2022年，华盛顿限制向中国出口先进英伟达芯片，其公开目标是减缓中国人工智能的发展。四年后，中国AI实验室不仅没有落后，反而将其最优秀的模型免费向全球分发，这一策略将出口管制变成了分发放大器。
最引人注目的最新实例出现在7月27日：月之暗面（Moonshot AI）发布了Kimi K3的模型权重。这是一个2.8万亿参数的混合专家模型，拥有896个专家模块，每个token激活16个专家，上下文窗口达100万token。这是有史以来发布的最大开放权重模型。任何开发者都可以下载、修改它，在自己的硬件上运行，或将其集成到商业产品中。
Kimi K3并非孤例。阿里巴巴的Qwen 3.8 Max拥有2.4万亿参数，该公司声称其性能仅次于Claude Fable 5，已于本月进入预览阶段。智谱AI（Z.ai，原Zhipu）在Hugging Face上以MIT许可证发布了GLM-5.2。腾讯的混元Hy3以Apache 2.0许可证发布。百度（长期将其文心模型置于API之后）也改变了策略，公开了模型权重。
采用数据令人瞩目。Qwen在Hugging Face上的累计下载量已突破10亿次。到2026年3月，它占全球开源模型下载量的一半以上，用户生成的变体数量超过谷歌和Meta的总和。麻省理工学院与Hugging Face联合进行的一项研究发现，截至2025年8月的一年中，中国开放权重模型占全球AI模型下载量的17.1%，首次超过美国15.86%的份额。
这种免费分发背后的战略逻辑，与硅谷惯用的打法正好相反。OpenAI和Anthropic等美国前沿实验室将其最强模型置于付费API之后，按token收费。中国实验室缺乏同样充裕的先进硬件来进行大规模推理服务，因此他们发布权重，让其他方在自己的基础设施上托管和运行模型。Databricks、云服务提供商和企业数据中心成为分发节点。
布鲁金斯学会的Kyle Chan将这种效应描述为释放其他组织已经投资和建设的计算能力。通过开放权重，开发者将全球已安装的GPU集群变成自己的交付网络，从而无需自建推理基础设施。
其影响已超越数字领域。2026年3月，美中经济与安全评估委员会发布的一份报告指出了中国AI战略中的两个相互强化的反馈循环。数字循环通过开放发布、开发者采纳、社区迭代和模型改进来运作。物理循环则通过制造业、物流和机器人领域的部署来运作，产生专有的真实世界数据，反馈到模型改进中。
针对训练硬件的出口管制只触及了数字循环的上游，而物理循环完全不受影响，因为基于中国工业基础的部署侧数据积累并不需要前沿芯片。该委员会的结论是：战场已从实验室转移到了工厂车间。
采用数据显示，这一策略在美国境内同样奏效。AlphaMatch的分析发现，大约80%的美国AI初创企业现在至少集成了一种中国开源模型。在OpenRouter推理平台上，中国模型约占美国企业消耗token总量的60%。一个基于Qwen或DeepSeek构建应用的开发者，当下一代专有API涨价或更改条款时，不太可能再切换回去。
开放权重的方法并非完全放弃收入。月之暗面对Kimi K3的托管API访问收取每百万输入token 3美元、每百万输出token 15美元，并提供企业订阅。但主要价值在于战略层面，而非交易层面。通过免费分发权重，中国实验室建立全球对其模型生态系统的依赖，从而形成对美国API提供商议价能力的结构性制衡。
这种支配地位在华盛顿并非没有受到挑战。特朗普政府已重新开始讨论禁止政府系统使用中国AI模型，OpenAI的战略未来主管将开放权重广泛可用的场景用严厉措辞进行了描述。但这些工具已被下载，在全球各地的服务器上运行，并深度嵌入下一代AI应用的开发工作流程中。
来源：为什么中国正在免费提供其最好的AI模型 (The Verge, 7月27日)；中国AI竞争的两个循环如何运作 (USCC报告, 2026年3月)；Kimi K3是有史以来最大的开放权重模型 (Tom’s Hardware, 7月27日)；中国开源AI模型在全球下载量上超越美国 (MIT Technology Review, 2026年)
婷 翻译