开源力量重塑AI格局 中国大模型跃居世界前列
近年来，ChatGPT 让全球见证了大模型的强大潜力，AI 也因此成为国际科技领域竞争最为激烈的赛道之一。曾经，业界普遍认为只有具备顶级算力、充裕资金和强大研发团队的科技巨头，才有资格参与这场较量。
然而，随着 DeepSeek、阿里巴巴 Qwen、MiniMax、智谱 GLM 等国产开源模型迅速崛起并持续迭代，行业格局正在悄然改变。越来越多的开发者能够下载、修改和部署模型，越来越多的企业开始搭建自己的 AI 应用和 Agent 系统。从科研实验室到实际生产环境，从互联网企业到传统行业，AI 正在以惊人的速度普及扩散，而开源则成为推动这一扩散的核心动力。
在此背景下，6 月 25 日至 26 日，第 21 届开源中国·开源世界高峰论坛在北京中关村展示中心拉开帷幕。本次盛会由开源软件推进联盟（COPU）名誉主席、国际开源领袖奖获得者陆首群发起，由 COPU 主办、CSDN 承办，众多国际顶尖基金会、开源社区、学术界与产业界代表齐聚北京，共同探讨开源 AI、智能体创新与基础软件的发展路径。
开源创新，推动数字化转型与人工智能重构
大会在中国开源软件推进联盟（COPU）名誉主席陆首群的开场报告中正式开启，他以“开源创新，推动数字化转型与人工智能建构”为题，为这场盛会奠定基调。
陆首群强调，开源运动历经半个多世纪的发展，早已超越单纯的代码编写方式，成为当代全球最重要的创新与协作机制、技术普惠传播的桥梁，更是深度信息技术与人工智能发展的根基和驱动力。他特别指出，国际舆论正在形成一种共识：由中国倡导并践行的开源战略，比西方采用的闭源策略更具前瞻性。成立二十多年来，COPU 始终以传播开源理念为己任，一方面推动国内开源生态茁壮成长，另一方面深化国际合作，先后邀请全球 80 位顶尖开源专家共建开源创新与咨询平台，推动容器技术、云原生、区块链、Kubernetes、网络安全、人工智能等深度信息技术与相关产业落地。正是在这样的基础上，DeepSeek、Kimi、通义千问 Qwen、小米 MiMo、智谱 GLM、MiniMax 等一批基于开源的中国 AI 大模型相继涌现，中国开源也由此迈入全球开源发展的领先阵营。
在报告的第二部分，陆首群将话题聚焦于当前最紧迫的问题——AI 大模型的发展路径。在他看来，美西方选择的是一条闭源的重资产道路：高投入、高成本，堆积大量算力资源、消耗巨额电力，内部运行效率相对较低，一味追求高性能、集中建设同质化的大模型。而中国正在探索的，是另一条降本增效、注重性价比的新道路：以开源为基础，低投入、低成本、节约电力，用有限的资源换取更高的内部运行效率。他进一步展望，开源大模型将引领大量中小模型形成“模型集群”，推动整个行业从比拼参数、算力的同质化竞争，转向各展所长的差异化竞争。
谈及未来走向，陆首群描绘了一条清晰的发展路径：从作为当前主流的生成式自回归语言大模型，经由世界模型这一过渡阶段，最终迈向通用人工智能。他解释道，现阶段的语言大模型主要承担 Chatbot 业务，以对话交互为主；而世界模型则需要真正接触物理世界，理解本地与全球知识、深化知识掌握程度，其中关键在于自主性更强的智能体——Agent AI，即一个可调用、可编程、可规划、可落地，具备组织执行能力、能够完成复杂任务的系统。他透露，在本届高峰论坛上，AAIF、华为、小米、中兴、COPU 都将围绕 Agent AI 展开深入讨论，背后还有 DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM、MiniMax 等模型提供支撑。在他看来，Agent AI 已成为本届峰会的焦点，也代表着这届论坛在 AI 议题上的高水准。
继陆首群的开场报告之后，论坛将视野拓展至全球。与 COPU 和陆首群主席保持多年深厚友谊的老朋友 Linux 基金会执行董事 Jim Zemlin 特地为本届论坛发来一段视频回复，由 COPU 常务副秘书长谭中意在现场代为宣读。
