海淀AI開源新事｜甲子光年

從模型到基礎設施，再到社區(qū)，開源在海淀意味著什么？

作者｜周悅

編輯｜王博

“你心目中的AI社區(qū)是什么樣的？”

當主持人提出這一話題，來自AI公司的創(chuàng)業(yè)者、開發(fā)者、投資人、媒體人、AGI Bar老板，甚至一位熱衷“搞AI”的小學生都上臺分享了自己的觀點。

Party Nights現(xiàn)場，圖片來源：中關村科學城公司

這場活動是2026中關村論壇年會“人工智能主題日”期間舉辦的Party Nights的一部分，雖然現(xiàn)場有海淀區(qū)委區(qū)政府領導，但是大家的表達毫不拘束，開放、自由、創(chuàng)新、碰撞、共享……這都是他們提到的標簽。但如果把大家的觀點提煉一下，我們發(fā)現(xiàn)一個理想的AI社區(qū)最離不開的是“開源生態(tài)”和“人才密度”。

北京有著豐富的開源積淀：2014年，大量來自清華、中科院的學者參與了Caffe的開發(fā)，這代表著中國AI工程能力第一次和全球開源體系接軌；2015年，Apache頂級項目MXNet也得到了來自清華、北大、中科院等高校學者的支持，這也是中國學術力量首次深度參與國際開源框架標準；2016年，由百度研發(fā)并開源的PaddlePaddle成為了國內(nèi)最早完整開源深度學習平臺之一，這是中國企業(yè)第一次系統(tǒng)性推動AI框架開源。

而到了AI大模型時代，這種積累開始集中釋放：位于海淀的智源研究院、智譜、Kimi、百川智能、面壁智能都發(fā)布過開源模型或開源項目，不計其數(shù)的高校、研究機構及個體也對開源生態(tài)做出了巨大貢獻，推動了全球AI行業(yè)的發(fā)展。

在年初OpenClaw爆火之后，開源的重要性被更多人認識到，圍繞AI Agent的開源項目也不斷涌現(xiàn)出來，這不僅涉及Agent的planning（規(guī)劃）、memory（記憶）和skills（技能），也涉及更加適配Agent的軟件協(xié)議及AI基礎設施。

「甲子光年」注意到，2026中關村論壇年會“人工智能主題日”的核心論壇定為了AI開源前沿論壇。論壇期間，海淀區(qū)將“百年京張AI創(chuàng)新帶”征集內(nèi)容與公開政策深度融合，封裝為可供調(diào)用的“技能包”，并在主流開源平臺上貢獻“海淀Skill”。這一步更像是在用開源的方式，邀請全球開發(fā)者共同參與城市創(chuàng)新實踐。

如果以北京市海淀區(qū)五道口的東升大廈為中心畫一個圓，1公里半徑內(nèi)匯聚了30余所高校和科研機構，1000余位AI科學家、1.3萬余名AI開發(fā)者、10萬余名AI及相關專業(yè)青年學子。而放眼整個海淀區(qū)，這個數(shù)字進一步放大，37所高校、96家國家級科研機構和超過200萬人才集中分布，AI企業(yè)超2000家，獨角獸26家，備案大模型130款。

開源生態(tài)離不開社區(qū)、人才和場景。人與技術持續(xù)碰撞、彼此催化，新的項目、合作和連接也不斷從中生長出來。

1.開源生態(tài)繁榮與模型持續(xù)迭代相輔相成

智譜的路徑很能反映一家“AI原生”企業(yè)的成長特質(zhì)。

今年1月，智譜在港交所掛牌，成為全球首家以通用人工智能基座模型為核心業(yè)務的上市公司。但把時間再往前撥，會發(fā)現(xiàn)這個團隊最早還是從清華大學計算機系知識工程實驗室里長出來的。從實驗室到上市，這條路走了將近二十年。

2006年，清華大學長聘教授唐杰帶著團隊做出AI科研助手AMiner。圍繞知識工程、學術信息挖掘和自然語言處理，團隊積累了十多年，直到2019年才正式走向產(chǎn)業(yè)化。

這個節(jié)奏看上去不快，卻也說明，技術積累和人員磨合在公司成立前就已經(jīng)完成，商業(yè)化只是順勢邁出的一步，公司從清華孵化出來時是“帶著技術、團隊、客戶”直接啟程。

