千問的崛起和廣泛應用，證明了在軟件和算法層面，中國已經具備了與硅谷分庭抗禮，甚至在開源生態上略勝一籌的實力。
撰文丨沸雪
誰也沒想到，美股科技七巨頭之首的Meta創始人扎克伯格，居然有一天也成為了中國AI模型支持者。
12月10日，彭博社報道稱，曾經的全球開源霸主Meta新模型“牛油果”（Avocado）項目，選擇蒸餾中國阿里千問的開源模型。
根據報道，扎克伯格密切關注新組建的TBD實驗室團隊，他們的“牛油果”模型訓練，蒸餾了多方開源模型，除了谷歌的Gemma、OpenAI的gpt-oss之外，這一次還出乎大家預料地選擇了中國科技巨頭阿里巴巴旗下的通義千問。
這也意味著，扎克伯格面對日益強大的中國開源模型，出現了180度的態度轉變，此前，扎克伯格多次呼吁要支持美國模型，然而隨著Meta今年Llama4的失敗和中國模型的強勢崛起，扎克伯格也轉投阿里千問。
那么問題來了，為什么一度被視為“美國優先”的硅谷開源強硬派的小扎，如今也開始選擇中國AI大廠作為自己的模型底座？
01
開源開放、全棧AI
開源，應該可以算是這場自2023年打響的AI戰爭中的最大變量。
曾幾何時，Meta憑借Llama系列模型，幾乎以一己之力對抗OpenAI的閉源帝國，被譽為開源世界的“盜火者”。
然而，故事在2024年開始加速轉向。
隨著中國開源模型的持續崛起，2024年8月，彼時和Llama前后腳步入開源戰線的阿里千問模型，靠著更豐富的生態體系，在衍生模型數量上，首次超越Meta，為行業敲響了一記來自東方的“鐘聲”。
2025年年初，Deepseek R1和千問3的接連出手，更使得傳統的閉源AI 敘事發生了根本性變化，讓整個行業開始重新審視開源與開放的力量。
到了今天，扎克伯格的“倒戈”大概率不是因為想通了，而是基于商業理性對技術現實的妥協。
據內部人士透露，Meta的TBD實驗室在研發“牛油果”項目時發現，要達到最優的性能與成本平衡，單純依賴自研或美國本土模型已顯得捉襟見肘。
更微妙的是，當DeepSeek發布R1時，其6個小尺寸模型中有4個采用了千問進行蒸餾，這一行業潛規則如今被Meta擺上了臺面。
這本身就是一個信號：在開源大模型的賽道上，阿里千問已經從“追趕者”變成了“被模仿者”，甚至成為了“底座”。
要知道，硅谷的精英們是極致挑剔的，他們只為效率和性能買單。
Airbnb的CEO布萊恩·切斯基（Brian Chesky）在媒體上直言“大量依賴阿里巴巴的千問模型”，并稱贊其“比OpenAI更好更便宜”時，我們確實可以相信他是真心話。因為對于公司而言，更好、更便宜，永遠是商業的“第一性原理”。
推特創始人杰克·多爾西（Jack Dorsey）的點贊也印證了這一點。他期待自己的產品與千問3-Coder結合出“激烈的火花”，這背后是千問3-Coder在編程能力上登頂全球開源榜首的硬核實力。
從斯坦福李飛飛團隊到硅谷獨角獸Thinking Machines Lab，再到艾倫AI研究所，這些全球頂尖的科研機構和創新企業，為什么今天會不約而同地將千問作為探索前沿技術的基座？
回過頭復盤阿里，其實也只是做對了一件事，那就是徹底的、不留余地的開源。
與部分廠商“擠牙膏”式的開源不同，阿里通義團隊在短短幾年間開源了300多款模型，實現了“全尺寸、全模態”的覆蓋。從0.5B的端側小模型到480B的云端巨無霸，從文本、視覺到語音、視頻，支持全球119種語言。這種“飽和式開源”策略，直接“擊穿”了開發者的心理防線。
正如英偉達CEO黃仁勛在2025 GTC大會上所言：“中國在開源領域遙遙領先。”他展示的數據圖表中，千問的曲線陡峭上升，占據了開源模型的大部分市場份額。
黃仁勛的判斷一針見血：贏得AI開發者的平臺將贏得AI。而扎克伯格的選擇，再一次證明了，在極致的技術性價比和開放生態面前，任何形式的“技術封鎖”或“傲慢”都將失效。
02
西谷東阿，格局重塑
現在，讓我們把時間短暫拉回到今年11月25日，美國CNBC電視臺彼時在報道中稱，真正具有突破性的產品，往往來自擁有完整生態體系的公司。在這個維度上，中國的阿里巴巴與美國的谷歌（Google）形成了全球唯二的鏡像雙子星。
報道確實有前瞻定義性。但接下來的問題是，為什么是谷歌和阿里，而不是微軟或OpenAI？
答案其實也很簡單，因為只有這兩家公司，真正打通了從底層芯片、云基礎設施、大模型到頂層應用生態的完整閉環。
