中国为何以开放权重的方式发布顶级性能AI

我们在第2篇中探讨的黑暗工厂与机器人，需要一个大脑。

而制造这些大脑的公司，在去年夏天都汇聚到了上海。这里是**2026世界人工智能大会（WAIC）**的现场。

但在现场，有一个场景格外引人注目。

一家打造出顶尖性能AI模型的公司，竟然在将模型完全免费地分发。

既然在性能竞争中胜出，本可以高价出售，为何偏偏要免费开放呢？

免费开放2.8万亿参数，Kimi K3

月之暗面（Moonshot AI）于7月16日发布了拥有2.8万亿参数的AI模型**“Kimi K3”**。

在AI评估机构Artificial Analysis的智能指数中，该模型以57分位列第三，紧随Anthropic的Claude Fable 5（60分）和OpenAI的GPT-5.6 Sol（59分）之后。斯坦福大学今年3月发布的《AI指数》报告分析称，中美领先模型之间的性能差距已缩小至2.7个百分点，而此次发布让业界认为这一差距实际上已不复存在。

到这里为止，这看起来就像是常见的那种“中国AI追赶上美国”的新闻。但真正的故事还在后面。

从7月27日起，月之暗面将Kimi K3的全部权重（AI模型在学习过程中获得的数十亿至数万亿个数字参数，简单来说就是模型的“大脑”本身）转为无限制公开下载。开发者可以无需按Token付费即可免费使用该模型，且数据不会流向中国境外服务器，从而消除了安全顾虑。

不过，由于权重容量高达1.4TB，若要直接运行，需要64张加速卡以上的超级节点级基础设施，这是一个隐形门槛。

Kimi K3的内部结构也值得一提。

该模型采用了专家混合（MoE, Mixture of Experts）结构设计，在总共896个“专家”模块中，处理一个Token时仅激活16个。这意味着激活率仅为1.8%，虽然体量达到3万亿参数级，但实际推理成本设计得要轻量得多。这似乎是一种试图兼顾规模与效率的尝试。

月之暗面在内部评估中表示，虽然该模型略逊于Claude Fable 5和GPT 5.6 Sol，但在其他对比模型中均表现出持续领先。其上下文窗口（一次可处理的文本量）也支持高达100万Token，足以一次性输入一本书的内容并进行提问。

阿里巴巴紧随其后，Qwen 3.8-Max

这并非月之暗面一家的动作。

阿里巴巴于8月3日发布了其最大规模的模型“Qwen 3.8-Max”。该模型拥有2.4万亿参数，与Kimi K3体量相当。阿里巴巴解释称，在实际推理时，模型仅激活总参数中的约950亿个，从而降低了成本和响应延迟，该模型在文本竞技场排名第5，视觉竞技场排名第2。

比性能数字更引人注目的是该模型所完成的工作。

阿里巴巴表示，Qwen 3.8-Max在16天内自主开展了软件工程项目，通过反复进行代码生成、测试和日志分析，自行进化并完成了代理框架“oh-my-cli”。这并非人类下达指令，而是AI在16天里独自工作并制造出了工具。 该成果已作为开源项目上传至GitHub。

阿里巴巴介绍的案例不仅于此。

Qwen 3.8-Max不仅能够复现既有的研究实验，甚至还自行设计了超越原论文所提结果的新方法论。其支持范围已扩展至应用程序设计、法律文档审查、金融研究、体育分析、建筑三维建模等，并原生具备了同时处理文本、图像、视频和文档的多模态能力。

一个模型横跨编程到法律审查，这解读为不再追求“各专业领域AI”，而是迈向“万能AI员工”。不过，需要指出的是，上述结果大多基于阿里巴巴的自我披露，尚未经过独立机构的验证。

DeepSeek卖的不是模型，而是“马具”

如果说Kimi K3和Qwen 3.8-Max是模型本身的体量竞争，那么DeepSeek则更进一步。

DeepSeek近期正式成立了“DeepSeek Harness”专门团队，并开始大规模招聘。

Harness（马具）是指将模型与执行环境连接起来的软件层，使AI模型能够执行多步骤代码、推理复杂任务并自主使用外部工具。

如果说模型是大脑，那么Harness就是为大脑装上手脚的“马具”。

DeepSeek的策略之所以引人注目，在于其定价政策。

DeepSeek在提高模型API价格的同时，将Harness以MIT协议免费开源。模型高价出售，而包裹该模型的标准规范则免费分发，这是一种不对称策略。业界将其解读为DeepSeek从模型性能竞争中后退一步，试图提前占领代理（Agent）时代的标准与设计蓝图。