這種從高校里長出來的技術成果，也回流到開源社區(qū)。今年2月，智譜開源新一代基座模型GLM-5，在真實編程場景的使用體感逼近頂尖閉源模型Claude Opus 4.5，擅長復雜系統(tǒng)工程與長程Agent任務。

另外，智譜還在3月16日推出了一個面向OpenClaw龍蝦場景深度優(yōu)化的基座模型GLM-5-Turbo，盡管模型本身并不是開源的，但也是專門服務于開源生態(tài)。

智譜華章CEO張鵬在3月27日舉行的AI開源前沿論壇上把OpenClaw比作一個靈活的“腳手架”，它讓普通人也能更方便地調(diào)動頂尖模型的能力，開始“干活”。智譜剛更新的GLM-5 Turbo，強化了長程任務規(guī)劃、上下文壓縮、調(diào)試和多模態(tài)處理能力。

智譜華章CEO張鵬，圖片來源：中關村論壇

月之暗面的時間線要短一些，但組隊邏輯幾乎一樣。2023年，創(chuàng)始人兼CEO楊植麟組建團隊時，核心成員幾乎都出自清華體系。外界往往更關注它快速的融資和百億美元估值，但更值得注意的是，這支團隊在創(chuàng)業(yè)前就已經(jīng)合作多年，彼此對技術的判斷和工作方式都磨合過了。

這份積累，最近又在Agent熱潮里再次顯露。就在幾天前，估值即將沖擊500億美元的AI編程獨角獸Cursor高調(diào)發(fā)布Composer2模型，隨后被全球開發(fā)者發(fā)現(xiàn)，其底層基座是月之暗面早前開源的Kimi K2.5。之后官方證實，這是一筆基于Fireworks AI的授權商業(yè)合作。

Kimi在X上的表態(tài)，圖片來源：X

在開源發(fā)展的時間線上，這是一個值得記一筆的節(jié)點。過去，外界更熟悉的敘事是中國企業(yè)跟隨；而這一次，一個由中國企業(yè)開源的基座模型，成了美國頭部AI應用的底層選擇。

小米雖然發(fā)布模型時間較晚，但最近明顯加快節(jié)奏，尤其是在羅福莉加盟之后，開源的力度也進一步加大。

小米MiMo團隊在2025年12月16日晚上發(fā)布并開源了MiMo-V2-Flash。團隊在官方博客中介紹，這是一款強大、高效且超快速的基座語言模型，在推理、編程和智能體場景中表現(xiàn)尤為出色，同時也是處理日常任務的優(yōu)秀通用助手。

2026年3月19日凌晨，小米面向Agent時代的旗艦基座模型Xiaomi MiMo-V2-Pro，專為現(xiàn)實世界中高強度的Agent工作場景而打造，并可以成為OpenClaw的原生大腦，支撐高強度的真實Claw復雜應用流。面對這一輪開源熱潮，小米MiMo負責人羅福莉的表態(tài)很能代表小米的節(jié)奏：新模型會在“足夠穩(wěn)定、值得開源時”再對外開放，不一定搶跑，更看重工程成熟度和可復現(xiàn)性。

在AI開源前沿論壇上，羅福莉則把OpenClaw當作“非常革命性和顛覆性的事件”。

在她看來，OpenClaw的價值不只在于開源，更在于它第一次明顯抬高了國產(chǎn)模型在Agent場景里的能力上限，同時又把任務完成度和準確率的下限穩(wěn)住了。更重要的是，它讓更多人意識到，大模型之外的Agent層還有很大的創(chuàng)新空間。

羅福莉認為，在Agent框架的加持下，預訓練模型的上限正在被釋放出來，這使得接下來一年模型“自進化”成為可能。原本以為還要三到五年才會出現(xiàn)的進展，可能一到兩年內(nèi)就會發(fā)生，“實現(xiàn)對于科學研究至少呈指數(shù)級的加速”。

小米MiMo負責人羅福莉，圖片來源：中關村論壇

2.開源從模型層進一步下沉到基礎設施層

模型層的開源很重要，但基礎設施層的開源也不容忽視。

過去兩年，圍繞生成式AI的討論大多集中在模型能力和算力規(guī)模，但最近黃仁勛發(fā)文，給出了一個更系統(tǒng)的框架——AI是一塊“五層蛋糕”（AI is a five-layer cake）：從底部的能源，到芯片、AI基礎設施，再到模型與應用，層層疊加，構成一整套新的工業(yè)體系。

