AI下半场竞争，阿里凭什么当“链主”？

（原标题：AI下半场竞争，阿里凭什么当“链主”？）

本文来源：时代周报 作者：朱成呈

在AI大模型进入产业化深水区之际，中国厂商正试图以“开源突围”与“产业生态闭环”构筑第二增长曲线。

2025年7月，阿里巴巴(BABA.NYSE；09988.HK)连续发布四款通义系列模型，涵盖基础语言模型、代码生成、推理与视频生成，分别斩获全球开源模型社区的多项冠军。其中，Qwen3基础模型于7月22日被测评机构Artificial Analysis评为“全球最智能的非思考基础模型”；次日，Qwen3-Coder登顶HuggingFace模型总榜，超越GPT-4.1与Claude 4，引发广泛关注。

开源模型成为当前中国AI产业在全球竞合格局中争夺话语权的重要路径。DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM 等国产模型多次在LMArena、HuggingFace等主流平台进入前列，在部分能力维度上已与国际主流闭源模型形成竞争态势。然而，随着OpenAI、Anthropic等公司转向有限开源与协议标准，中国厂商面临的窗口期正逐步收窄。

AI下半场的竞争，已不止于大模型能力，更关乎生态系统重构与产业能力集成。谁能以技术普惠为基础，实现能力复用、生态协同与商业闭环，谁就可能在全球AI产业的下半场赢得主动权。

中国AI，正在从“能用”走向“可用、可落地、可持续”。而阿里，或许正是这场产业变革中最值得关注的变量之一。

中国开源大模型“错位突破”

“从全球范围来看，中国可能是当前在开源领域投入最为积极的市场。”云蝠智能创始人魏佳星在接受时代周报记者采访时表示，开源为中国AI发展提供了一个“有望实现短期突破、实现局部超越的路径”。

从技术路径来看，中国开源大模型的核心竞争力正在逐步显现。上海仁软科技有限公司总经理冯旭向时代周报记者表示，这一竞争力主要体现在三方面：垂直场景性能优化、架构创新效率，以及成本控制与生态协同。

首先，垂直场景性能提升方面，中文语料无论是数量还是质量领先全球，其中文心大模型4.5在古诗词理解的准确率高达92.1%、法律文书处理等中文专业领域以81.3%准确率显著领先国际模型。

其次，架构创新效率上，国产模型普遍采用MoE（混合专家）架构提升效率，DeepSeek开创MoE先河在全球一鸣惊人，随后阿里Qwen3迎头追赶，以235B总参数、22B激活参数的稀疏设计，在256K长文本处理中显示不错的性能。

与此同时，极致的成本控制与开放生态也成为中国开源路径的一大亮点。阿里通义千问API价格降幅达97%，全球开发者基于DeepSeek、Qwen等模型衍生出超10万种垂直应用，覆盖医疗、教育等领域，形成“技术开源—场景迭代—生态培育”的良性循环。

目前，阿里已开源300余款通义大模型，全球下载量超4亿次。HuggingFace最新数据显示，千问系列衍生模型数量超14万个，成为全球开源社区中派生最多的大模型家族之一。

生态层面，由阿里巴巴通义实验室共同发起的魔搭社区，在过去两年内快速扩张，当前已托管超7万个开源模型，涵盖LLM、对话、语音、文生图、图生视频、AI作曲等多个领域。其覆盖超过2000家贡献机构，包括百川智能、智谱AI、零一万物、度小满、Bilibili、小红书、Vivo、上海人工智能实验室、IDEA研究院等。用户数量从2023年4月的100万增长至1600万，成为中国最大、增长最快的AI开源社区平台。

值得注意的是，本土场景的差异化需求进一步强化竞争力，例如通义千问针对电商优化推荐算法，DeepSeek与车企合作赋能智能座舱，这些实践难以被国际闭源模型复刻。冯旭指出，国内通过开源已经构建了部分领先优势，Meta的Llama系列虽为开源框架，但中国开源模型通过社区协作在推理性能上实现超越，甚至推动国际巨头调整策略，如谷歌Gemini部分开源。

国信证券研报显示，开源模型允许开发者直接访问、修改和优化模型代码，降低了AI技术的使用门槛，用户可根据自身需求进行定制化开发，使模型更容易适配金融、医疗等垂直行业需求，加速大模型应用的普及。

