近日,上海市政府常務會議原則同意《上海市加強開源體系建設的實施方案》(下稱《方案》),明確提出要以開源加速創新迭代、匯聚全球英才、培育領軍企業,推動上海在開源領域搶占技術制高點、構建產業新生態。當前,開源技術已成為驅動全球技術創新、產業變革和生態協同的核心引擎。
錨定開源賽道:從“使用生態”到“主導生態”
《方案》明確了上海開源體系建設的核心路徑:在技術創新層面,鼓勵骨干企業、科研機構開放創新成果,重點推進基礎軟件、工業軟件等“硬開源”項目研發,培育具有國際影響力的原創開源項目,實現從“使用生態”到“主導生態”的轉變;在人才集聚層面,將打造優質開源社區、完善開發者激勵體系,讓全球優秀人才在上海開源平臺“揭榜掛帥”、施展才華;在產業培育層面,重點支持“開源+創業”模式,暢通從社區到項目再到產業的轉化鏈條,形成“主導開源項目—構建技術生態—成就龍頭企業”的發展路徑,加快培育行業龍頭企業和“隱形冠軍”;在人才根基層面,推動高校開設開源課程,鼓勵學生參與開源實踐,筑牢開源發展的人才支撐。
AI時代,開源為何成為全球科技創新的焦點?所謂開源,也就是公開代碼供所有人查看、使用、修改與再分享,其“共享、協作、透明”的精神已從軟件領域延伸至教育、科研、開源芯片等多個領域,成為集體協作解決問題、推動技術普惠的重要載體。
今年7月底,國產大模型開源領域迎來“井噴”熱潮:7月22日起,阿里以“日更”節奏連續發布4款開源模型;7月27日,騰訊開源混元3D世界模型1.0;7月28日,智譜推出專為智能體應用打造的開源模型GLM-4.5;7月31日,AI大模型“六小虎”之一的階躍星辰,正式開源新一代基礎大模型Step-3。
作為數字經濟發展的關鍵引擎,AI與實體經濟的深度融合正成為產業升級的核心路徑,而開源體系的建設則為這一融合提供了高效支撐。此前稀宇極智(MiniMax)開源的新一代文本大模型MiniMax-M2在全球權威測評榜單Artificial Analysis(AA)中總分位列全球前五、開源第一,躋身全球AI第一梯隊,與OpenAI、Anthropic、Google等硅谷巨頭同臺競技。同時,該模型價格僅為Claude Sonnet 4.5的8%,推理速度卻快了接近一倍,以“高智能+低成本”的新組合,向全球AI格局發起正面沖擊,看得出中國AI開源在技術性價比上的核心優勢。
無獨有偶,商湯日日新近日在空間智能領域實現重要突破,正式發布并開源SenseNova-SI系列模型。在多項權威評測的空間理解和推理任務上,SenseNova-SI不僅大幅度領先同量級開源多模態大模型,還超越了GPT-5和Gemini 2.5 Pro等國際頂尖閉源模型的表現。
“這一現象標志著中國AI已從‘技術追趕’邁向‘生態主導’階段,核心驅動力源于‘數據—算力—場景’構筑的強勁閉環優勢。”天使投資人、資深人工智能專家郭濤告訴記者,我國開源大模型的強勢崛起并非偶然:一方面,國內大模型廠商依托海量優質中文語料,深度挖掘垂直應用場景,構建起特色鮮明的差異化訓練數據集;另一方面,以華為昇騰為代表的國產化算力底座日趨成熟,為大規模分布式訓練奠定堅實基礎。疊加開源社區的飛輪效應,頭部企業開放代碼匯聚眾智,進一步形成良性循環的正向反饋。
“開源是一條產業優先的發展路徑,通過降低技術使用門檻,能推動大模型加速成為與實體經濟深度融合的基礎設施。”郭濤說。
開源之問:現實困境與突圍路徑
AI時代,開源有何重要意義?又面臨哪些困境與挑戰?
某風投公司合伙人顧佳銘對《國際金融報》記者表示,AI大模型的生命周期包含數據獲取、預處理、模型訓練、模型微調、推理五個環節,前三個環節需海量數據與算力支撐,成本高昂,不是一般企業所能負擔的。而開源模式讓中小企業和個人開發者可直接基于成熟模型,跳過前期高成本環節,專注于模型微調和推理應用,大幅降低了技術參與門檻。
上海交通大學校長、中國科學院院士丁奎嶺此前強調,開源不僅是全球科技創新的技術風尚,更是推動開放發展、共同發展的重要路徑,能催生出更多新想法、新服務,為數字經濟注入活力。
但隨著AI技術迭代,傳統開源模式漸顯乏力。業界專家指出,AI正經歷從“模型中心”向“數據中心”的范式轉變,高質量、高效率的數據基礎設施成為降低AI落地門檻的關鍵,而數據的隱私保護與價值釋放之間的平衡,成為開源面臨的核心挑戰。
多位專家認為,破題的關鍵在于構建更高維的“開放”解法,從開源延伸至“開放數據”。開放數據的核心是“數據資源的有條件共享”,并不是簡單倒退,而是數據管理的升級。
業界認為,上海出臺《方案》,正是立足AI時代的技術特征與產業需求,通過體系化布局破解開源發展困境,既強化技術創新與人才集聚,又注重數據安全與價值釋放。在全球開源競爭日趨激烈的背景下,上海的實踐與中國AI企業的突破,正共同推動中國開源生態從追隨者向引領者的“角色”轉變。
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記者 潘潔
編輯 潘晟
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