兼濟以自強。
2026世界人工智能大會(WAIC)即將在上海開幕。
借此機會,譚主和國家部委、科研機構以及互聯(lián)網(wǎng)大廠的內部人士聊了聊,說到了開頭的這句話。
與之形成呼應的,是美國AI圈興起的一個現(xiàn)象:
許多AI行業(yè)相關從業(yè)者來到中國實地走訪,行程結束后回去,打開電腦,寫下長文,說道:“I just returned from China”(我剛從中國回來)……
他們詳細記錄自己在北京、上海和杭州等城市的調研見聞,復盤當?shù)谹I實驗室、科創(chuàng)企業(yè)的真實運作狀態(tài)。
而貫穿全文的,是強烈的認知沖擊:他們用多年時間形成的行業(yè)認知,正在被中國AI顛覆。
過去,他們習慣用幾個簡單變量評判一個國家AI的發(fā)展道路:開源還是閉源,政府推動還是市場驅動,算力充足還是資源受限。
但在中國,AI發(fā)展不是單一維度的技術升級,而是覆蓋算力調度、數(shù)據(jù)流通、技術迭代、人才聯(lián)動、場景落地、治理規(guī)則等全方位布局。
這種不同的發(fā)展模式,推動海外觀察者轉換視角,同時也指向了一個更為根本的問題:
中國AI正在形成一種怎樣的發(fā)展邏輯?
聊的過程中,譚主的判斷逐漸清晰:
系統(tǒng)性的共建共享正在成為中國AI最顯著的特征。
“開源”是中國AI最具辨識度的標簽。技術層面,模型需要更多用戶使用才能持續(xù)進化;商業(yè)層面,開源則可以培育市場。
合作邊界向“全要素共享”延伸。譚主與內部人士交流時感受到,在他們的認知中,算力、算法、數(shù)據(jù)仍是人工智能發(fā)展的核心要素,但不局限于此,各類應用場景、工藝訣竅、行業(yè)治理經(jīng)驗等都被納入合作視野,成為可以共享的一部分。
合作形態(tài)升級為“AI生態(tài)構建”。它的特點是各行各業(yè)與AI相互賦能,在AI融入行業(yè)需求、行業(yè)應用帶動AI進化的過程中,構建互融互促的良好生態(tài)。
這就解釋了為什么海外觀察者會感到“原有框架不夠用”。
因為他們面對的,已經(jīng)不是技術輸出和能力供給的傳統(tǒng)科技合作模式,而是一種能力共建、全要素共享、生態(tài)共生的全新發(fā)展路徑。
而中國這樣的發(fā)展路徑,是基于自身內在稟賦特點,自然生長出來的。
譚主根據(jù)近期的所見所聞,總結了以下三個關鍵點。
比起打造技術高地,中國更看重的是提供務實有效的技術底座
想要真正看懂中國AI的發(fā)展邏輯,首先要跳出“只有AI企業(yè)做模型”的固有認知。
提到大模型,很多人的第一反應往往是OpenAI、Anthropic這樣的人工智能企業(yè)。
但在中國,不只人工智能企業(yè)入場,消費電子企業(yè)、通信運營商、辦公軟件和物流企業(yè)等,都在投入資源研發(fā)模型。
比如,一家科技零售公司于2026年6月發(fā)布萬億參數(shù)模型,在五萬卡國產(chǎn)算力集群上完成全流程訓練與推理。
這背后,是中國就不走“從模型到應用”的路子,而是“從應用到模型”,從產(chǎn)品搭建的第一天起就把它錨定在真實的業(yè)務需求上。
某互聯(lián)網(wǎng)大廠的工程師告訴譚主,他們的一條業(yè)務線上,就有多個智能體研發(fā)團隊同時做一個方向。
這些落地性極強的細節(jié)問題,是他們每天面對的真實問題。
所以,中國AI團隊往往有著極致的“工程師思維”。
很多團隊做的不是最終產(chǎn)品,而更接近云計算、電網(wǎng)這樣的基礎設施。通過這種布局形成的AI技術底座,未來可以嵌入更多行業(yè)和業(yè)務流程中,支撐全產(chǎn)業(yè)迭代升級。
