在AI军备竞赛的另一条赛道上，中国开源模型正以下载量数据悄然改写竞争格局。

据Hugging Face 2026年春季报告，中国开源模型已占该平台月度及总体下载量的41%，超越美国模型。近日，这一数据再度被Hugging Face CEO Clem Delangue提起并在社交媒体引发广泛讨论。

Hugging Face是目前全球最大的开源AI模型托管平台，托管近300万个公开模型和100万个公开数据集，平均每七秒就有一个新代码库被创建。财富500强企业中，已有半数在该平台上部署自有私有或开源模型。

此外，OpenRouter上最受欢迎的前六大模型，全部来自腾讯、小米、DeepSeek、MiniMax、智谱等中国机构。

Hugging Face CEO Clem Delangue（右）

中国模型占据OpenRouter前六

下载量数据之外，使用端的变化同样显著。

在AI模型调用平台OpenRouter上，当前最受欢迎的前六大模型，全部来自中国机构——腾讯、小米、DeepSeek、MiniMax和智谱均在列。Anthropic的Claude Opus 4.7排名第七。

智谱近期发布了开源模型GLM-5.2，定位于智能体编程（agentic coding）任务，在相关基准测试中与Anthropic最新模型处于同一竞争层级。

基础设施数据同样印证这一趋势。据Vercel平台数据，2026年6月，开源模型已处理该平台近三分之一的AI请求，承接了大量基础设施密集型工作负载，而闭源模型则逐渐退守高成本的高端层。

企业转向：从“租用”到“自有”

推动这一转变的核心逻辑是成本与控制权。

Delangue表示："如果你是一家AI公司或科技公司，你不会想把核心能力外包给一个你无法控制的黑盒API。"他指出，企业在看到扩展闭源前沿模型的账单后，正在重新评估自有AI的价值。

微软CEO Satya Nadella也发出类似警示，反对单一供应商依赖。他表示："如果学习只朝一个方向流动，经济价值就会向学习基础设施的拥有者集中，而非流向知识的创造者。"他主张将学习基础设施分散至每一家企业。

瑞银证券分析师Karl Keirstead团队在2026年6月23日发布的AI研究报告中指出，约60%的企业已以某种方式限制AI开支，核心动作是为Token使用加设护栏。

“模型路由”成主流：高端模型从默认变奢侈

企业的应对策略，正在系统性地重塑AI产业链的受益格局。

据瑞银报告，"模型路由"已成为Token优化的核心技术动作——将不同任务分配给不同模型，只有复杂推理、关键代码和长上下文分析才调用最贵的模型。简单任务则转向低价甚至中国开源模型。

价格差异是直接驱动力。以Anthropic为例，Haiku 4.5输出价格为每百万Token 5美元，Opus 4.5-4.8为25美元，最高端模型达50美元——从低端到高端，输出Token价格相差10倍。

中国开源模型正是在这一背景下进入企业采购视野。据瑞银报告描述的案例，一家大型全球银行已在本地部署阿里Qwen，以平衡Claude等高端模型的使用成本。AWS Bedrock的模型菜单中已纳入MiniMax、Kimi、Qwen、DeepSeek、GLM；微软Azure AI Foundry也提供DeepSeek接入。

开源能否决定AI竞赛走向？

Delangue的判断更为直接。据PodcastAlpha援引其观点，Delangue认为开源是AI领导力的加速器，"如果中国持续引领开源，可能在一两年内整体领先AI"。

对此，Anthropic CEO Dario Amodei持不同立场。他认为，发布能力越来越强的开源模型存在风险，因为一旦发布便难以控制。

Delangue则反驳称："把它锁在少数几个玩家的门后，并不能让它变得安全。"他补充说，透明度能让防御方"修补开源模型已经暴露的网络安全风险"。

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