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      再見,GPT-5!2026,《連線》押注千問贏

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      作者 林易

      編輯重點君

      2025年尾聲,全球科技風向標再次轉動。

      年初,硅谷和華爾街都在屏息以待OpenAIGPT-5降臨,篤定它會像前幾代模型一樣驚艷。然而,行至年末,這種期待很大程度上落空了。

      12月29日,美國著名科技媒體《連線》發布了一篇具有象征意義的年終頭條——《再見,GPT-5。你好,千問》。

      文章沒有否認GPT的地位,但敏銳地捕捉到了潮水的轉向:GPT-5未能如預期激起市場熱情,而來自中國的開源模型阿里千問(Qwen),性能優異,適于靈活部署應用,2026年將屬于千問。

      《連線》雜志觀察指出,盡管美國OpenAI的GPT-5、谷歌的Gemini 3以及Anthropic的Claude通常得分更高,但千問、DeepSeek等中國模型性能也穩居第一梯隊,并且變得越來越受歡迎,原因在于它們既性能優異,又易于開發者靈活調整和使用。

      《連線》資深編輯Will Knight在文中提出了一個新的評估維度:“衡量任何AI模型價值的關鍵標準,不應僅限于其聰明程度,更應看它被用于構建其他應用的廣度。”

      如果以此為尺,過去一年無疑是全球大模型版圖重構的一年。全球AI格局正在從一超多強的單極世界,演變為中美雙核的多極世界。中國大模型正在從追隨者變成并跑者。

      開源:一場權力的交接

      時間回到兩年前,MetaLlama系列曾是全球開源模型的絕對王者。彼時的中國AI圈,敘事主線往往是“做中國版Llama”,許多創業公司甚至拿著套殼Llama的模型去融資。

      進入2025年,Meta基礎模型性能明顯掉隊,Llama 4沒達到LM Arena 基準測試的第一梯隊水平,創始人扎克伯克開始從OpenAI等競對那里天價挖人、頻上頭條;同時,OpenAI的gpt-oss等開源模型性能較弱,沒能吸引太多開發者使用。

      到了2025年下半年,開源的權杖發生了轉移。根據全球最大的AI開源社區HuggingFace的數據,2025年7月是一個分水嶺:中國開源模型的下載量首次超過了美國,其中千問位居第一。

      截至2025年10月,千問全球下載量已突破7億次,超越Llama成為全球第一大開源模型。更具標志性的是,在OpenRouter這個更能反映開發者偏好的第三方API聚合平臺上,千問的調用量一度沖至全球第四,僅次于幾個頭部閉源巨頭,且經常在編程等細分領域霸榜。



      《連線》在調查中發現:甚至連曾經的開源先驅Meta,據傳也在內部使用千問來協助開發其新一代模型。這在兩年前簡直無法想象。

      而在美國倡導開源模型發展的非營利組織Laude Institute,其聯合創始人Andy Konwinski更是直言:“許多科研人員都在使用Qwen,因為它是目前最好的開源大模型。”

      究其原因,是阿里從一開始就選擇了一條比Meta等更徹底的開源路線。

      一方面,相較于幾乎不開源的OpenAI,阿里在模型構建與持續更新方面投入了更多精力,且千問技術細節更公開透明,阿里經常發表論文,詳述新的工程和訓練技巧,與美國大型科技公司的封閉形成鮮明對比。

      另一方面,不同于一些公司“開源小模型、閉源大模型”的試探性策略,阿里的打法更類似安卓系統:一口氣開源了近400款模型。不僅涵蓋了0.5B到110B的全尺寸參數,覆蓋了文本、圖片、語音、視覺等全模態,還支持119種語言。

      這種策略逐漸構建了生態護城河。當一個開發者想要開發一款智能硬件時,需要一個小參數模型;當進行復雜推理時,需要一個大參數模型。過去,開發者可能需要拼湊不同廠商的模型,而現在,千問就能提供了一整套標準化的解決方案。

      HuggingFace在2025年9月底公布的開源模型榜單中,前十名有7款來自通義。斯坦福HAI研究所發布的報告也顯示,2024年重要大模型中,阿里入選6個,AI貢獻度位列全球第三。

