硅谷開始反向借鑒中國AI

如何讓AI不再只是聰明的“玩具”？

文｜《中國企業家》記者李艷艷

編輯｜何伊凡見習編輯｜李原

頭圖來源｜視覺中國

誰能想到，作為全球科技風向標的硅谷巨頭們，如今也得向中國AI的技術文檔“取經”呢？

在全球開源社區GitHub平臺上，阿里千問（Qwen）、DeepSeek等中國開源項目的關注度持續走高，Meta、愛彼迎（Airbnb）等硅谷大廠，也紛紛將中國AI的技術架構納入研發視野。“硅谷輸出、全球承接”，過去數十年形成的這種單向技術流動格局，正發生逆轉。

據第三方機構統計，過去一年，80%的全球AI開源初創企業采用了中國模型；阿里千問衍生模型長期位居頭部；DeepSeek位列全球主流模型第9名。這場始于代碼共享的產業重構，重塑了全球AI競爭的底層邏輯，并推動行業從技術壟斷走向多元協同。

告別了狂熱比拼參數規模的“軍備競賽”，中國科技企業走出了一條風格鮮明的差異化道路——依托開源與生態，追求落地和務實。如阿里巴巴集團副總裁、阿里千問C端事業群總裁吳嘉近期所言，AI在擁有超強大腦之后，現在要開始長出能觸達真實世界的手和腳，在生活中實實在在地替用戶“干活”。

千問上線“辦事”功能，就是這一理念的實證。靠著阿里全生態的加持，它不止停留在對話層面，而是“一說需求就落地”，有效破解了AI落地難的痛點。這種“實用為王”的創新邏輯，不僅吸引了硅谷巨頭的注意，也標志著全球科技圈進入多元共生、互相成就的新階段。

產業變局背后，我們更想追問：中國AI實現原創性突破的核心密碼是什么？AI時代，一款真正“好用”的智能助手，究竟要具備哪些關鍵特質？在解決本土產業痛點的過程中，中國AI企業積累了哪些獨特優勢？如何讓AI擺脫“玩具屬性”，成為真正能落地干活的得力幫手？

告別“參數競賽”，聚焦“能力密度”

三年前，全球科技界都在比拼一個數字：模型參數，中國企業一度被迫跟隨這場“燒錢”游戲。據第三方測算，一次完整的GPT-4對話消耗的算力成本，相當于普通搜索引擎查詢的10倍以上，這也使得大模型技術難以真正落地到普通用戶場景中。

直到2025年，Nature子刊發表《Densing Law of LLMs》（大語言模型的密度定律）一文。該研究提出的“能力密度”概念，顛覆了傳統評價體系，標志著大模型發展從拼“規模”正式轉向拼“效率”，這一趨勢與中國AI企業的探索不謀而合。

來源：AI生成

中國AI企業率先跳出規模競賽。他們不再追求單一模型的極致性能，而是聚焦“能力密度”與“性價比”，構建能讓普通人用起來的技術方案。以千問為例，通過構建從2B到2C、從基礎模型到專業領域的完整開源矩陣，它不再是一個孤立的模型，而是一整套可擴展、可定制化的解決方案。

中國的開源生態呈現出更強的工程化特征和商業化友好設計，也讓“能力密度”優勢轉化為全球生態影響力。例如，千問的開源協議允許商業使用而不收取授權費，初創企業能以極低成本獲得高質量的AI能力。這種“代碼+工具鏈+生態”的系統性開放，讓中國開源模型在全球市場快速崛起。

2025年初，硅谷一家風投機構調研顯示，超過60%的受訪初創企業表示，他們的產品開發基于或借鑒了中國開源模型。而到2025年年底，高盛與OpenRouter的聯合統計顯示，這一比例已攀升至80%。中國開源模型的全球下載量占比達到17.1%，首次超越美國的15.8%，在非洲、中東、拉丁美洲等新興市場的采用率更是快速上升。

“中國開源模型大幅降低AI開發成本”已成業界共識，部分初創企業能將相關成本降至原閉源方案的10%~20%。

如今，#ChineseAI、#Qwen3Coder等話題在海外社交媒體熱度飆升，德國開發者感嘆其為“編程界的iPhone時刻”，全球開發者踴躍分享用中國開源模型5分鐘搭建網站、1小時開發AI搜索工具的案例。據第三方統計，截至2025年年底，千問衍生模型數量破18萬，居全球第一。

