谁能想到，作为全球科技风向标的硅谷巨头们，如今也在深入研究中国AI的技术文档与生态策略呢？
在全球知名的开源社区 GitHub平台上，阿里千问、DeepSeek等中国开源项目的关注度持续攀升。Meta、Airbnb等硅谷公司，也开始将这些中国AI模型的技术架构纳入研发视野。“硅谷输出、全球承接”的单向技术流动格局，正在悄然发生逆转。
第三方数据显示，过去一年，高达80%的全球AI开源初创企业采用了中国模型；阿里千问的衍生模型数量长期位居全球前列。这场始于代码共享的产业变革，正在重塑全球AI竞争的底层逻辑。
告别了狂热比拼参数规模的“军备竞赛”，中国科技企业走出了一条鲜明的差异化道路——依托开源与生态，追求落地和务实。正如阿里巴巴集团副总裁、阿里千问C端事业群总裁吴嘉近期所言，AI在拥有超强大脑之后，现在要开始长出能触达真实世界的手和脚，在生活中实实在在地替用户“干活”。
千问上线“办事”功能，正是这一理念的实证。它不止于对话，而是“一说需求就落地”，有效破解了AI落地难的行业痛点。这种“实用为王”的创新逻辑，不仅吸引了硅谷的注意，也标志着全球科技圈进入多元共生、互相借鉴的新阶段。
告别“参数竞赛”，聚焦“能力密度”
三年前，全球科技界都沉浸在比拼模型参数的“烧钱”游戏中。一次完整的GPT-4对话所消耗的算力成本，据测算是普通搜索引擎查询的10倍以上，这使得大模型技术难以真正普及。
直到2025年，《自然》子刊发表的《大语言模型的密度定律》一文提出了“能力密度”概念。这一研究颠覆了传统评价体系，标志着大模型发展从拼“规模”转向拼“效率”，而这一趋势恰好与中国AI企业的探索路径不谋而合。
中国AI企业率先跳出规模竞赛的思维定式。他们不再追求单一模型的极致性能，而是聚焦“能力密度”与“性价比”，致力于构建能让普通人用起来的技术方案。以千问为例，它通过构建从基础模型到专业领域的完整开源矩阵，提供了一套可扩展、可定制化的解决方案。
中国的开源生态呈现出更强的工程化特征和商业化友好设计，这帮助“能力密度”优势转化为了全球生态影响力。例如，千问的开源协议允许商业使用而不收取授权费，初创企业能以极低成本获得高质量的AI能力。这种“代码+工具链+生态”的系统性开放，是中国开源模型能在全球市场快速崛起的关键。
2025年初，硅谷一家风投机构的调研显示，超过60%的受访初创企业表示其产品开发基于或借鉴了中国开源模型。而到2025年年底，高盛与OpenRouter的联合统计显示，这一比例已攀升至80%。中国开源模型的全球下载量占比达到17.1%，首次超越美国的15.8%。
“中国开源模型大幅降低AI开发成本”已成业界共识，部分初创企业能将相关成本降至原闭源方案的10%~20%。如今，海外社交媒体上关于中国AI的话题热度飙升，全球开发者踊跃分享着用中国开源模型快速搭建应用工具的案例。截至2025年年底，千问的衍生模型数量已突破18万，居全球第一。
应用突围：从“玩具”到“助理”的进化
当开源模型成为全球技术共享的载体，AI应用赛道也迎来了爆发。据统计，全球已上线的AI智能体（Agent）数量在2025年呈爆发式增长。然而，多数产品受制于基础能力或生态支撑，难以突破“娱乐玩具”的定位，用户留存率普遍偏低。
“聊得爽、用不上”已成为行业普遍痛点。那么，一款真正好用的AI助理，究竟该具备哪些特质？
在吴嘉看来，AI要在数字世界里真正“办事”，离不开三个核心能力的提升：一是精准调用各类服务接口的AI编码能力；二是能理解文字、语音、图片甚至隐性需求的全模态理解能力；三是轻松应对复杂任务的超长上下文处理能力。
知名商业顾问刘润在深度体验千问“办事”功能后，从用户视角给出了他的答案。他认为，过去绝大多数AI助手都停留在“推理层”，只能提供方案却无法落地执行；而千问的核心突破，在于打通了“推理-执行”的闭环，成为“能干的助理”。
他尝试了一个简单需求：“下午犯困，点个美式咖啡当下午茶。”千问立刻调用淘宝闪购的地址信息，为他筛选出多款咖啡，清晰标注单价、距离和配送时间，还自动匹配了优惠红包，全程无需跳出App即可完成下单。