      顯然,中國科技公司不再只是全球AI的應用層玩家,它們開始掌握模型層的技術標準和話語權。

      落地:模型的隱形戰場

      模型只有落地到千行百業的具體應用和業務場景中,才能產生實際價值。

      相比開源社區可見的下載量,AI落地產業往往不為人知。對于大多數企業而言,模型只是技術底座,他們不需要對外傳播自己使用了什么模型,只需要產品好用。

      《連線》在文章中描述了這樣一個場景:在杭州的智能眼鏡初創公司Rokid,記者和工程師正在用智能眼鏡實時翻譯對話,并將文字投射在眼前。背后驅動這一切的,正是千問的開源模型。

      而這只是冰山一角。

      基于千問,AI社區已經形成了圍繞它的龐大生態。千問模型發布后,vLLM、SGLang、蘋果MLX等最主流的AI框架會第一時間上線支持;英偉達、聯發科等硬件廠商會實現Day 0的適配;Ollama、Kaggle、LMSYS org、openRouter、HuggingFace等開發者最常用的應用、工具、平臺、社區也會同步上線新的開源模型。

      這意味著,任何一家企業想要使用千問,由于工具鏈的完備,其邊際成本被降到了最低,大大加速AI落地和創新速度。

      從北京到硅谷,從華強北到義烏小商品市場,千問橫掃大公司、中小企業和創業公司市場,成為實際上落地最多的大模型。

      在美國,硅谷明星公司Airbnb、Perplexity和英偉達均已將千問納入技術棧。在中國,比亞迪等新能源車企將千問集成到新款車載儀表盤助手中;OPPO、vivo等手機廠商則在端側大量部署千問的小參數模型。

      國際權威調研機構沙利文(Frost&Sullivan)的報告顯示,在2025年上半年的中國企業級大模型調用市場中,千問占比位列第一,服務了超過100萬家客戶。

      這種廣度正是《連線》所強調的新標準:當一個模型被用于構建成千上萬個互不相同的應用時,它就具有了比單純刷榜更高的生命力。

      正如Laude Institute創始人Andy Konwinski對《連線》所說,“狹窄的基準測試衡量的往往是數學或編程等技能,卻以犧牲確保模型產生重大影響為代價。當基準測試不能代表真實使用或世界上待解決的問題時,最終會陷入方向錯誤的模式。”

      編程:被低估的垂類賽道

      值得關注的是,在所有產業落地場景中,AI Coding(人工智能編程)正在成為最具賺錢效應的AI賽道。

      以Anthropic為例,2025年,憑借旗下Claude模型在編程領域的表現,營收實現了爆發式增長。其年化營收運行率預計在年底接近70億-90億美元,僅僅一年翻了近7-9倍。在完成F輪融資后,其估值已飆升至1830億美元,二級市場甚至給出了2200億美元的隱含估值。

      Anthropic的成功在于,其API收入中很大一部分來自Cursor和GitHub Copilot等編程工具的調用。單這一項,就貢獻了數十億的營收。

      毫無疑問,AI Coding正在徹底改變程序員和企業的工作流,程序員不再埋頭寫程序,而是聚焦更高維度的架構和創新,通過大模型快速生成代碼,然后修改迭代,這種新工作范式極大提升了驗證想法的速度。

      OpenAI聯合創始人、提出Vibe Coding(氛圍編程)概念的Andrej Karpathy甚至感嘆:“作為一名程序員,我從未感到如此落后……”

      在中國,阿里擁有從AI Coding模型到平臺的最全面布局,且正在快速贏得市場。

      在模型層,7月23日阿里開源了千問AI編程大模型Qwen3-Coder。這款模型以480B參數激活35B參數的MoE架構,原生支持256K上下文,編程能力登頂全球開源陣營,不僅超越了GPT-4.1,更比肩全球最強的編程模型Claude 4。OpenRouter數據顯示,Qwen3-Coder上線后調用量一周暴增1474%,位列編程領域全球第二。

      在應用層,通義靈碼已經成為國內滲透率最高的輔助編程工具。

      比如,在金融領域,中國建設銀行、工商銀行、平安集團等巨頭已全面鋪開;平安集團超1.5萬名研發工程師使用AI編碼,部分新項目代碼AI生成占比超70%;在汽車領域,吉利、蔚來、小鵬汽車的研發團隊中,代碼AI生成占比普遍達到30%以上;在SaaS領域,用友網絡超50%的研發人員使用通義靈碼,AI代碼生成占比達到37%。

