美國(guó)企業(yè)投資具有“美國(guó)價(jià)值觀”的開(kāi)源模型，試圖把開(kāi)源的重心拉回美國(guó)。市場(chǎng)上也出現(xiàn)了像 Reflection 這樣估值數(shù)十億美元的新公司，想要扛起美國(guó)開(kāi)源的大旗。

圖 | 美國(guó)“創(chuàng)世紀(jì)計(jì)劃”（來(lái)源： The White House）

但在沃爾夫看來(lái)，這種追趕并非易事，因?yàn)樯鷳B(tài)一旦形成，就具有強(qiáng)大的慣性。

機(jī)器人領(lǐng)域，正在重演 GPT 時(shí)刻

除了語(yǔ)言模型，這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的戰(zhàn)火正在快速蔓延到機(jī)器人領(lǐng)域。

在訪談中，沃爾夫花了大量篇幅談?wù)?Hugging Face 在機(jī)器人領(lǐng)域的布局。他認(rèn)為，未來(lái)一兩年，機(jī)器人技術(shù)將迎來(lái)指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)。目前的機(jī)器人市場(chǎng)與 GPT-3 發(fā)布前的 AI 市場(chǎng)驚人地相似：特斯拉的 Optimus 和 Figure 等公司雖然做出了令人驚嘆的硬件，但它們的系統(tǒng)是完全封閉的。你無(wú)法拿著 Optimus 去改造、去實(shí)驗(yàn)、去創(chuàng)造屬于你自己的應(yīng)用。

沃爾夫的邏輯很清晰：他不想重復(fù) AI 領(lǐng)域的封閉老路。他希望通過(guò)提供低成本的開(kāi)源硬件（例如售價(jià) 100 美元的機(jī)械臂）和開(kāi)源軟件庫(kù)（Le Robots），讓全球的研究者都能參與到機(jī)器人的進(jìn)化中來(lái)。而在這一領(lǐng)域，中國(guó)憑借其供應(yīng)鏈優(yōu)勢(shì)和硬件制造能力，極有可能再次復(fù)制在 LLM 領(lǐng)域的成功。

事實(shí)上，這種跡象已經(jīng)出現(xiàn)。

沃爾夫提到，現(xiàn)在的機(jī)器人市場(chǎng)兩極分化，要么是售價(jià)兩萬(wàn)美元的高端產(chǎn)品，要么是簡(jiǎn)陋的玩具。而中國(guó)開(kāi)發(fā)者最擅長(zhǎng)的，就是填補(bǔ)這兩者之間的巨大空白。當(dāng)美國(guó)公司還在打磨昂貴的原型機(jī)時(shí)，中國(guó)可能已經(jīng)有成千上萬(wàn)的開(kāi)發(fā)者在用廉價(jià)的開(kāi)源硬件訓(xùn)練最新的具身智能算法。

英偉達(dá)兩頭下注，坐收漁利

值得玩味的是，作為 AI 軍備競(jìng)賽的“軍火商”，英偉達(dá)在這場(chǎng)博弈中的態(tài)度頗為微妙。沃爾夫指出，很多人不知道英偉達(dá)其實(shí)是 Hugging Face 上最大的開(kāi)源貢獻(xiàn)者之一。黃仁勛非常聰明，他早就明白，要讓 GPU 賣(mài)得好，就必須構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的軟件生態(tài)。在 AI 時(shí)代，這個(gè)軟件生態(tài)就是模型和數(shù)據(jù)集。雖然受限于出口管制，英偉達(dá)的高端芯片難以直接進(jìn)入中國(guó)，但通過(guò)支持開(kāi)源社區(qū)，英偉達(dá)實(shí)際上在維持其技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)在全球的統(tǒng)治地位。

圖 | 英偉達(dá)和Hugging Face一年前宣布合作開(kāi)發(fā)開(kāi)源機(jī)器人（來(lái)源：Nvidia）

然而，對(duì)于谷歌和 OpenAI 來(lái)說(shuō)，形勢(shì)就沒(méi)有那么樂(lè)觀了。它們引以為傲的商業(yè)模式——通過(guò)云端 API 出售智能——正面臨著開(kāi)源+本地化的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。如果未來(lái)的趨勢(shì)是更小的模型、更邊緣的部署、更垂直的應(yīng)用，那么龐大的閉源通用模型可能會(huì)變得像當(dāng)年的大型機(jī)一樣，雖然強(qiáng)大，但與絕大多數(shù)創(chuàng)新無(wú)關(guān)。

沃爾夫在采訪的最后，還對(duì)“AI 泡沫”的論調(diào)給出了一個(gè)務(wù)實(shí)的看法。雖然杰夫·貝索斯（Jeff Bezos）等專(zhuān)業(yè)人士警告行業(yè)可能處于泡沫之中，但沃爾夫認(rèn)為，即便泡沫破裂，留下的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)突破也是真實(shí)的。

他特別提到了仿真（Simulation）技術(shù)。為了解決真實(shí)世界數(shù)據(jù)獲取難的問(wèn)題，行業(yè)正在投入巨資提升模擬環(huán)境的精度。這不僅對(duì) AI 有用，對(duì) SpaceX 這樣的硬科技公司也是巨大的利好。而在這方面，如果有足夠的資金和開(kāi)源社區(qū)的協(xié)作，人類(lèi)或許能通過(guò)“模擬-訓(xùn)練”的閉環(huán)，繞過(guò)數(shù)據(jù)枯竭的危機(jī)。

不過(guò)現(xiàn)在，擺在美國(guó)科技巨頭面前的是一個(gè)尷尬的局面：當(dāng)全球新一代的 AI 工程師習(xí)慣了在 Qwen 的架構(gòu)上寫(xiě)代碼，習(xí)慣了用 DeepSeek 的模型做微調(diào)，那么未來(lái)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定權(quán)，可能真的會(huì)易主。

1.https://www.ft.com/content/931c8218-a9d7-4cbd-8b08-27516637ff41

2.https://news.cgtn.com/news/2025-11-27/China-overtakes-U-S-in-globa