在这段视频回复中，Jim Zemlin 向老朋友陆首群和在座的中国朋友致以祝贺，随即“向中国朋友报告一个好消息”：不久前，Linux 基金会宣布成立智能体人工智能基金会（AAIF，Agentic AI Foundation）。
据他介绍，AAIF 旨在为 Agentic AI 提供一个中立、开放、开源的基础，确保智能体人工智能透明、协作发展。基金会目前已有八家创始会员——Anthropic、Block、OpenAI、AWS、Bloomberg、Microsoft、Google、Cloudflare；其中 Anthropic、Block、OpenAI 还向 AAIF 提供了各自领先的技术与项目，作为创始贡献。
基金会的执行董事由 Mazin Gilbert 担任。Jim Zemlin 表示，他支持 Mazin Gilbert 首次参与 COPU 这场重要会议；紧接着，Mazin Gilbert 也将通过视频登场分享。
Jim Zemlin 还透露，成立至今，AAIF 的全球会员已达 200 多家，其中中国会员包括华为和联想。他特别表示，Linux 基金会与 AAIF 愿在开源与人工智能领域同中国朋友竭诚合作、持续提供服务。
紧接着，AAIF 执行总监、国际智能体 AI 基金会 Mazin Gilbert 带来《从人工智能到智能体：开放标准何以关键》主题演讲。他指出，AI 正迎来一个堪比互联网时代的重要转折点。随着大语言模型能力持续提升，Agent 正快速从实验室走向生产环境。与传统模型不同，智能体不仅具备推理与规划能力，还能持续执行、观察并迭代完成复杂任务，未来有望演进为由大量智能体协同工作的“智能体互联网”。
Mazin Gilbert 强调，开源与开放标准将成为这一生态的关键基础设施。一方面，Agent 将深入金融、能源、电信等关键行业，不能被单一厂商垄断；另一方面，其核心价值在于智能体、工具与数据源之间的协同连接，而非单一模型能力本身；同时，开源社区的广泛参与也有助于提升系统的安全性、透明度与可信度。另外，从五层技术栈来看——硬件层、软件基础设施层、智能层、Agentic AI 层以及终端应用层，Mazin Gilbert 指出，若缺乏统一标准与协同机制，整个产业将不可避免走向碎片化，形成彼此孤立的数据孤岛。
他同时援引多组数据称，开放生态已成为行业趋势。2025 年，GitHub 上已有超过 113 万个代码仓库集成大语言模型相关 SDK，同比增长 179%；AI 项目贡献者数量增长 76%。与此同时，API Token 价格在过去一年下降约 90%，但使用量预计增长 50 倍，推动长时任务、多智能体协作与深度推理等场景加速落地。Artificial Analysis 最新测试也显示，Qwen 等开源模型在部分任务上已接近顶级闭源模型表现。
在 Agent 生态建设方面，AAIF 聚焦智能体运行时、框架、身份认证、治理与可观测性等基础设施，并推动 MCP、A2A 等开放协议发展。Mazin Gilbert 透露，MCP SDK 月下载量已达 1.2 亿次，注册 MCP Server 接近 1 万个。他表示，Agent 经济有望成长为数万亿美元级市场，而开放标准与生态协作将成为规模化发展的关键支撑。
华为 2012 泊松实验室主任叶琪带来《开源共建 Agent 蜂群智能新范式——openJiuwen 社区技术生态与实践》主题演讲。他提出，Agent 正从单智能体走向多智能体协同，并最终迈向“蜂群智能”，AI 的智力不再只取决于模型，蜂群形态的 Agent 同样能提升整体智能水平。针对长程复杂任务执行、行业知识赋能、经验自演进、低成本规模化落地、跨组织协同与安全可靠六大挑战，华为开源的 openJiuwen 从国产芯片协同、分布式运行时到蜂群框架逐层构建，并以“协同工程”（coordination engineering）替代 harness 工程。该项目已在 AtomGit 以 Apache 2.0 协议开源，下载量突破 120 万，30 多家行业伙伴商用落地，华为亦成为 Linux 基金会 AAIF 金牌会员。
