中国人工智能发展的独特路径

自强不息，兼济天下。

「01」

2026年全球人工智能峰会（WAIC）即将在上海拉开帷幕。

借此契机，谭主与政府机构、研究单位及科技巨头的知情人士深入交谈，提及了开篇的那句话。

与此形成对照的，是美国AI领域出现的一个趋势：

众多AI行业从业者前往中国实地考察，行程结束后返回，打开电脑，撰写长文，感慨道：“I just returned from China”（我刚从中国归来）……

他们详尽记录在北京、上海和杭州等地的调研经历，回顾当地AI研究室、科技创业公司的实际运营情况。

而贯穿全文的，是强烈的思想震撼：他们多年积累的行业见解，正被中国AI所颠覆。

以往，他们惯于用几个简单指标衡量一国AI的发展道路：开源或闭源，政府主导或市场驱动，算力充沛或资源紧张。

但在中国，AI进步不是单一维度的技术提升，而是涵盖算力分配、数据共享、技术革新、人才协作、场景应用、治理框架等全面布局。

这种独特的发展模式，促使海外观察者改变视角，同时也引出一个更核心的问题：

中国AI正在塑造一种怎样的成长逻辑？

交流过程中，谭主的见解逐渐明朗：

系统性的共建共享正成为中国AI最突出的标志。

“开源”是中国AI最具识别度的特征。技术层面，模型需更多用户使用才能不断优化；商业层面，开源则可开拓市场。

合作范围向“全要素共享”延伸。谭主与知情人士沟通时体会到，在他们的理念中，算力、算法、数据仍是人工智能发展的关键要素，但不限于此，各类应用场景、技术诀窍、行业管理经验等都被纳入合作视野，成为可共享的部分。

合作形式升级为“AI生态建设”。其特点是各行业与AI相互促进，在AI融入行业需求、行业应用推动AI进步的进程中，构建互融互促的良性生态。

这便解释了为何海外观察者会觉得“原有框架不够用”。

因为他们面对的，已非技术输出和能力供给的传统科技合作模式，而是一种能力共建、全要素共享、生态共生的全新发展路径。

「02」

而中国这样的发展路径，是基于自身内在特质，自然演化而来的。

谭主根据近期的所见所闻，归纳了以下三个要点。

相较于打造技术高峰，中国更注重提供实用有效的技术基础

想要真正理解中国AI的发展逻辑，首先需摆脱“只有AI企业做模型”的固有观念。

提及大模型，许多人首先想到的往往是OpenAI、Anthropic这样的人工智能公司。

但在中国，不只有人工智能企业参与，消费电子公司、通信运营商、办公软件和物流企业等，都在投入资源开发模型。

例如，一家科技零售企业于2026年6月推出万亿参数模型，在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理。

这背后，是中国不走“从模型到应用”的路线，而是“从应用到模型”，从产品设计之初就将其锚定在真实的业务需求上。

某互联网巨头的工程师向谭主透露，他们的一条业务线上，就有多个智能体开发团队同时攻关一个方向。

｜｜如何高效对接企业内部工作流平台？

｜｜如何积累专属业务知识、打造可复用的技能模块？

｜｜如何将行业专家经验转化为可调用的知识库内容？

这些落地性极强的细节问题，是他们日常面对的真实挑战。

因此，中国AI团队往往具备极致的“工程师思维”。

许多团队做的不是最终产品，而更接近云计算、电网这样的基础设施。通过这种布局形成的AI技术基础，未来可嵌入更多行业和业务流程中，支撑全产业迭代升级。

建设生态，本身就是一种发展技术的方式

自研自用、适配产业，只是中国AI发展的第一步。下一步，是形成开放共享的AI技术生态。

一个细节是，中国AI团队在发布开源模型后，往往还会公布与之配套的微调工具、推理框架、开发文档等。

可以看出，中国团队交付的不只是技术成果。他们在降低开发者门槛，让技术变得真正可用、易用。

这有着明确的时间刻度。

谭主获取了最近三年世界人工智能大会期间，国家发展改革委发布的《中国智·惠世界》案例集，发现一个显著趋势：

2024年的案例多为单个模型、单项技术的输出；2025年开始，许多案例不再只是交付一个AI产品，而是提供一套覆盖场景适配、工具链与迭代能力的完整方案。

今年的案例，这样的特征将更加明显。与大会相关的内部人士告诉谭主，今年我们尤其重视高水平的AI开放合作。

从输出产品，到输出方案，再到输出能力，这就是通过开放合作在构建AI生态。

例如，一款国产大模型已催生超过17万个衍生模型。乌干达研究团队在开发一款覆盖31种语言的大模型时，就选用了它作为底座。

某云计算公司的技术负责人曾表示，开发者的反馈和开源社区的生态支持，是其大模型技术进步的重要助力。

这是一个正向循环：开放吸引全球参与者，其场景反馈又反哺底层模型和技术体系。

此时，生态建设已不再是技术领先的“副产品”，而恰恰是形成领先优势的路径本身。

至此，“全要素共享”的逻辑便明晰起来：把模型当底座，所以愿意帮别人建底座；秉持问题导向的“工程师思维”，所以追求最大覆盖与最快迭代；要建生态，就必须提供全链条、低门槛的能力包。

不是什么都共享，而是有序、可控开放

一个有意思的细节是，在与多位业内人士交流时，他们说到最后，总是会补充一句：中国AI的共建共享，不是无底线、无边界的全面放开。

各个要素何时共享、共享多少，都需要设计，它依托一套贯穿产业发展全过程的制度规范。

｜｜首先是技术有边界。《中国禁止出口限制出口技术目录》始终保留人工智能相关技术的出口管理要求。

｜｜其次是数据有规则。《促进和规范数据跨境流动规定》完善了数据跨境流动的制度框架，对重要数据和达到规定规模的个人信息流动作出规范。

简言之，中国AI的开放，是安全底线之上的有序开放、可控开放、高质量开放——所有国际合作，都在制度化、规范化的框架内推进。

随着模型、算力、人才、生态的协同日趋成熟，AI国际合作正逐步进入制度和规则层面。今年以来，中国在多边场合呼吁推进人工智能全球治理，倡议成立世界人工智能合作组织，这就是让规则设计、治理经验成为共享的一部分。

写完这些，再回看海外AI从业者中国之行的困惑。

他们所熟知的AI发展逻辑，基于一种旧的科技秩序：

核心技术掌握在少数人手中，其他参与者只能获得产品、服务，却很难真正积累自己的技术能力。进入人工智能时代后，模型闭源、接口收费、算力受限、生态锁死，当技术集中度越高，全球AI产业的依附关系就会越稳固。

而中国想探索的，是另一种秩序——集全人类、各国合力，实现开源的、全要素的AI生态建设。

这是因为，人工智能是一项截然不同的技术，势必会引发安全、伦理等一系列问题，唯有全球共同参与、共同努力，才能走出一条安全、有效的发展道路。

在2026全球人工智能峰会上，中国人工智能国际合作“全要素共享”的开放逻辑，将呈现出更清晰、更具体的行动框架。大会也或许会进一步回答全球AI秩序会向何处演进。

谭主将持续追踪。