作者 林易

編輯重點君

2025年尾聲，全球科技風向標再次轉(zhuǎn)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(fā)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(zhuǎn)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(yōu)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(wěn)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(yōu)異，又易于開發(fā)者靈活調(diào)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?yōu)橹忻离p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(chuàng)業(yè)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(chuàng)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(fā)者使用。

到了2025年下半年，開源的權杖發(fā)生了轉(zhuǎn)移。根據(jù)全球最大的AI開源社區(qū)HuggingFace的數(shù)據(jù)，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(fā)者偏好的第三方API聚合平臺上，千問的調(diào)用量一度沖至全球第四，僅次于幾個頭部閉源巨頭，且經(jīng)常在編程等細分領域霸榜。

《連線》在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)：甚至連曾經(jīng)的開源先驅(qū)Meta，據(jù)傳也在內(nèi)部使用千問來協(xié)助開發(fā)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(fā)展的非營利組織Laude Institute，其聯(lián)合創(chuàng)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?！?/p>

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(xù)更新方面投入了更多精力，且千問技術細節(jié)更公開透明，阿里經(jīng)常發(fā)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(tǒng)：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(shù)，覆蓋了文本、圖片、語音、視覺等全模態(tài)，還支持119種語言。

這種策略逐漸構建了生態(tài)護城河。當一個開發(fā)者想要開發(fā)一款智能硬件時，需要一個小參數(shù)模型；當進行復雜推理時，需要一個大參數(shù)模型。過去，開發(fā)者可能需要拼湊不同廠商的模型，而現(xiàn)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(fā)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(zhàn)場

模型只有落地到千行百業(yè)的具體應用和業(yè)務場景中，才能產(chǎn)生實際價值。

相比開源社區(qū)可見的下載量，AI落地產(chǎn)業(yè)往往不為人知。對于大多數(shù)企業(yè)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(chǎn)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(chuàng)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(qū)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(qū)已經(jīng)形成了圍繞它的龐大生態(tài)。千問模型發(fā)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(lián)發(fā)科等硬件廠商會實現(xiàn)Day 0的適配；Ollama、Kaggle、LMSYS org、openRouter、HuggingFace等開發(fā)者最常用的應用、工具、平臺、社區(qū)也會同步上線新的開源模型。

這意味著，任何一家企業(yè)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(chuàng)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(yè)和創(chuàng)業(yè)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(shù)模型。

國際權威調(diào)研機構沙利文（Frost&Sullivan）的報告顯示，在2025年上半年的中國企業(yè)級大模型調(diào)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(diào)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(chuàng)始人Andy Konwinski對《連線》所說，“狹窄的基準測試衡量的往往是數(shù)學或編程等技能，卻以犧牲確保模型產(chǎn)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?！?/p>

編程：被低估的垂類賽道

值得關注的是，在所有產(chǎn)業(yè)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(xiàn)，營收實現(xiàn)了爆發(fā)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(diào)用。單這一項，就貢獻了數(shù)十億的營收。

毫無疑問，AI Coding正在徹底改變程序員和企業(yè)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(chuàng)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(lián)合創(chuàng)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(shù)激活35B參數(shù)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(shù)據(jù)顯示，Qwen3-Coder上線后調(diào)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(jīng)成為國內(nèi)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(fā)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(fā)團隊中，代碼AI生成占比普遍達到30%以上；在SaaS領域，用友網(wǎng)絡超50%的研發(fā)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(fā)者生成超60億行代碼。助力300萬開發(fā)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(chuàng)新。

為了進一步搶占高地，阿里還發(fā)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(shù)天的網(wǎng)頁開發(fā)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(chuàng)新→本土深耕→生態(tài)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(yè)而言，AI Coding能力是通往通用人工智能的必經(jīng)之路。阿里巴巴集團董事兼首席執(zhí)行官，阿里云董事長兼首席執(zhí)行官吳泳銘，曾在云棲大會上曾系統(tǒng)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(zhuǎn)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(huán)，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(fā)，推理算力需求指數(shù)級增長，對于企業(yè)來說，成本就是生命。

因此，不難理解谷歌云亮眼的財報表現(xiàn)：2025年第三季度，新增客戶數(shù)量同比增長近34%，超過70%的客戶正在使用它的AI產(chǎn)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(fā)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(jié)點服務器、高性能網(wǎng)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(yōu)勢顯而易見。未來，企業(yè)需要的不僅僅是一個API接口，而是結合了私有數(shù)據(jù)、算力調(diào)度和安全合規(guī)的一整套解決方案。有的企業(yè)需要API調(diào)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(zhàn)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(xù)追加投入。阿里云也正在為中國乃至全球提供智能算力網(wǎng)絡。

結語

《連線》的標題——“再見，GPT-5。你好，千問”，并不意味著行業(yè)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(fā)者開始習慣調(diào)用千問的開源模型，當硅谷的創(chuàng)業(yè)公司開始將業(yè)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(tài)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。