聚焦 AI 产业落地实践，中兴通讯开源战略总监孟伟重点分析了 OpenClaw 等新兴智能体生态的发展特征，指出其正呈现出“寄生式交互”、“脑手分离架构”以及深度工具生态融合等趋势。基于当前行业生态的发展特征与现存痛点，中兴针对性推出 Co-Sight 工业级高可靠智能体底座架构。对比 OpenClaw（探索型智能体中枢），孟伟表示，Co-Sight 强调高保真执行与低/中熵环境下的稳定运行，支持大小模型协同与零容错风险控制；OpenClaw 则更侧重开放探索能力与复杂场景适配。他进一步指出，未来关键在于推动两类体系融合，通过将 OpenClaw 的高弹性能力注入 Co-Sight 的高可靠推理底座，实现能力互补。一方面通过引入意图识别、可信计算与安全护栏，提升 OpenClaw 的可控性与可靠性；另一方面借助工业级上下文压缩降低 Token 成本，并结合运行反馈与强化学习机制，推动智能体实现持续进化与能力优化。在社区层面，孟伟表示，在中国，智能体正在形成以开放代理式人工智能基金会（OAAIF）为核心的开源智能体生态，汇聚企业、高校与国际厂商共同参与。OAAIF 正在推进 Agent OS 等关键基础设施建设，推动智能体能力从单机系统走向跨生态协同发展。同时，OAAIF 也积极推进开源智能体在各行各业的应用与落地，已经扶持若干包括医疗、培训、化工等行业的项目。
小米 AI 平台部 LLM 推理负责人张晨以《小米的最新旗舰级模型如何兼顾 1M 上下文与极致推理效率》为题，分享了 MiMo 模型的推理全链路优化。他介绍，今年 3 月发布的 MiMo-V2-Pro 是国内首个支持 1M 上下文的开源万亿参数模型，随着 Agent 与编程智能体爆发，1M 上下文成为刚需，token 调用量指数级增长，半年内 MiMo 的 API 调用量预计增长约 27 倍，凭借着极致的工程优化，推理卡仅增加 3 倍。面对长上下文带来的 Attention 二次方计算与 KV Cache 线性膨胀两大瓶颈，小米自 V2 起采用 Hybrid SWA 混合注意力，以少量全局层保留长程能力、多数层用滑动窗口降本，理论上把计算量与 KV Cache 都压到全注意力的约 1/7。但理论收益不会自动落地，团队基于开源 SGLang 深度改造 HiCache、自研 GCache 存储，并辅以双池 KV Cache、前缀树 SWA 感知、调度等优化，最终把这套收益真正落到线上——推理成本已降至与 DeepSeek 同处国内最低梯队。
演讲结束后，陆首群当场点评。他说，小米在大模型上确实“厚积薄发”，用一套不同于 DeepSeek 的核心技术，把降本做到了同样极致，相当于破解了 DeepSeek 以性价比制胜的“杀手锏”，也说明中国这两家企业已在这一维度领先西方。不过他随即提醒，这种打法也引起了西方警惕，连 OpenAI 掌门人都开始把成本看得很重，白热化竞争在所难免——对 DeepSeek 是竞争，对小米同样是竞争，仍需继续努力。张晨回应说，小米一方面要拓展海外影响力，另一方面正在下一代 V3 模型上进一步压低计算与 KV Cache 成本，力争真正跻身国际一流。
在《开源中国，为中国 AI 构建词元分发网络》主题演讲中，开源中国董事长马越提出一个鲜明的观点：“开源，无论如何都必须实现商业化的伟大胜利。” 基于开源中国 18 年的发展经验，他强调，无论在国内还是国外，开源本质上都是商业竞争的重要工具，其背后必然存在清晰的商业利益驱动。开源并非目的本身，而是互联网时代实现商业化竞争与社会化协作的高效机制，软件、互联网与人工智能则只是承载创新的技术手段。在 AI 时代背景下，马越认为代码正逐渐沦为“耗材”，而二进制制品与运行时能力的重要性显著上升，产业格局正在被重塑。面向未来，他提出“Chinese Tokens（中国词元）”概念，强调以“国产模型×中国芯片×中国绿电”构建自主技术体系，并通过分布式终端、技能与工具、场景能力、模型与资源、计算供给与能源底座五层分发架构推动生态落地，同时借助“龙虾机”等硬件载体延展开源边界。他透露，开源中国已完成股份制改造，目前正推进 IPO 申报准备工作，未来将持续构建面向全球的中国词元创新服务生态，填补国内商业化开源平台上市领域的空白。