應用突圍：從“玩具”到“助理”的進化

當開源模型成為全球技術共享的載體，AI應用賽道也迎來爆發。

據AI Agents Directory 2025年4月統計，全球已上線AI Agent達1211個，2025年全年新增產品數量呈爆發式增長。但多數產品受制于基模能力、功能邊界或生態支撐，難以突破“娛樂玩具”的定位。去年底，有媒體統計稱，大多數通用型應用的用戶7日留存率普遍低于15%。

“聊得爽、用不上”已成為行業普遍痛點，一款真正好用的AI Agent，究竟該具備哪些特質？如何讓AI從屏幕里的“文字顧問”，變成能落地辦事的“執行伙伴”？

在吳嘉看來，數字世界里，AI辦事的突破，離不開三個核心能力的提升：一是AI Coding，讓AI能精準調用各類服務接口；二是全模態理解，能讀懂用戶的文字、語音、圖片需求，甚至推理出隱性需求；三是超長上下文處理，輕松應對復雜任務。

知名商業顧問劉潤在深度體驗千問“辦事”功能后，從用戶視角給出了他的“評測”答案。在他看來，過去絕大多數AI助手都停留在“推理層”，只能提供方案卻無法落地執行，本質上是“聰明的陪聊”；而千問“辦事”功能的核心突破，在于打通了“推理-執行”的閉環，成為“能干的助理”。

他先嘗試了一個簡單需求：“下午犯困，點個美式咖啡當下午茶。”千問立刻調用淘寶閃購的地址信息，為他篩選出多款咖啡，清晰標注單價、距離、配送時間，還自動匹配了優惠紅包，全程無需跳出App，只需點擊“選它”就能直達付款頁面，輕松完成下單。

接著，他測試了更復雜的民生服務需求：“我要去上海工作了，幫我把社保從杭州轉過去。”千問隨即聯動支付寶服務，先明確辦理條件——杭州停保、上海參保、不滿50歲等，再推薦“支付寶”“隨申辦”線上快速辦理通道，不僅詳細說明辦理流程和注意事項，還直接提供辦事入口，一點就能直達操作頁面。

更讓其驚艷的是千問App在復雜行程規劃上的表現。他計劃出差到長沙，并向千問發出指令：找一家不排隊的茶顏悅色，一家最火的中式點心店，一家本地人排隊的湘菜館，再定一間離三個地方都近的酒店。

他原本以為千問會扔來一段干巴巴的文字攻略，但等了兩三分鐘之后，千問展示了一份完整報告，其中包括高德地圖的路線、去程的機票，并可跳轉到飛豬購票窗口。接著是茶顏悅色的導航、酒店的預訂鏈接，以及返程的機票。

來源：視頻截圖

他感慨：“這哪里還是一個聊天工具，這就像是一個帶著工具箱的AI助理。”而這種真正“辦事干活”的能力，正是AI從工具進化到助理的關鍵。他也借此對比了近日引發熱議的Manus和豆包手機，雖然它們都被視為“AI助理”，但二者與千問的差距，恰恰藏在權限的邊界里。

Manus基于大模型層的權限，本質還是個內置的AI大模型App，它可以提供信息，但沒有打開App的權限。豆包手機使用的則是手機操作系統層的權限，本質是讓AI模擬人的手指來操作，但它也天然被攔在了許多超級App門外。

第三種便是千問，它不需要模擬人的手指，直接可以調動高德規劃路線、調動飛豬搜索機票，它使用的是App級別的權限，相當于拿著一張跨應用的最高通行證。

千問App不光擁有“最高通行證”，還有一個“最強大腦”。他又特意給千問出了一道更高階的題：“幫我復盤過去雙11玩法和營銷策略。”

指令發出后，千問就展示了它的“多模態理解力”，梳理了雙11的規則、玩法、營銷節奏等復雜；接著又展示了它的“結構化交付能力”。最終，它呈現的是一份邏輯嚴密、詳細具體的分析報告，同時還附上整理好的表格文檔——整個任務只用了不到1分鐘。

來源：千問操作界面截圖

由此可以看出，相比于Manus更擅長在模型層、公域信息層做閉環任務，千問可以做到其他AI助手難以完成的調動App、支付下單等動作。

據了解，千問App自2025年11月上線以來，公測23天月活用戶即突破3000萬，30天月活破4000萬，2025年12月以149.03%的月活增速登頂全球AI應用增速榜。截至2026年1月15日，千問C端月活用戶已正式突破1億，在學生和白領群體中形成“現象級”傳播。