      截至2025年9月,通義靈碼累計為開發者生成超60億行代碼。助力300萬開發者減少重復性編碼、測試及缺陷修復工作,聚焦架構設計與技術創新。

      為了進一步搶占高地,阿里還發布了Agentic編程平臺Qoder,集成全球頂尖模型,一次可檢索10萬個代碼文件,將數天的網頁開發工作縮短至十分鐘。

      通過深度集成全球頂尖編碼模型的Qoder和深度集成Owen-coder 系列模型的通義靈碼,阿里云形成了“全球創新→本土深耕→生態落地"的全面布局。而這方面的價值,目前還被市場遠遠低估了。

      對于企業而言,AI Coding能力是通往通用人工智能的必經之路。阿里巴巴集團董事兼首席執行官,阿里云董事長兼首席執行官吳泳銘,曾在云棲大會上曾系統闡述過通往ASI(超級人工智能)的三個階段,其中第二階段“自主行動”的核心,就是大模型具備Coding能力。因為只有掌握了代碼,AI才能像工程師一樣拆解任務、操作工具,最終進化為能夠自我迭代的Agent。

      全棧:頂級AI巨頭的入場券

      當模型能力日益趨同,競爭焦點開始轉向更綜合的全棧能力。

      過去三年,全球科技圈的主流敘事中有且僅有兩個主角:英偉達負責賣鏟子,提供GPU硬件基礎;OpenAI負責挖金礦,憑借Scaling Law定義前沿模型。

      但2025年,這種分工正在被谷歌的強勢回歸打破。過去一年,憑借Gemini 2.5/3.0系列模型和TPU v6/v7芯片的算力支撐,谷歌不僅在模型能力上抹平了與OpenAI的代差,更利用“芯片+云+模型”的垂直整合全棧技術閉環,大幅拉低了推理成本。有分析指出,谷歌提供同等推理服務時的底層成本,可能僅為對手的兩成。

      隨著AI應用爆發,推理算力需求指數級增長,對于企業來說,成本就是生命。

      因此,不難理解谷歌云亮眼的財報表現:2025年第三季度,新增客戶數量同比增長近34%,超過70%的客戶正在使用它的AI產品;前三季度,總營收達410億美元,同比增長31.2%,顯著高于亞馬遜AWS和微軟Azure,在北美三大云廠商中增長最快。這種增長很大程度上得益于其全棧AI能力的釋放。

      在全球科技巨頭中,阿里的發展路徑與谷歌最為相似,從模型到B端市場再到C端應用,“西谷東阿”正日益成為硅谷和華爾街的共識。過去一年,兩家科技巨頭的股價也都大幅上漲超過60%。

      和谷歌類似,阿里通過阿里云打造了面向全球的AI基礎設施,從底層芯片、超節點服務器、高性能網絡、分布式存儲,到人工智能平臺、模型訓練推理服務,形成了全棧AI云技術能力。



      全棧布局帶來的優勢顯而易見。未來,企業需要的不僅僅是一個API接口,而是結合了私有數據、算力調度和安全合規的一整套解決方案。有的企業需要API調用,有的需要自己訓模型,有的需要RAG(檢索增強生成)。這些復雜的需求,只有覆蓋IaaS、PaaS、MaaS的全棧廠商才能完美承接。

      這種“云+模型”的一體化戰略,正在成為阿里在B端市場的殺手锏。

      作為全棧人工智能服務商,阿里正在推進三年3800億人民幣的AI基礎設施建設計劃,并持續追加投入。阿里云也正在為中國乃至全球提供智能算力網絡。

      結語

      《連線》的標題——“再見,GPT-5。你好,千問”,并不意味著行業終局。OpenAI和谷歌依然擁有最頂尖的模型,英偉達的算力霸權短期依然難以撼動。但2025年,AI不再是單極世界。

      當全球的開發者開始習慣調用千問的開源模型,當硅谷的創業公司開始將業務跑在來自杭州的模型上,中國AI在全球科技版圖中就擁有了不可替代的生態位。

      2026年,或許正如《連線》所言,將是“千問之年”。但這不僅屬于千問和阿里,更屬于所有相信開放、擁抱開源的人。

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