CNCF 执行总监、Linux 基金会云与基础设施执行董事 Jonathan Bryce 以《AI 时代的开源基础架构》为题指出，每一个计算时代都建立在开源基础设施之上——互联网时代有 LAMP，云时代有 OpenStack 与 Kubernetes，如今的 AI 乃至智能体时代同样如此。他强调，AI 正成为世界的基础设施，唯有开源才能让最多人受益。在他看来，交付 token 的每一层都已被开源占据：底层是 Linux 与 Kubernetes，训练层 PyTorch 市占约八成，推理层则有 vLLM、llm-d。他特别提到，算力的真正瓶颈是电力与供应链而非资金，单纯堆 GPU 行不通，必须靠 llm-d 这类项目把每张 GPU 用得更高效。Bryce 还谈到，自 DeepSeek 证明开源权重模型可比肩顶级闭源实验室，中国开源模型与前沿的差距已从一两年缩短到数周乃至数月。
在智能体加速重塑软件开发的背景下，GitHub 亚太区技术负责人 Jacky Huang 分享了 GitHub 的最新进展。他指出，当前开源与软件开发正在发生根本性变化，越来越多的新代码已不再由开发者从零编写，而是由 AI 生成。在这一背景下，GitHub 的核心目标是让开发者以更简单的方式完成工作，尽量减少在不同工具之间的频繁切换。时下 AI GitHub 正在逐步引入 Agent 机制，开发者只需通过右键选择或简单操作，无需复杂配置，Agent 即可自动接管并完成相应任务，实现从“辅助编程”向“任务执行”的演进。数据显示，GitHub 目前拥有约 1.8 亿开源用户，去年新增 3600 万用户，每月 PR 合并量约 9000 万次，Commit 达 14 亿次，每月新增开源项目约 2000 万个，中国开发者规模位列全球第三。与此同时，AI 的爆发式发展也引发“永恒九月”效应，放大了社区治理压力，大量 AI 生成 PR 涌入使维护者面临更重的审核负担。对此，GitHub 提出以 Comprehension（理解）、Context（背景）、Continuity（持续性）为核心的 3C 评估框架，并通过制品证明（Attestations）、Commit（签名）、密钥扫描（Secret Scanning）与代码扫描（Code scanning）等机制，强化开源安全与供应链治理能力。
Dexmal 开源战略生态总经理、开源社联合创始人陈阳带来上午最后一场演讲《RoboChallenge 具身智能年度测评与行业趋势展望》。她指出，具身智能的仿真榜单上模型成绩动辄逼近 99%，可一旦进入真实物理场景就“掉链子”，行业长期缺少一个大规模的真机竞技场。2025 年 10 月，Dexmal 与 Hugging Face 等合作伙伴共同发起 RoboChallenge——目前全球规模最大的首个真机测评场。她介绍，平台采用“脑机分离”架构：参赛方在本地训练并运行模型，通过 API 驱动 RoboChallenge 线下真机实验室的每台机器，全程由多角度摄像头记录，每次提交都公开、透明、可追溯，既能看到自身成绩，也能看到竞品排名。第一个 Benchmark Table 30 涵盖叠碗、插花、浇花、做三明治等 30 个真实任务；截至今年春节前，平台已积累 4 万多次 rollout，数据集在 Hugging Face 下载 1.7 万次，用户中中国约占六成。陈阳强调，叠碗、抓取入箱等“Hello World”任务已被打穿，而做三明治、柔性物体与长程操作仍是公认难题，百分制下排名第一的模型也只拿到 60 多分——这恰恰说明具身大模型仍处在极早期，具身基础大模型“ChatGPT 时刻”还未到来。她还介绍了基于 RoboChallenge 在 CVPR、ICRA 等顶会赛事落地的大赛情况，并以开源社区“开放和贡献，测评推动科研”的共建理念，呼吁开发者、企业与机构共同参与这一已聚集 18 家伙伴的具身生态。