DeepSeek还为作为Harness核心的“Cordis”引擎发表了专门的论文。论文题目为《时空组合的编程范式》，从数学层面证明了Harness的设计原理。

免费分发工具并公开其理论依据的举措，看起来不仅仅是一个开源项目，而是试图制定行业标准的雄心勃勃的尝试。也有分析认为，这是针对Anthropic“Claude Code”的举动。

为何偏偏是开放权重、免费？

这三家公司仿佛约定好了一般采取开放权重（Open Weight）策略，这是有原因的。

美国主导的封闭型模型与中国主导的开放权重模型之间，根本性的区别在于可访问性。

开放权重模型允许开发者下载权重并在自己的服务器上修改和运行，从而成为了不依赖封闭API的替代方案。至今为止，使用前沿级AI实际上必须建立在美国大厂的付费订阅基础上，但如果开放模型开始威胁商业顶级水平，那么“重要判断用顶级付费模型，重复性工作用廉价模型”的策略中，中国产模型就能占据那“廉价模型”的位置。

这背后也有更冷静的考量。

若想通过封闭API与美国大厂正面竞争，需要压倒性的品牌力和开发者生态，作为后发者的中国企业很难在短时间内逆转。

相反，如果免费释放权重，让全世界的开发者在自己的模型上开发服务，即使性能稍逊一筹，也能扩大生态本身。在智能路由（根据任务特性混合使用多种模型的方式）成为行业标准的今天，开放权重模型正在从“次优选择”演变为“降低成本的必要零件”。

此外，还有吸引开发者的实利。

通过开放权重发布模型，全世界的创业公司和研究人员会基于该模型进行开发，在此过程中产生的改进和应用案例会回流给原作者。

这是一种不收取费用，而是通过扩大整个生态系统来获取长期更大影响力的计算。

在美国大厂优先通过封闭API获利的同时，中国企业似乎优先考虑了市场份额和标准占领。这更像是一场选择长期生态而非短期营收的赌博。

没有地方运行这些模型，华为Atlas 950

问题在于，若要实际运行这些释放出来的超巨型模型，需要庞大的计算基础设施。

华为在WAIC 2026现场首次公开了下一代AI计算系统“Atlas 950超级节点（SuperPoD）”的实物。

超级节点是指通过高速互联技术将数千张AI芯片捆绑为一个运算池的技术，Atlas 950集成了多达8192张神经网络处理器（NPU），实现了1 ExaFLOPS的运算能力。据华为称，该系统相较于英伟达下一代产品，在运算能力上拥有6.7倍优势，内存容量上有15倍优势。

核心在于华为也承认这一策略。

华为轮值董事长徐直军表示：“在单个芯片层面虽然落后（美国），但通过超级节点和计算集群技术，可以持续为中国AI产业提供充足的算力资源。”

-> 这意味着在受美国半导体出口管制、难以获得最尖端单体芯片的情况下，通过系统设计而非单体性能来弥补差距。中国华泰证券甚至将今年称为**“中国超级节点元年”**。

这种趋势并非华为一家。

华为在展出由8192张NPU卡组成的Atlas 950 SuperPoD的同时，还推出了通用计算集群“泰山950 SuperPoD”，并已带到西班牙巴塞罗那MWC舞台，开启了对国际市场的攻势。

即使在单体芯片竞争中处于劣势，也要通过将它们紧密编织在一起的系统工程来决胜负的策略，正在从国内延伸至海外市场。实际上，Atlas 950和泰山950两款产品都是去年9月先在中国发布，随后转移到了国际舞台。

将10万张芯片捆绑在一起，曙光8000

不仅是华为。

中国信息技术企业中科曙光开发的“曙光8000（登峰）”是完全国产化的10万张规模AI超级集群，在WAIC 2026上被选为“镇馆之宝”。

从芯片、计算系统、存储设备到网络，全领域采用了中国国产设计，不仅用于万亿参数级AI模型的训练与推理，还用于气候模拟、生物医药、工业模拟等科研领域。据悉，在正式运行的第一周内，就已经处于满载运行状态。

