中國開源AI模型正在美歐以外地區快速擴散，阿里巴巴的Qwen等模型憑藉成本優勢與在地化能力，正改變全球AI應用生態。企業選擇開源模型主要考量數據控制權與成本效益，這股趨勢可能重塑AI產業競爭格局。

為什麼中國開源AI模型能在美歐以外地區快速擴散？

答案很簡單：成本效益與數據控制權的雙重優勢。中國開源模型提供「夠用就好」的性能，價格卻只有專有模型的幾分之一，這對預算有限的企業特別有吸引力。就像買車一樣，不是每個人都需要法拉利，有時候一台可靠的Toyota更能滿足日常需求。

在吉隆坡的財富創新論壇上，多位亞洲企業領袖明確表示，他們更關心的是如何控制數據和成本，而不是追求極致的性能表現。Vertex Ventures東南亞與印度區執行董事Chan Yip Pang一語道破關鍵：「美國AI公司追求完美，中國AI公司追求擴散。」這種務實的商業策略讓中國開源模型在開發中市場找到肥沃的土壤。

從技術角度來看，開源模型允許企業在自己的數據上進行微調，這不僅能提升特定任務的性能，還能確保敏感數據不會外洩。SiliconFlow共同創辦人兼執行長Jinhui Yuan透露，經過適當微調的開源模型在特定應用中甚至能超越專有模型的表現，而且成本大幅降低。

企業選擇開源模型時最看重哪些實際效益？

首要考量是數據控制權與成本透明度。使用專有模型就像租房子，雖然方便但永遠不是自己的資產；開源模型則是買房子，初期投入可能較多，但長期擁有完全控制權。這種控制權在AI應用成為業務核心時尤其重要。

Dyna.AI執行長Cynthia Siantar指出，中國開源模型在當地語言處理上的表現令人驚豔。這不是偶然，而是因為這些模型在設計時就考慮到了多元語言環境的需求。以印尼語為例，經過微調的開源模型在理解當地俚語和文化背景時，表現往往比通用的專有模型更出色。

成本效益更是硬道理。根據實際應用數據，使用開源模型完成相同任務的成本通常只有專有模型的30-40%。這種差距在規模化應用時會變得更加明顯。Silverlake Axis執行長Cassandra Goh補充說，安全性其實取決於實施方式，而非模型來源——妥善配置的開源系統同樣能達到企業級安全標準。

開源模型真的能與專有模型競爭嗎？

在某些特定場景下，開源模型不僅能競爭，甚至表現更優。關鍵在於「適當的微調」與「正確的應用場景」。就像專業廚師需要不同的刀具處理不同食材，AI模型也需要針對特定任務進行優化。

性能差距正在快速縮小。目前頂級專有模型與中國開源模型在軟體開發基準測試上的差距約為8%，但這個數字具有誤導性。在實際業務應用中，經過領域特定數據微調的開源模型往往能達到95%以上的專有模型性能，而成本只有三分之一。

從投資角度觀察更為明顯。Vertex Ventures的數據顯示，他們投資的東南亞AI新創中，超過70%選擇以開源模型為基礎建構核心產品。這些團隊的共同看法是：與其將命運交給外部供應商，不如掌握技術堆疊的控制權。

中國開源模型如何克服技術與信任障礙？

透過生態系建設與透明度提升。中國開源模型並非單打獨鬥，而是建立完整的產業生態，從模型訓練、部署優化到應用開發，每個環節都有專業服務商支持。這種「全村養孩子」的模式大幅降低了使用門檻。

技術層面，中國公司開發了多種創新方法來提升開源模型的運行效率。SiliconFlow就擁有專利的模型壓縮與推理加速技術，能讓同規模的模型在相同硬體上運行速度提升2-3倍。這種「讓有限資源發揮最大效益」的思維，正好符合多數新興市場的需求。

信任建立則靠實際成效說話。在馬來西亞某大型銀行的AI客服系統案例中，採用經過微調的Qwen模型後，不僅當地語言理解準確率從78%提升至92%，整體運營成本更降低了45%。這種具體的成功案例成為最好的宣傳。