具身智能、基础软件...16 位专家共论开源与 AI 最新实践
下午场，CSDN 创始人&董事长、AtomGit 创始人兼董事长、COPU 副主席蒋涛发表《硅基时间下，开源开发者的红利是什么？》主题演讲。他以一组数据开场：Anthropic 年化收入 17 个月暴涨 45 倍至 440 亿美元，Cursor 50 人做到 40 亿美元，Claude Code 仅 12 人即达 25 亿美元——“人均产出涨 754 倍，不是人变强了，是方法和工具换代了。”蒋涛提出“硅基时间”概念：工业时代放大体力，互联网时代放大信息，AI 时代则放大脑力劳动的时间，时间第一次可被工业化生产，Token 成为最重要的生产资料。他指出，代码已被平权，但红利高度不均——AI 代码产出的前 1% 是中位数的 46 倍，K 形分叉已然开始。开源生态正被三层重写：工具层从 IDE 转向 Agent，平台层从为人设计转向 Agent 原生，模型层中国开源权重首次登顶。开发者的红利正从“会写代码”转移到“会调度、会判断、会提问”，他提出 1 个 OPD（面向结果的产品驱动者）+ 1 个 OSA（面向结果的解决方案架构师）+ N 个 Agent 的 AI 原生最小组织模型，并以 CSDN 高级副总裁于邦旭为例——这位不会写 Rust 的架构师，28 天调度 AI 写出 4 万行 Rust 代码的开源工具 AtomCode，能力达 Claude Code 的 0.85 倍。「AI 时代，人口红利结束了，工程师红利也结束了。真正的红利，只剩一个——硅基时间红利。它不在你会不会写代码，在你会不会调度、判断、提问。」
具身智能正迎来快速发展期，宇树科技教育解决方案负责人高子越表示，这一轮增长主要受益于具身大脑突破、机器人硬件成熟以及开源生态加速演进。在他看来，具身智能与开源的结合是必然趋势，宇树持续投入开源生态，正是希望避免重复造轮子、加快技术迭代并推动行业标准形成。目前，宇树已在 GitHub 开源 47 个项目，累计获得约 1.5 万个 Stars；在 Hugging Face 发布 66 个基于真机采集的多模态数据集，并开放 5 款 UnifoLM AI 模型。同时，宇树构建了覆盖 SDK、仿真和 AI 模型的完整开源体系，向开发者开放 Python SDK、ROS2 开发框架、Isaac Gym / MuJoCo / IsaacLab 训练数据以及 VLA/WMA 等主流模型与工具链，并推出低成本双足机器人 Qmini 软硬件方案。高子越表示，与部分海外机器人企业坚持闭源路线不同，中国具身智能产业正在坚定拥抱开源。宇树希望通过持续开放数据、模型和工具链，联合全球高校与开发者共建行业生态，降低研发与教育门槛，推动具身智能技术加速落地。
Linux 基金会亚太区副总裁陈泽辉带来了《以开源战略助力企业全球化发展》的主题演讲，全面分析了企业借助开源模式实现国际化拓展的实践框架。他首先提出，企业出海应以“开放权重”模型配合 Apache 2.0 等宽松许可证作为首选策略，最大限度降低开发者准入门槛，提升技术吸引力和扩散速度。同时，积极挂靠 Linux 基金会旗下的专业 AI 基金会（如 CNCF、PyTorch 基金会、AAIF），获取行业中立背书，从而接入全球开发者网络与资源生态。
在生态构建层面，陈泽辉强调深耕 GitHub 和 HuggingFace 两大平台，通过精细化文档运营、高频社区互动及多渠道内容传播，打造活跃的开发者社群，以“社区引爆点”推动项目影响力快速扩张。商业变现方面，则可以构建多元化矩阵，形成可持续闭环：布局基础设施即服务（IaaS）提供算力支持，推出企业订阅提供高级功能与服务，并针对金融、医疗等垂直领域打造深度解决方案，实现多场景收入