五層蛋糕框架，圖片來源：英偉達

這個比喻背后的含義很清晰：AI是一場基礎設施革命。

今年是CUDA的二十周年，黃仁勛認為，CUDA真正的壁壘在于二十年間積累的數(shù)以億計的GPU裝機量，覆蓋了全球每一家云廠商和幾乎每一個行業(yè)。龐大的裝機量吸引開發(fā)者，開發(fā)者帶來算法突破，如深度學習等。而突破催生新市場，新市場又進一步擴大裝機量，形成持續(xù)加速的飛輪。

一直以來，憑借GPU架構和CUDA生態(tài)的壁壘，英偉達締造了AI時代的算力帝國，占據(jù)全球90%的算力市場份額。

在AI開源前沿論壇上，中國科學院院士王懷民也語重心長地提醒，中國大模型在全球的下載量和訪問量雖然表現(xiàn)亮眼，但算力、基礎設施、社區(qū)治理和基礎軟件棧，尤其是對CUDA等關鍵環(huán)節(jié)的依賴，仍然是短板。

在他看來，未來，中國若想進一步提升全球影響力，需要建設更完整的開源基礎設施，吸引更多開發(fā)者參與，并推動開源生態(tài)持續(xù)發(fā)展。

中國科學院院士王懷民，圖片來源：中關村論壇

智源研究院在中關村論壇現(xiàn)場發(fā)布的眾智FlagOS 2.0就是對這一問題的回應。

眾智FlagOS是智源研究院聯(lián)合國內(nèi)外多家高校、芯片廠商和科研機構共同打造的面向多種AI芯片的開源統(tǒng)一系統(tǒng)軟件棧，被譽為“人工智能大模型的操作系統(tǒng)”。

再通俗一點解釋，眾智FlagOS可以被當做“AI時代的Windows + Android + CUDA的合體版，而且是開源的、跨芯片的版本”。

從技術形態(tài)上看，這次發(fā)布的眾智FlagOS 2.0不再只是服務于大模型訓練與推理的工具集合，而是一個面向多芯片、多場景的統(tǒng)一系統(tǒng)軟件棧。它由包括北京智源研究院、中科院計算所、清華大學、北京大學、硅基流動、摩爾線程在內(nèi)的等23家機構共同完成，支持18家廠商、32款AI芯片，覆蓋從數(shù)據(jù)中心到邊緣、再到機器人等多種應用場景 。這意味著，在當前高度割裂的算力生態(tài)中，F(xiàn)lagOS試圖構建一種“跨芯片通用層”，讓不同硬件之間具備可遷移、可復用的能力。

圖片來源：智源研究院

這種“統(tǒng)一”的背后，是一整套系統(tǒng)性補齊。FlagOS 2.0不僅擴展了算子庫規(guī)模至497個，覆蓋從大模型到科學計算的更廣泛場景，還引入了多芯片統(tǒng)一編譯體系與中間表示層，使不同架構之間能夠共享優(yōu)化路徑 。與此同時，通過KernelGen 2.0實現(xiàn)算子自動生成，通過Skills技能庫將復雜的模型遷移、調(diào)優(yōu)流程封裝為可調(diào)用能力，開發(fā)者甚至可以通過自然語言完成跨芯片部署。

對于今年以來的“龍蝦”熱潮，北京智源人工智能研究院副院長、總工程師林詠華關心的不是OpenClaw熱度本身，而是它落地時會碰到的底層問題：系統(tǒng)軟件、算力適配和基礎設施，能不能真正接住這一輪開源浪潮？

林詠華的判斷是：“從ChatGPT到OpenClaw這樣一個時代的躍遷，最大的挑戰(zhàn)是來自對AI智算的需求。”要解決的，不只是多支持幾種芯片，而是怎么為智能體提供一套更通用、更高效、也更開放的算力底座。

眾智FlagOS的意義，在于它把開源推進到了“算力操作系統(tǒng)層”。它試圖回答一個更基礎的問題：AI的計算標準，是否可以不由單一廠商定義。

更重要的是，它讓開源從模型層進一步下沉到基礎設施層。此前，北京已經(jīng)在大模型開源與評測體系上形成影響力，而眾智FlagOS，則使得“從模型到系統(tǒng)”的閉環(huán)逐漸成形。

可以說，眾智FlagOS 2.0不僅是一項新的開源技術成果，也是在AI時代嘗試構建“開源基礎設施能力”的一次標志性動作。

而在AI基礎設施領域，脫胎于清華大學的AI基礎設施公司無問芯穹一直和智譜、月之暗面等開源核心力量保持著深入的技術協(xié)作。

無問芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人夏立雪在AI開源前沿論壇也談到了對OpenClaw的直觀感受，他認為OpenClaw給整個AI背后的大型系統(tǒng)和生態(tài)都帶來了更多機遇和挑戰(zhàn)。