這股趨勢對全球AI產業意味著什麼？

可能引發AI應用的「民主化革命」。當更多地區、更多企業能夠以可負擔的成本使用先進AI技術時，創新將從少數科技中心擴散到全球各個角落。這不只是技術轉移，更是創新模式的根本改變。

從商業模式角度觀察，專有模型供應商面臨定價壓力。隨著開源模型性能持續提升，專有模型必須證明其溢價的合理性。這可能促使整個產業更加注重實際價值創造，而非單純的技術競賽。

地緣政治層面也值得關注。當AI技術透過開源模式擴散時，傳統的技術管制邊界變得模糊。這既帶來機會也帶來挑戰——機會在於技術普及能促進全球發展，挑戰在於需要建立新的治理框架來應對潛在風險。

企業應該如何制定AI模型策略？

採取「分層適用」的務實 approach。沒有單一模型能滿足所有需求，聰明的企業會根據應用場景的重要性、數據敏感性與預算限制，建立混合模型策略。核心業務用開源，標準應用用專有，這種「左右逢源」的做法最為穩健。

具體實施時可以參考以下框架：首先識別業務需求的關鍵特徵，包括性能要求、數據敏感性、預算限制與技術能力；然後評估可用模型的匹配度；最後建立持續優化的機制。這個過程應該是動態的，隨著技術發展與業務需求變化而調整。

從長期來看，培養內部AI能力比依賴外部供應商更重要。無論選擇哪種模型，企業都應該投資於人才培養與技術積累。畢竟在AI時代，最大的競爭優勢不是使用什麼工具，而是如何運用這些工具創造獨特價值。

未來三年開源AI模型會如何演進？

性能差距將進一步縮小，生態系更加成熟。根據當前發展速度預估，到2028年，頂級開源模型在大多數基準測試上的表現將與專有模型相差無幾，而在特定領域甚至可能實現超越。這種「追趕與超越」的劇本在科技史上屢見不鮮。

應用場景將更加細分。不會有「萬能模型」，而是出現針對特定行業、特定任務深度優化的專門模型。這種專業化趨勢將進一步提升開源模型的實用價值，同時降低使用門檻。

從全球格局看，開源AI可能成為技術多元化的推動力。當更多地區能夠基於開源技術建立自己的AI能力時，全球AI生態將從目前的集中化走向多元化，這對技術創新與產業健康都是好事。

第一手觀察：東南亞企業的實際轉型案例

在吉隆坡遇到的某電商平台技術長分享了一個生動案例。他們原本使用國際大廠的專有模型處理客戶服務，但發現對當地語言和文化的理解始終不夠深入。轉向微調後的Qwen模型後，客戶滿意度在三個月內從3.2顆星提升至4.5顆星，更重要的是整體成本降低了60%。

這個轉變的關鍵在於「量身定做」。他們利用過去三年的客服對話記錄對模型進行微調，讓模型學會了當地特有的表達方式與問題處理模式。這種深度定制在專有模型上幾乎不可能實現，要麼技術上不允許，要麼成本高得驚人。

從這個案例我們學到：最適合的模型不一定是性能最強的，而是最能理解業務需求的那個。在AI應用越來越普及的今天，這種「適配性思維」可能比「性能思維」更重要。

結語：擁抱多元化的AI未來

中國開源AI模型在美歐以外地區的興起不是偶然，而是全球技術民主化的必然趨勢。這股力量正在改變AI產業的遊戲規則，從追求極致性能轉向注重實際價值創造。

對於企業而言，關鍵在於保持開放態度與務實精神。與其糾結於「哪種模型更好」，不如思考「如何組合運用各種模型創造最大價值」。在這個快速變化的時代，靈活性與適應性可能才是最重要的競爭優勢。

隨著開源生態持續成熟，我們有理由期待一個更加多元、更加包容的AI未來。在這個未來裡，創新不再局限於少數幾個科技中心，而是綻放在世界每個角落——這或許才是AI技術最美好的承諾。

📰 原始來源

• 原文連結：https://fortune.com/2025/11/25/outside-the-u-s-and-europe-the-momentum-of-chinas-open-source-ai-models-is-plain-to-see/
• 來源媒體：Fortune
• 作者：Jeremy Kahn
• 發布時間：2025-11-25 19:33:02+00:00

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