看谷歌，左手TPU芯片與Google Cloud，右手Gemini模型與全家桶應用，中間是充沛的全球搜索數據。
再看阿里，底層有著多年技術經驗積累的AI云，中層有性能霸榜的千問模型矩陣，上層則連接著淘寶、高德、釘釘等國民級應用及海量的電商、生活數據。
這種“端到端”的全棧AI體系，構成了難以復制的競爭壁壘。
AI大模型的競爭，首先當然還是算力的競爭。
阿里作為云廠商做模型，有著天然的優勢。它不需要像Meta那樣額外采購巨額的云服務，也不需要像OpenAI那樣受制于微軟的算力分配。從最新財報來看，阿里云季度營收同比增長34%，AI相關產品收入連續9個季度實現3位數增長，這說明阿里的“云+AI”戰略已經形成了正向飛輪：云支撐了模型的低成本訓練與推理，優秀的模型又反過來吸引了海量客戶上云。
這種內生的造血能力，是單純的模型廠商無法比擬的。
再往下延伸，是數據與場景的壁壘。大模型需要“吃”數據才能進化，需要“落地”場景才能產生價值。阿里的全棧布局，使其擁有獨一無二的“訓練場”。
千問不僅是在實驗室里跑分的模型，它是在“雙11”的高并發洪流中、在數億次電商導購的對話中、在釘釘的千萬級辦公場景中錘煉出來的。這種基于真實高價值商業場景打磨出的模型能力，具有極強的實用性。
資本市場的反應是最誠實的風向標。一年來，阿里股價累計上漲超93%，與谷歌的漲幅（92%）幾乎同步。
華爾街的邏輯很簡單：在AI泡沫逐漸破裂的當下，誰擁有全棧能力，誰就擁有確定的未來。
由此，一個名為“西谷東阿”共識正在資本市場形成——谷歌在美國捍衛著搜索與廣告的智能未來，而阿里則在東方重塑著商業與云計算的智能基座。
03
2026，AI巨變時刻
而隨著“西谷東阿”格局的確立，全球AI行業也正在迎來一場深刻的變局。
這場變局的核心趨勢，就在于AI正在從“炫技”走向“實用”，從“模型為王”走向“應用為王”。
曾經，市場對AI的狂熱集中在參數量的大小、跑分的高低。但到了2025年底，風向變了。阿里千問APP的爆發式增長，成為了這一變局的最佳注腳。
數據顯示，千問APP自公測以來，僅用23天月活用戶數就突破了3000萬，成為全球增長最快的AI應用。
更重要的是，千問APP正完成從“陪聊”到“辦事”的質變。AI PPT一句話生成演示文稿、AI寫作搞定公文合同，AI講題像真人老師一樣解惑……這些功能直擊用戶痛點，讓AI真正成為了生產力工具。
這一現象級產品的成功，驗證了阿里全棧戰略的最后一塊拼圖——C端應用爆發。當其他公司還在苦惱如何讓用戶為聊天機器人付費時，阿里已經通過其強大的工程能力和產品洞察，將模型能力轉化為了用戶觸手可及的“服務”。
千問APP的成功，不僅僅是一個產品的成功，它預示著中國AI應用正在經歷“寒武紀大爆發”。
依托于千問這樣的強大開源基座，不僅是阿里自己，無數的創業者和開發者得以站在巨人的肩膀上，快速構建垂直領域的爆款應用。
從代碼助手到法律顧問，從醫療診斷到教育輔導，中國AI應用的豐富度和滲透率，正在以前所未有的速度追趕甚至超越美國。
英偉達創始人黃仁勛此前曾警告美國政府：“出口限制應該加強美國平臺，而不是將世界上一半的AI人才推向競爭對手。”
如今，這句話一語成讖。
美國的芯片禁令并沒有扼殺中國AI的發展，反而倒逼中國科技巨頭走上了“全棧自研+極致開源”的道路。千問的崛起和廣泛應用，證明了在軟件和算法層面，中國已經具備了與硅谷分庭抗禮，甚至在開源生態上略勝一籌的實力。
這種變局對全球產業鏈的影響是深遠的。
過去，硅谷是絕對的技術輸出方，全球是接受方。現在，阿里千問成為了全球AI基礎設施的一部分。亞馬遜用它造機器人，新加坡引入它做國家AI計劃，Meta用它做蒸餾……中國AI開始向全球反向輸出技術標準和生態規范。
對于全球投資者而言，這已經不僅是地緣政治下的科技博弈。
隨著AI泡沫的擠出，資金未來將更加集中地流向那些既有“硬科技”（芯片、模型），又有“軟實力”（應用、生態）的頭部玩家，這已成為必然事件。阿里云AI相關產品收入連續9個季度實現3位數同比增長，就是最好的證明。
未來的AI競爭，將不再只是模型參數的比拼，更是生態系統的碰撞。未來到底會如何，目前還有巨大的不確定性。但現在唯一可以確定的是，這場持久戰不再是簡單的東方與西方的對抗，而是“你中有我，我中有你”的復雜共生。
從這個角度來說，全球AI的競賽下半場，現在才剛剛開始。
