Hugging Face 執行長：中國正在贏得開源 AI 競賽

來自全球最大開源 AI 平台領導者的直白評估

當全球最大開源 AI 平台的執行長告訴你誰正在贏得比賽，你最好仔細聆聽。2026 年 8 月 3 日，Hugging Face 執行長 Clément Delangue 出現在 CNBC 的 Squawk on the Street 節目中，傳達了一則在矽谷董事會引發漣漪的訊息：「中國正在贏得 AI 競賽，並且在開源模型領域佔據主導地位。」

Delangue 沒有拐彎抹角。他指出了從中國實驗室湧出的高品質開源權重模型的爆發性增長——DeepSeek、阿里巴巴的 Qwen、月之暗面的 Kimi、Z.ai 的 GLM 以及 MiniMax——並預測中國工具有可能在 2026 年底，或最遲 2027 年，就能追平甚至超越美國前沿實驗室（OpenAI、Anthropic、Google）的能力。

這番發表發生在 8 月 7 日 CNBC 深度報導的前幾天。該報導以確鑿數據證實了這一趨勢：中國 AI 公司不僅正在縮小與美國前沿實驗室的性能差距，中國模型在全球的採用率也快速攀升——但有一個關鍵前提，讓美國仍在賽局中保有一席之地。

數據說話：中國如何縮小差距

支撐 Delangue 說法的數據令人震驚。以下指標來自 Hugging Face 自身平台的遙測數據、OpenRouter 的路由日誌以及史丹佛 HAI 的 2026 AI Index：

• Hugging Face 所有模型下載量的 41% 如今來自中國開發者，而 2024 年底時這一比例僅約 1%。Qwen 和 DeepSeek 單獨就佔了最大份額。
• 根據 DataGravity 的分析，截至 2026 年 5 月，OpenRouter（最大的中性 LLM 路由服務）消耗的代幣中有 61% 由中國開源權重模型提供。
• 根據史丹佛 HAI 2025 年 12 月的評估，全球近 30% 的 AI 使用量運行在中國開源模型上，Qwen 和 DeepSeek 領先群雄。
• 根據 GenAI Assembling 追蹤 2023 年底至 2026 年 3 月期間的研究，全球新建衍生開源模型中約 70% 是基於中國基礎模型構建的——其中絕大多數以 Qwen 為基底。
• 美中基準測試性能差距從 2024 年 1 月的 103 分縮小到 2025 年 2 月的僅 23 分，而史丹佛 HAI 的 2026 AI Index 宣布這場競爭已「勢均力敵」。

這些數字代表的是結構性轉變，而非暫時的波動。中國做出了刻意的戰略押注——以寬鬆的 MIT 和 Apache 2.0 授權發布模型權重——而這個押注正在採用率、衍生創新和開發者關注度上獲得回報。

開源權重戰略：為何奏效

中國在開源權重 AI 的主導地位並非偶然。這是一項協調一致的產業戰略的產物。美中經濟與安全審查委員會在 2026 年 3 月發表的一份題為《雙循環：中國的開源 AI 戰略如何強化其產業主導地位》的報告中詳細闡述了這一點。報告的核心論點是中國創造了一個自我增強的循環：透過免費發布模型，中國實驗室吸引全球開發者；這些開發者構建衍生模型和工具，改善整個生態系統；改善後的生態系統又將更多用戶拉回中國平台。

執行這一戰略的關鍵中國實驗室包括：

• 阿里巴巴（Qwen）： 中國 AI 領域產品線最廣的廠商，全球排名第二大供應商，市占率 13.9%，每週代幣處理量達 2.77 兆。全球約 70% 的新衍生模型可以追溯到 Qwen 的血統。
• DeepSeek： 最初的攪局者，其 V3 和 V4 系列證明了可以用西方訓練成本的一小部分實現前沿級別的推理能力，迫使美國實驗室重新思考定價。
• 月之暗面（Kimi）： 2026 年 7 月發布 Kimi K3——全球最大的開源權重模型，與領先的美國系統匹敵，在主要程式編寫基準測試中佔據主導地位。
• Z.ai（GLM）： GLM 5.2 系列以 Apache 2.0 授權發布，已成為構建智能體應用的開發者的首選。
• MiniMax： 多模態開源模型領域的新星，在每代幣成本上直接與西方替代品競爭。