吳嘉透露，今年春節后，千問App將開放第三方接入。

產業基因：生于本土，長于實踐

吳嘉在1月15日召開的千問App發布會上強調：千問的獨特優勢在于“最強模型與最豐富生態的結合”。

來源：受訪者

一個“集大成者”的千問，又是如何生長起來的？其根植于中國特有的產業土壤、多元場景、工程化積累，以及中國AI創業者的務實導向。

首先，中國擁有全球最為多元的消費場景和商業生態，一個能在中國市場良好運行的AI模型，需要具備處理復雜場景和邊緣案例的強大能力，中國的AI技術也由此鍛煉出了更強的實用性與適配能力。

據了解，千問的訓練數據覆蓋了阿里生態內超10億用戶的真實交互場景，包括購物、出行、支付、辦公等200多個細分領域，僅本地生活場景就包含超1000萬商家的服務數據。這種海量且多元的數據積累，讓千問能精準理解“加辣少鹽”“就近停車”“周末親子游小眾目的地”等具象化、個性化需求。

其次，中國科技企業擁有在大規模用戶、復雜系統中生長出的強大工程化能力。以千問的AI購物功能為例，其背后是一套完整的交易保障系統，包括異常檢測、風險控制和用戶體驗優化等多個模塊。這些都源自中國電商平臺在長期運營和極端場景下積累的豐富經驗。

不同于硅谷常見的“技術尋找問題”模式，中國AI企業更多采用“問題驅動技術”路徑。北京大學計算機科學技術系教授、北京智源人工智能研究院理事長黃鐵軍在2025年中關村論壇期間接受采訪時指出，中國AI發展始終以解決實際問題為導向。

這種思考方式，使中國科技產品更注重易用性和實用性。而阿里在B端積累的技術能力和生態價值也將在C端得到釋放。千問不僅整合了淘寶、支付寶、飛豬等C端生態資源，更將阿里云在工業互聯網、金融科技、智慧政務等領域的B端能力下沉，形成“B端能力支撐C端體驗，C端場景反哺B端優化”的正向循環。

“我們的目標是，大部分生活辦事場景，只用千問App就夠了。”吳嘉在前述發布會上稱，“現階段，我們沒有商業化考量，推薦商品會基于價格最優、送達最快等綜合因素，優先關注用戶滿意度和產品能力。”

吳嘉還表示，“我們不追逐短期流量規模。在智力時代，AI產品的關鍵是過沒過智能門檻，能不能像人一樣服務、執行，有沒有高準確率和滿意度。我們會一步步邁進，把千問App打造成最強大的人類AI助手，真正讓AI幫助到每一個人。”

未來：開放、共生與差異化

立足長遠來看，阿里和千問的創新意義更在于：伴隨中國AI的崛起，技術從硅谷流向中國的單向模式正被打破。這種逆轉不僅體現在開源模型的全球擴散，更延伸至技術策略、思維方式與投資邏輯的全面重構。

數據正在印證這一趨勢：Hugging Face 2025年度報告等第三方機構數據顯示，千問、DeepSeek等中國模型的開發者社區活躍度呈現爆發式增長，年增速預估超300%，貢獻者覆蓋全球120多個國家與地區，其中硅谷開發者貢獻占比達27%，意味著中國技術正成為全球創新的“基礎設施”。

這種反向借鑒不僅體現在技術策略上，也深刻影響了硅谷的思維方式。

過去硅谷企業更傾向于“技術驅動創新”，先突破前沿參數再尋找應用場景；而如今，越來越多企業開始關注如何將AI技術與具體場景深度結合，而非僅僅追求技術參數的領先。硅谷知名科技分析師本·湯普森在其多篇專欄中指出，AI需回歸商業實用價值。

這種思維轉變最直接的體現，是硅谷科技巨頭的業務調整：谷歌將AI團隊與搜索、云服務場景深度整合，2025年推出的“AI+企業協作”方案，被外界視為直接借鑒中國AI“生態聯動”的落地模式。

全球AI產業發展更加多元和開放的今天，中國和硅谷的AI發展路徑已呈現出既競爭又互補的格局。中國AI的“勝負手”在于應用落地和生態構建，這種差異化，為全球AI創新提供了更多可能。未來，兩地的AI發展和互動或將更加緊密。

AI的全球故事正翻開新的一頁。這一頁上，硅谷與中國互為鏡鑒，也將共赴未來。