然而，全球竞争格局正在变化。头豹研究院分析师邹宜达在接受时代周报记者采访时指出， OpenAI 已表态计划推出首个开源大语言模型，Anthropic 也通过开源 MCP 协议推动工具与模型互操作。这意味着未来开源不再是中国厂商的独有优势，“错位突破”的窗口期正在收窄。开源路线曾帮助中国在算力受限和数据封锁的环境下迅速建立社区影响力与国际声誉，但单纯依赖开源可能难以形成长期壁垒。

IDC中国研究总监卢言霞也向时代周报记者表示，中国开源大模型在全球整体竞争力仍存在差距。“开源只是大模型开发与运营体系的一部分，尚不能构成核心路径。”

邹宜达认为，目前中国开源模式仍带来一定商业价值。以智谱GLM 系列为例，开源后已有超300 家企业在金融风控、智能客服、教育问答等场景落地，实现了从实验室到行业应用的快速迁移。阿里 Qwen 也将其 7B 与 72B 模型集成至钉钉智能办公与企业知识库，形成可持续商业模式。

综合来看，开源仍是中国 AI 产业的重要抓手，但未来的“错位突破”需要叠加行业深度应用、生态服务与国际合作，才能在全球开源浪潮加速的背景下维持竞争优势。

阿里有望成为B端Agent的“链主”

随着大模型从算法能力走向企业级应用场景，行业共识愈发清晰：开源只是起点，构建完整生态、实现产业落地才是竞争胜负的关键。

天风证券在研报中指出，当前大模型落地面临AI竞争加剧，企业转向体系化竞争，单品+生态模式难以为继。AI需结合应用软件， 渗透研发、生产、运营环节，实现业务价值。同时，AI应用需依托稳定健全安全的数字基础设施，而非孤立重建智算体系。

数字基础设施领域，阿里具备先发优势。根据IDC发布的《中国公有云服务市场（2024上半年）跟踪》报告显示，2024上半年，中国公有云服务整体市场规模为210.8亿美元，其中包括IaaS/PaaS/SaaS三大市场。阿里云以25.8%IaaS市占率以及24.9%的PaaS市占率领先，居中国公有云市场第一。

行业落地新一代人工智能时，不仅需要行业大模型，更需端到端解决方案，涵盖上层应用、训练数据、底层算力、智能平台及工程实现。天风证券认为，优秀的模型+场景know-how是最优解，因此大模型企业搭配生态体系是企业端落地的最佳路径。

面向B端应用，阿里云正通过“云+AI”的全栈能力推进生态整合。在面向ISV生态伙伴的“星河计划”中，阿里云联合不同行业力量，已打造超百种AI模型联合解决方案，涵盖能源、制造、政务、交通、医疗等关键场景，试图构建“可进化、强场景、软硬一体”的新范式。

事实上，企业级Agent的构建正朝着模块化、标准化方向演进。头豹研究院分析师张瑞淼向时代周报记者指出，中国头部平台在企业级Agent三大模块的布局节奏呈现 “基础先行、工具跟进、协议规范” 的递进逻辑。其典型路径为“先推出高性能、低门槛基础模型，再借MCP构建工具调用层，最终结合行业工具实现落地”。

张瑞淼指出，AI工具集成层面，阿里云“Qianlian MCP广场”聚合高德地图、支付宝等核心服务的MCP插件，供Agent无缝调用；腾讯CloudBase工具包联动IDE与MCP协议，加速Agent开发部署；百度“千帆”平台通过自有协议支持数百种工具调度。国内平台已快速完成从模型调用到任务执行的闭环。

MCP协议布局上，国内平台积极采纳这一规范交互标准。阿里云百炼平台上线全生命周期服务，已接入多种服务工具，其AI Agent Store吸引了大量开发者与企业入驻；百度宣布全兼容，整合工具实现自然语言到多模态执行衔接。这些布局推动模型与工具协同，避免架构孤岛。

天风证券在研报中指出，AI Agent是大模型应用落地的核心方式，未来市场规模有望超过万亿，未来有望深入B端企业的方方面面。不同于字节、腾讯在C端流量入口上的强势，阿里与通义千问本身在B端拥有更充足的资源禀赋，且模型能力、模型生态、自主硬件层面积淀深厚。研报认为，阿里有望成为中国B端Agent落地的“链主”。