這些實驗室共同將中國變成了全球開源層級智慧技術的供應商。正如 DataGravity 的 Chris Zeoli 在 2026 年 6 月所說：「中國供應了全球多數的開源模型代幣，設定了開源層級的智慧價格，並在衍生創新方面處於領先地位。」

華府施壓——但採用率持續攀升

對中國 AI 模型日益增長的依賴並沒有逃過華府的目光。整個 2026 年，美國國會議員加強了對採用中國模型的公司施加壓力。7 月，國會議員向 DoorDash 等公司發送資訊請求，要求詳細說明其使用中國 AI 基礎設施的情況。核心擔憂有兩方面：國家安全（數據可能流經中國控制的基礎設施）和產業競爭力（當開發者選擇更便宜的中國替代品時，美國實驗室失去收入和反饋循環）。

但政治壓力正面臨經濟現實的強烈碰撞。中國模型的運行成本大幅降低——通常比美國前沿 API 便宜一個數量級。對於對成本敏感的應用場景，選擇不是意識形態問題，而是算術問題。一家構建文件處理管線的新創公司會選擇每百萬代幣 0.20 美元的 Qwen，而不是 2.00 美元的美國同類產品，無論國會信函怎麼說。

這種張力——存在於華府的安全鷹派和全美企業的務實工程團隊之間——是 2026 年 AI 領域最具決定性的動態之一。

美國仍保有的唯一優勢

儘管開源權重激增，8 月 7 日的 CNBC 分析指出了一個美國仍保持決定性優勢的領域：先進 AI 晶片。雖然中國公司報告了受 AI 需求驅動的創紀錄半導體收入，但中國製造的加速器在原始性能上仍落後於 NVIDIA、AMD 等廠商的美國尖端硬體。

布魯金斯學會在 2026 年 4 月指出：「在可預見的未來，中國 AI 晶片預計無法縮小與美國尖端 AI 晶片的性能差距。」對先進 NVIDIA GPU——H200、B200 和 Rubin 系列——的出口限制，仍然是中國實驗室試圖訓練下一代前沿模型的重大瓶頸。

這一硬體優勢轉化為訓練優勢：美國實驗室仍然能夠構建最大、運算密集度最高的模型。但開源權重革命意味著，一旦模型發布，訓練它的優勢會迅速消退，因為全球社群對其進行微調、蒸餾和構建——而且往往使用中國基礎模型，因為它們是免費的。

對 AI 產業的意義

中國開源權重主導地位的影響遠遠超出單季的下載統計數據：

1. 開發者關注度正在轉移。 當 70% 的衍生模型可追溯到 Qwen 時，阿里巴巴的生態系統就成為開源 AI 創新的預設基礎。這是一條隨時間複利增長的護城河。
2. 智慧的價格底線如今由中國設定。 美國實驗室必須在價格上競爭（考慮到其資本密集的訓練模式，這很困難），或者在開源權重無法複製的專有能力上做出差異化。
3. 政策回應正在碎片化。 歐盟正在探索自己的 AI 主權倡議，而美國在出口管制和國內投資誘因之間擺盪。同時，中國模型繼續免費流向全球開發者。
4. 開源與閉源之爭正由採用率決定。 當最好的免費模型來自中國時，開發者用下載按鈕投票。

展望未來

Delangue 的預測——中國開源權重模型將在 2026 年底或 2027 年追上美國前沿能力——並非邊緣觀點。它反映了在從業人員中形成的共識，這些人每月密切關注基準曲線的收斂。問題已不再是中國是否會縮小差距，而是當差距消失時，全球 AI 產業會是什麼樣子。

目前，開源權重革命仍在加速。每一次新的 Qwen 發布、每一次 DeepSeek 突破、每一個 Kimi 里程碑，都將免費可用的前沿技術推得更遠——同時擴大了政府希望開發者使用的工具與開發者實際選擇之間的差距。隨著 2026 年的展開，最具影響力的 AI 競爭可能不再是 GPT 與 Claude 之間的對決，而是華府的政策槓桿與來自中國的免費前沿模型那不可抗拒的經濟誘因之間的角力。