接着，他测试了更复杂的民生服务需求：“我要去上海工作了，帮我把社保从杭州转过去。”千问随即联动支付宝服务，不仅明确了办理条件，还推荐了线上快速办理通道，并提供直达办事页面的入口。
更让其惊艳的是千问App在复杂行程规划上的表现。当他提出一个包含找店、订酒店、买机票的复杂出差需求时，千问在几分钟后展示了一份包含完整路线、机票信息和预订链接的报告。
他感慨道：“这就像一个带着工具箱的AI助理。”而这种真正“办事干活”的能力，正是AI从工具进化到助理的关键。
刘润也借此对比了其他AI产品。他认为，千问的核心优势在于其拥有的“App级别权限”，这相当于一张跨应用的“最高通行证”，使其能够直接调动高德、飞猪等应用的服务，而无需模拟点击操作。
千问App不光拥有“最高通行证”，还有一个“最强大脑”。当被要求“复盘过去双11玩法和营销策略”时，千问展示了强大的多模态理解与结构化交付能力，在不到1分钟内生成了一份逻辑严密、附带详细表格的分析报告。
据了解，千问App自2025年11月上线以来，用户增长迅猛，月活用户已突破1亿，在学生和白领群体中形成了现象级传播。吴嘉透露，今年春节后，千问App将开放第三方服务接入。
产业基因：生于本土，长于实践
吴嘉在发布会上强调，千问的独特优势在于“最强模型与最丰富生态的结合”。
一个“集大成者”的千问，其成长根植于中国特有的产业土壤：多元的场景、深厚的工程化积累以及务实的产品导向。
首先，中国拥有全球最为多元和复杂的消费场景与商业生态。一个能在中国市场良好运行的AI模型，必须具备处理复杂场景和边缘案例的强大能力，这无形中锻炼出了中国AI技术更强的实用性与适配能力。
据悉，千问的训练数据覆盖了阿里生态内超10亿用户的真实交互场景，包括购物、出行、支付等200多个细分领域。这种海量且多元的数据积累，让千问能精准理解各种具象化、个性化的需求。
其次，中国科技企业拥有在大规模用户、复杂系统中锤炼出的强大工程化能力。以千问的AI购物功能为例，其背后是一整套包括异常检测、风险控制在内的交易保障系统，这些都源自中国电商平台在长期运营中积累的丰富经验。
不同于硅谷常见的“技术寻找问题”模式，中国AI企业更多采用“问题驱动技术”的路径。北京大学教授黄铁军曾指出，中国AI发展始终以解决实际问题为导向。这种思考方式，使得产品更注重易用性和实用性。
阿里在B端积累的技术能力和生态价值，也在千问上得到了释放。千问不仅整合了淘宝、支付宝等C端生态资源，更将阿里云在工业互联网、金融科技等领域的B端能力下沉，形成了“B端能力支撑C端体验，C端场景反哺B端优化”的正向循环。
“我们的目标是，大部分生活办事场景，只用千问App就够了。”吴嘉表示，“现阶段，我们优先关注用户满意度和产品能力，没有商业化考量。”
未来：开放、共生与差异化
立足长远，阿里和千问的创新意义更在于：伴随中国AI的崛起，技术从硅谷流向中国的单向模式正被彻底打破。这种逆转不仅体现在开源模型的全球扩散，更延伸至技术策略、思维方式与投资逻辑的全面重构。
数据印证了这一趋势。Hugging Face等机构的报告显示，千问、DeepSeek等中国模型的全球开发者社区活跃度年增速预估超300%，贡献者覆盖120多个国家与地区，其中硅谷开发者占比达27%。这意味着中国技术正成为全球创新的重要“基础设施”。
这种反向借鉴也深刻影响了硅谷的思维方式。过去硅谷企业更倾向于“技术驱动创新”；而如今，越来越多企业开始关注如何将AI技术与具体场景深度结合。硅谷知名科技分析师本·汤普森在其专栏中多次指出，AI需回归商业实用价值。
这种思维转变直接体现在了硅谷科技巨头的业务调整上。例如，谷歌将AI团队与搜索、云服务场景深度整合，其推出的方案被外界视为借鉴了中国AI“生态联动”的落地模式。
如今，全球AI产业发展更加多元和开放，中国和硅谷的AI发展路径呈现出既竞争又互补的格局。中国AI的“胜负手”在于应用落地和生态构建，这种差异化，为全球AI创新提供了更多可能。对全球开发者而言，参与这样的技术交流与共创，正是推动行业前进的动力。
AI的全球故事正翻开新的一页。在这一页上，硅谷与中国互为镜鉴，也将共赴未来。
发表于 7 小时前
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