本文来源丨工信微报

“2026年APEC数字和人工智能部长会议鼓励各经济体支持开源实践”

“当前全球每10次开源大模型下载中就有6次是来自中国研发的模型”

“国产AI大模型Kimi K3宣布全量开源”

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随着人工智能技术的不断发展

“开源”

这一原本属于数字技术领域的专业术语

成为人们热议的话题

什么是开源？

它会如何影响人工智能的发展？

又将如何改变我们的生产生活？

一起涨知识

简单来说，“开源” （Open Source）就是“开放源代码”。在软件和数字技术领域，源代码就像一道菜的“食谱”。

“闭源”模式，就好比厨师将食谱视为商业机密。大家可以买到做好的菜，却不知道用了哪些配料、经过哪些步骤，更无法自己改良或创新。

“开源”模式，则是开发者主动将“食谱”公开。在遵循相应开源协议的前提下，任何人都可以免费查看、学习，甚至根据自己的需求进行修改、优化，并将改进后的成果继续分享给更多人。

在人工智能领域，开源的内涵更加丰富。一个人工智能模型不仅包含算法架构，还涉及训练与推理代码、模型权重、训练数据等多个部分。其中，将模型权重参数向公众开放，使全球各地开发者能够进一步研究、调整和部署，是一种人工智能主要的开源形式，通常称为开放权重（Open Weight）。

既然模型已经开源，是不是就意味着相关的AI工具可以免费使用了？

答案并非如此。开源意味着开发者可以获得模型权重，并在自己的服务器或设备上运行。但真正让模型“工作”起来，还需要大量计算资源，也就是算力。

大型人工智能模型在运行过程中需要高性能GPU、大量电力、网络带宽以及持续的运维保障，这些都是真实存在的成本。因此，即便模型本身已经开源，想要基于它提供稳定的服务，依然需要投入大量资源。

这就像一本公开出版的“食谱”。任何人都可以阅读和研究，但如果想要真正吃到其中的美味，仍然需要购买食材、使用厨房设备，并投入时间和精力。

人工智能的发展，不仅需要优秀的模型，也需要完善的开源生态。一个成熟的开源生态，就像一片创新土壤，能够让更多开发者、科研人员和产业力量交流成果、共享资源，共同推动技术进步。

为促进人工智能开源生态建设，开放原子开源基金会建设了人工智能开源社区 AtomGit、人形机器人开源社区，打造开放协作平台，推动模型、数据、工具、算力等创新资源汇聚，为开发者和产业应用提供支撑。

这些开放平台不仅为技术交流提供载体，也有助于推动人工智能创新成果从科研探索走向产业应用。通过汇聚更多创新资源，进一步完善人工智能开源生态，为产业发展和技术创新提供更加坚实的基础。

看到这里，有人可能会产生“跟不上时代”的焦虑。其实，开源的理念恰恰是降低技术门槛、共享创新成果，让更多人能享受到技术进步带来的便利。

对于普通用户而言，开源意味着未来会出现更多优秀、价格更合理的人工智能产品。不同企业可以基于开源模型持续创新，用户也将因此拥有更丰富的选择和更优质的体验。

对于学生、科研人员和创业者而言，开源生态提供了更加广阔的实践平台。过去需要投入大量资金和资源才能开展的人工智能实验，如今借助开源模型和工具，就有机会以更低成本开展学习、研究和创新，让技术创新不再只是少数机构的“专利”。

回顾互联网的发展历程，开源曾推动Linux、Android等技术快速普及，促进了整个数字经济的发展。如今，人工智能开源同样有望成为推动技术普及、产业创新的重要力量，让更多人共享人工智能发展的成果。

“开源”正在重塑人工智能的发展方式

面对这场技术变革

我们要保持开放包容的心态

主动了解开源、参与开源、善用开源

也要树立安全、规范、负责任的使用意识

在遵循法律法规和开源协议的前提下

充分释放开源创新活力

人工智能时代

真正的竞争力

不是人人都会开发AI

而是人人都能善用AI

随着越来越多优质开源模型不断涌现

人工智能将更广泛地融入千行百业

为经济社会高质量发展

注入源源不断的新动能！