中美AI模型路線分野：中國力拓開源權重模式 美國固守專有策略

全球人工智能（AI）領域的發展格局呈現中美兩大陣營截然不同的策略。市場觀察到，中國AI模型發展傾向於採取「開源權重」（Open-weight）生態，而美國則主要採納「專有」（Proprietary），又稱「閉源」策略。這兩種模式的核心差異在於模型控制權與其商業運作模式。 瑞銀證券中國互聯網行業分析師熊瑋指出，隨著全球企業對AI相關支出的控制日益重視，中國的「開源」模型正憑藉其顯著的性價比優勢，且與美國「閉源」模型之間的性能差距不斷收窄，在企業端的應用率正呈現明顯上升趨勢。熊瑋續稱，美國同業在AI前沿探索方面投入巨資，相反，中國廠商受制於有限的算力資源，其訓練策略更側重於在成本效益與模型性能之間取得最佳平衡，從而形成了獨特的模型訓練成本優勢。 富瑞發表最新報告分析，雖然中美兩國前沿AI模型之間的智能差距已從今年6月的15%顯著縮小至目前的5%，但中國AI產業發展仍面臨主要逆風，包括激烈的市場價格戰及推理算力短缺（Inference scarcity）等挑戰。報告同時提醒，美國實驗室目前正積極運用「反蒸餾」技術，此舉或導致中美模型之間的差距在今年下半年再度擴大。儘管如此，該行認為，鑒於中國政府期望將其AI生態系統拓展至海外市場，預料「開源」模式將在中國成為主流發展常態。 然而，中國「開源」模型在海外市場的商業化進程卻遭遇阻力。晨星的報告直言不諱地指出，美國企業或政府機構在選擇AI模型時，絕不會單純為了節省推理成本而採用中國的「開源」模型。該報告引述例子指，美國公司Palantir（美：PLTR）近期與Nvidia（英偉達）（美：NVDA）合作，正體現了美國企業傾向於與本土的「開源權重」模型合作，而非轉向使用來自中國的模型。晨星進一步補充道，儘管有第三方數據顯示中國模型在全球範圍內Token（詞元，指使用模型的基本單位）的使用量有所上升，但這些數據主要偏向於個人開發者羣體，未能真實反映企業級實際工作負載的需求與應用情況。