前谷歌CEO施密特“美国最先进的模型是闭源的，而中国最先进的模型却是开源的。”，

前谷歌CEO施密特“美国最先进的模型是闭源的，而中国最先进的模型却是开源的。”，“我很担心，以后大多数国家会用中国AI，因为中国的AI都是开源、成本很低的。”这展现了什么信息？ 施密特的公开担忧集中反映了全球 AI 竞争格局正在发生的四点深层变化： 1. 技术路线出现“反向分叉” 美国顶级大模型（GPT-4、Gemini 等）普遍走闭源商业化路线，而中国主流大模型（阿里通义千问 Qwen3、DeepSeek 等）选择完全开源、免费商用。这种“美国闭源、中国开源”的错位，与早期互联网“美国开源、中国封闭”的局面正好相反，施密特称之为“奇怪的悖论”。 2. 成本优势正在放大为中国模型的“市场杠杆” 开源意味着任何政府、企业或个人都可零许可费调用、修改并私有化部署，这对资金并不充裕的发展中国家尤其具有吸引力。施密特判断，“不一定因为更好，而是因为免费”，大多数国家最终会把中国的模型作为默认标准，从而形成事实上的“标准锁定”。 3. “主权 AI”概念升温，地缘影响外溢 英伟达 CEO 黄仁勋、法国 Mistral 创始人等近期同样呼吁各国建立“自主、可控”的国家 AI 基础设施。开源模型降低了各国自建体系的门槛，也削弱了过去美国对高端 AI 的“阀门”控制，使 AI 竞争从技术性能扩展到标准与生态主导权。 4. 美国国内出现对“闭源路线”的反思 施密特、斯托勒等人公开批评硅谷过度依赖封闭垄断，一旦开源生态失去开发者与数据飞轮，可能重演 Linux 击败 Unix 的剧本。彭博数据显示，截至 2025 年 10 月，通义千问系列全球下载量已超过 Meta Llama，衍生模型数突破 17 万，成为事实上的开源“霸主”，倒逼 OpenAI 部分模型转向半开源策略。 施密特的言论不仅是对“中国模型性能赶上”的技术评价，更揭示了一种战略层面的焦虑：当 AI 进入“成本—普及—标准”阶段，开源、低价、可定制的中国路线可能先占领用户基数，再反向定义全球生态规则，从而削弱美国在高端模型上的既有优势。