曙光8000的技术亮点在于密度。

据悉，单个计算单元产生的运算密度比其他超级节点高出20倍，这意味着在狭小空间内塞入了更多的算力。

此外，它通过自主研发的高速互联技术稳定地捆绑了10万张规模的芯片，并采用了浸没式相变液冷方式，设计上能够承受每个机柜兆瓦级的高功率布置。运行初期数据显示，日均处理任务数超过15万次，日最大处理量超过50万次。这意味着它不是单纯的展示用实物，而是实际运行的基础设施。

考虑到像Kimi K3这样的模型权重高达1.4TB，自托管需要64张以上加速卡，就能理解为何中国如此致力于超级节点。

无论模型发布得多么免费，如果没有本国的基础设施来运行，最终只能再次受制于英伟达芯片。

模型免费开放，基础设施国产化，这正是目前中国AI战略的两大支柱。

这是一种对比鲜明的做法：软件开放以实现扩散，硬件封闭以实现守护。

低空经济与“人车家”，代理（Agent）触手可及的地方

那么这些模型和基础设施用在哪里呢？

答案同时出现在天空和客厅中。

中国正在培育的低空经济（利用1000米以下低空空域的无人机、eVTOL、城市空中交通产业）在2025年市场规模约达1.5万亿人民币，上海市已将行政区域的46%指定为无人机自由飞行区。无人机若要自行判断路径并处理物流，必须有上述AI模型和运算基础设施的支撑。

推动低空经济的背景也值得关注。

在电动汽车和光伏产业进入稳定轨道后，中国将无人机、eVTOL、低空物流定为下一个增长动力。中国在消费级无人机和工业级无人机市场占比分别达到全球的70%和50%。中国当局认为，这不仅能带动制造业，还能与物流、旅游、急救医疗、农业、公共服务等领域联动，波及效应巨大。仅上海一地注册的无人机就有22万架，运营企业达800家。

客厅方面的案例有小米。

小米提出了将智能手机、电动汽车、家电捆绑在一起的**“人车家”生态系统战略**。

通过自研操作系统澎湃OS和端侧AI助手“超级小爱”，识别用户的位置、时间、天气等上下文，从而提前调节照明和空调。

第2篇中提到的亦庄、昌平黑暗工厂生产的电动汽车和智能手机，在这个“人车家”生态系统中被同一个AI捆绑在一起。据悉，全球已有超过1.75亿人进入了这个生态系统。

小米的野心不仅于此。

除手机和笔记本电脑外，AIoT平台连接设备已超过11亿台，甚至将自研的大型语言模型“MiMo”系列开源，将模型、操作系统、半导体整合为统一的技术基础。

甚至还单独发布了自研人形机器人“CyberOne”的手部技术，这是通过引入前特斯拉Optimus开发团队人才实现的。从手机公司起步，现在试图将汽车、住宅、机器人通过一个AI串联起来。

第2篇中建造黑暗工厂的那家公司，到了第3篇，将工厂出来的产品通过一个AI生态系统重新捆绑起来的样子，着实引人入胜。

1人1代理（Agent）时代，实际上意味着什么？

最近到处都能听到“1人1代理”这个词。

这意味着一个人同时使用多个个人秘书型AI代理的时代。梳理一下目前为止看到的碎片，就能理解这一口号为何出现。免费释放的前沿级模型（Kimi K3, Qwen 3.8-Max）、为这些模型装上手脚的Harness（DeepSeek）、运行它们的国产超级节点（Atlas 950, 曙光8000），以及这些成果实际应用的现场（低空经济、人车家），所有这些碎片都正朝着让每个人手中都握有一个代理的方向咬合。

在这个脉络中，特别令人印象深刻的是速度。

Kimi K3于7月16日发布，仅仅11天后就开放了权重；Qwen 3.8-Max在一周后出现。

华为的Atlas 950和曙光的10万张集群也在同一WAIC舞台上同时展示了实物。

并没有模型和基础设施各自发展，然后在某一时刻合并的感觉，而是从一开始就如同一个团队，以相同的速度在行动。

在几个月内密集发布如此多的成果，本身就足以被视为这场竞争有多么紧迫的信号。

第1篇中，我们看到了政府在半导体、AI、机器人领域投入巨资；

第2篇中，我们看到了那些资金转化为工厂地面的机器人；

第3篇中，我们看到赋予这些机器人判断力的大脑是如何制造、免费开放并运行的。

这些大脑无一例外执行速度快、公开范围广，且运行它们的基础设施也在同一个国家内配套完善。下一篇，我们将深入探究这场所有基础设施竞争的另一个轴心，即量子安全这一更为隐秘的领域。