算力的暴增瞬間把基建推向了壓力點。夏立雪透露，從今年1月底開始，無問芯穹平臺上的Token調(diào)用量每兩周翻一番，至今已經(jīng)增長了10倍。“上次見到這個速度還是當時3G時代手機流量普及的時候”。更關鍵的問題是把能調(diào)動的資源組織得更高效、生產(chǎn)Token。

夏立雪認為，今天很多云基礎設施本質(zhì)上還是為人類工程師設計的，而不是為AI設計的，真正面向Agent時代，還需要新的Agent Infra。“我們需要打造一個更智慧化的token工廠，”他說，放到更長遠的AGI時代看，連基礎設施都應該是由智能體運行的。

無問芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO夏立雪，圖片來源：中關村論壇

在夏立雪看來，行業(yè)眼下有一個很現(xiàn)實的問題：Token正在朝著“水電煤”式的標準資源走，但它所對應的“智能性”還沒有完全標準化，供需雙方對價值的判斷常常錯位。

在這個標準缺位的過渡期，開源起到的作用就很關鍵。“開源能夠極大地降低大家的試錯成本，讓大家廣泛嘗試不同的模型，”夏立雪告訴「甲子光年」。也正因為能和這些開源模型充分結合，無問芯穹才更像一個“Token工廠”在運轉(zhuǎn)，更快看見真實需求里的卡點，用更高的效率造出Token，推動底層基礎設施往前走。

無問芯穹的北京辦公室就在AI原點社區(qū)，在AI基礎設施層面，還有大量的高校、科研機構、企業(yè)在貢獻力量。

如果從更長周期來看，在基礎設施層探索開源的潛在意義在于：AI基礎設施是否會出現(xiàn)類似Linux的統(tǒng)一開源層。當前，這一問題仍無定論，CUDA體系的慣性依然強大，多芯片生態(tài)也面臨工程與商業(yè)的雙重挑戰(zhàn)。但以眾智FlagOS為代表的開源系統(tǒng)出現(xiàn)，至少提供了一種路徑——通過開源系統(tǒng)，將碎片化的算力資源重新組織。

我們發(fā)現(xiàn)了一個新的信號：AI競爭正在從模型能力，轉(zhuǎn)向基礎設施能力；而開源，也正在從“共享成果”，走向“定義規(guī)則”。

海淀，恰恰就在扮演一個“超級平臺”的角色。它不僅讓散落的連接更容易發(fā)生，更在通過頂層設計，將這種自發(fā)生長的力量制度化、常態(tài)化。

海淀布局建設“1+X+1”現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系，把人工智能放在塔尖位置，今年2月，啟動“五方六力”科技成果轉(zhuǎn)化機制，并提出2026年統(tǒng)籌安排不低于90億元產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新專項資金。

這些都為AI開源生態(tài)提供了強有力的支持。

AI原點社區(qū)，圖片來源：中關村科學城公司

3.開源離不開“活人感”和“氛圍感”

Hugging Face亞太生態(tài)負責人王鐵震曾用藕粉顆粒和熱水來形容開發(fā)者和開源社區(qū)的關系。藕粉中的顆粒就像是一位位開發(fā)者，或者一行行封閉的代碼，而開源社區(qū)就像熱水，沖泡之后這些顆粒就會發(fā)生相互作用，“這就是我們開源社區(qū)的精神，我們就是讓這些孤獨的開發(fā)者之間產(chǎn)生交流和合作。最后形成一個能夠承載價值的社區(qū)。”

很多改變行業(yè)的合作，不是從一封“專門約見”的郵件開始的，而是先在同一片區(qū)域里自然發(fā)生。白天在學校或公司樓下碰到，晚上又在另一場活動里繼續(xù)聊。今天先交換一個想法，過幾天可能就約著再拉一個人一起試試。

從高校實驗室里長出來的團隊中，他們的組隊故事都踩著這樣的節(jié)奏，先彼此熟悉，再慢慢變成更穩(wěn)定的項目和公司。更重要的是，這里的關系網(wǎng)極具韌性。一個項目沒做成，線索不會就此消失，幾年后，新的項目、新的團隊，往往又會從舊連接里長出。