構建生態(tài),本身就是一種發(fā)展技術的方式
自研自用、適配產(chǎn)業(yè),只是中國AI發(fā)展的第一步。下一步,是形成開放共享的AI技術生態(tài)。
一個細節(jié)是,中國AI團隊在發(fā)布開源模型之后,往往還會公布與之配套的微調工具、推理框架、開發(fā)文檔等。
可以看到,中國團隊交出的不只是技術成果。他們在降低開發(fā)者門檻,讓技術變得真正可用、好用。
這有著清晰的時間刻度。
譚主拿到了最近三年世界人工智能大會期間,國家發(fā)展改革委發(fā)布的《中國智·惠世界》案例集,發(fā)現(xiàn)一個明顯趨勢:
2024年的案例多為單個模型、單項技術的輸出;2025年開始,許多案例不再只是交付一個AI產(chǎn)品,而是提供一套覆蓋場景適配、工具鏈與迭代能力的完整方案。
今年的案例,這樣的特征將更加突出。與大會相關的內部人士告訴譚主,今年我們尤其看重高水平的AI開放合作。
從輸出產(chǎn)品,到輸出方案,再到輸出能力,這就是通過開放合作在構建AI生態(tài)。
比如,一款國產(chǎn)大模型已經(jīng)催生超過17萬個衍生模型。烏干達研究團隊在開發(fā)一款覆蓋31種語言的大模型時,就選擇了它作為底座。
某云計算公司的技術負責人曾表示,開發(fā)者的反饋和開源社區(qū)的生態(tài)支持,是其大模型技術進步的重要助力。
這是一個正向循環(huán):開放吸引全球參與者,其場景反饋又反哺底層模型和技術體系。
此時,生態(tài)構建已不再是技術領先的“副產(chǎn)品”,而恰恰是形成領先優(yōu)勢的路徑本身。
至此,“全要素共享”的邏輯便清晰起來:把模型當?shù)鬃栽敢鈳蛣e人建底座;秉持問題導向的“工程師思維”,所以追求最大覆蓋與最快迭代;要建生態(tài),就必須提供全鏈條、低門檻的能力包。
不是什么都共享,而是有序、可控開放
一個有意思的細節(jié)是,在與多位業(yè)內人士交流時,他們說到最后,總是會補充一句:中國AI的共建共享,不是無底線、無邊界的全面放開。
各個要素什么時候共享、共享多少,都需要設計,它依托一套貫穿產(chǎn)業(yè)發(fā)展全過程的制度規(guī)范。
簡言之,中國AI的開放,是安全底線之上的有序開放、可控開放、高質量開放——所有國際合作,都在制度化、規(guī)范化的框架內推進。
隨著模型、算力、人才、生態(tài)的協(xié)同日趨成熟,AI國際合作正逐步進入制度和規(guī)則層面。今年以來,中國在多邊場合呼吁推進人工智能全球治理,倡議成立世界人工智能合作組織,這就是讓規(guī)則設計、治理經(jīng)驗成為共享的一部分。
而當中國開始談“治理共享”時,“全要素共享”的最后一塊拼圖,就算到位了。

寫完這些,再回頭看海外AI從業(yè)者中國之行的困惑。
他們所熟知的AI發(fā)展邏輯,基于一種舊的科技秩序:
核心技術掌握在少數(shù)人手中,其他參與者只能獲得產(chǎn)品、服務,卻很難真正積累自己的技術能力。進入人工智能時代后,模型閉源、接口收費、算力受限、生態(tài)鎖死,當技術集中度越高,全球AI產(chǎn)業(yè)的依附關系就會越穩(wěn)固。
而中國想探索的,是另一種秩序——集全人類、各國合力,實現(xiàn)開源的、全要素的AI生態(tài)構建。
這是因為,人工智能是一項截然不同的技術,勢必會引發(fā)安全、倫理等一系列問題,唯有全球共同參與、共同努力,才能走出一條安全、有效的發(fā)展道路。
在2026世界人工智能大會上,中國人工智能國際合作“全要素共享”的開放邏輯,將呈現(xiàn)出更清晰、更具體的行動框架。大會也或許會進一步回答全球AI秩序會向何處演進。
譚主將持續(xù)關注。