在2026中關村論壇年會“人工智能主題日”期間的Party Nights上，我們就感受到了AI時代少有的“活人感”和“氛圍感”。

在幾百平方米的空間里，講述前沿學術成果的學者、剛寫完論文的博士、思考落地路徑的大廠工程師、帶著硬件找模型底座的創(chuàng)業(yè)者同時出現(xiàn)。

你能看到多位創(chuàng)業(yè)者盯著屏幕上的技術細節(jié)，低聲討論推理成本；也能看到幾位高校研究生正討論某家具身智能公司的新模型，當場建群，約著之后細聊。在這里，一個想法從“聽起來成立”到“要不要試一下”，中間往往隔不了多久。

香港大學數(shù)據(jù)科學研究所及計算與數(shù)據(jù)科學學院助理教授、博士生導師黃超就在其中。

黃超的研究方向涵蓋大模型、AI Agents和圖機器學習。他的研究成果在Google Scholar上被引用超過16000次。團隊已推出多個影響力開源項目，包括nanobot、LightRAG、DeepCode、CLI-Anything等。其中nanobot在GitHub上已獲得超過3.6萬的Stars，團隊打造的HKUDS GitHub開源平臺累計獲得超過18萬GitHub Stars，位列全球Top 100，并超過90次登上GitHub Trending榜單。

在Party Nights活動上，他告訴「甲子光年」，再次來到被稱為“宇宙中心”的五道口，最明顯的感受是人才密度高、思維活躍極度活躍。這片區(qū)域天然帶著的一種“要把AI玩出來”的極客勁頭。從中關村論壇到線下圓桌，“開源”都是被反復提到的關鍵詞。身處其中，他明顯感覺到，不管是學術界還是工業(yè)界都在積極擁抱開源。

實際上，黃超與海淀結緣始于去年的中關村論壇年會“AI 100”青年人才評選活動，黃超入選。海淀相關團隊和他建立聯(lián)系，并持續(xù)保持交流。恰好在這一年里，黃超團隊在開源社區(qū)迎來了爆發(fā)式成長。當他今年作為“老朋友”回到北京時，雙方的合作也更加緊密。

黃超認為，OpenClaw這次爆火，首先是因為它第一次給了用戶一種更強的“活人感”，之前Agent給人感覺更強的是一種工具感。黃超對未來12個月AI發(fā)展的關鍵詞，不是某個單點技術的突然突破，而是“生態(tài)”。在他看來，OpenClaw要真正從“好玩”走向“好用”，靠的不是某一家公司單獨往前推，而是模型、skills平臺、工具鏈和開源社區(qū)一起，把Agent生態(tài)補足。

香港大學數(shù)據(jù)科學研究所及計算與數(shù)據(jù)科學學院助理教授、博士生導師黃超，圖片來源：中關村科學城公司

在海淀，AI大咖和明星開發(fā)者可能隨時出現(xiàn)在你身邊。

近期另一場活動結束后，Naughty Labs創(chuàng)始人楊天潤剛走下臺就被圍住了。他此前幾乎沒有寫代碼的經(jīng)驗，卻靠三個AI員工分工協(xié)作，連續(xù)向OpenClaw提交多項被采納的PR（拉取請求），短時間內(nèi)進入項目貢獻者榜單前列。

不少人和他一樣，并非技術出身。面對“文科生能不能進入AI行業(yè)”的疑問，楊天潤說：“這個時代已經(jīng)沒有文科生和理科生的區(qū)別，真正的差距是用不用得好AI。”

這種事情天天都在這里發(fā)生。

開源精神在智源研究院緊張的研發(fā)項目組里，也在大鐘寺廣場的字節(jié)跳動里；在AI原點社區(qū)的討論里，也在中關村創(chuàng)業(yè)大街AGI Bar的啤酒泡沫里；但更重要的是，開源精神存在于很多AI從業(yè)者的心里。

正如北京大學教授、多媒體信息處理全國重點實驗室主任黃鐵軍所說，開源不只是科技創(chuàng)新的一種方式，也是中國發(fā)展新一代AI的重要原則。

開源生態(tài)構建的核心是讓新的技術和項目長出來，把分散的人才、項目和資源繼續(xù)接起來，沉淀成一種可以向外擴展的生態(tài)能力。

黃超告訴「甲子光年」，一個開源項目發(fā)布后才是開源的開始，要持續(xù)關注開源社區(qū)里最真實的需求。

而海淀的AI開源新事，也才剛剛開始。

（封面圖來源：中關村科學城公司）