千问的崛起和广泛应用，证明了在软件和算法层面，中国已经具备了与硅谷分庭抗礼，甚至在开源生态上略胜一筹的实力。

撰文丨沸雪

谁也没想到，美股科技七巨头之首的Meta创始人扎克伯格，居然有一天也成为了中国AI模型支持者。

12月10日，彭博社报道称，曾经的全球开源霸主Meta新模型“牛油果”（Avocado）项目，选择蒸馏中国阿里千问的开源模型。

根据报道，扎克伯格密切关注新组建的TBD实验室团队，他们的“牛油果”模型训练，蒸馏了多方开源模型，除了谷歌的Gemma、OpenAI的gpt-oss之外，这一次还出乎大家预料地选择了中国科技巨头阿里巴巴旗下的通义千问。

这也意味着，扎克伯格面对日益强大的中国开源模型，出现了180度的态度转变，此前，扎克伯格多次呼吁要支持美国模型，然而随着Meta今年Llama4的失败和中国模型的强势崛起，扎克伯格也转投阿里千问。

那么问题来了，为什么一度被视为“美国优先”的硅谷开源强硬派的小扎，如今也开始选择中国AI大厂作为自己的模型底座？

01

开源开放、全栈AI

开源，应该可以算是这场自2023年打响的AI战争中的最大变量。

曾几何时，Meta凭借Llama系列模型，几乎以一己之力对抗OpenAI的闭源帝国，被誉为开源世界的“盗火者”。

然而，故事在2024年开始加速转向。

随着中国开源模型的持续崛起，2024年8月，彼时和Llama前后脚步入开源战线的阿里千问模型，靠着更丰富的生态体系，在衍生模型数量上，首次超越Meta，为行业敲响了一记来自东方的“钟声”。

2025年年初，Deepseek R1和千问3的接连出手，更使得传统的闭源AI 叙事发生了根本性变化，让整个行业开始重新审视开源与开放的力量。

到了今天，扎克伯格的“倒戈”大概率不是因为想通了，而是基于商业理性对技术现实的妥协。

据内部人士透露，Meta的TBD实验室在研发“牛油果”项目时发现，要达到最优的性能与成本平衡，单纯依赖自研或美国本土模型已显得捉襟见肘。

更微妙的是，当DeepSeek发布R1时，其6个小尺寸模型中有4个采用了千问进行蒸馏，这一行业潜规则如今被Meta摆上了台面。

这本身就是一个信号：在开源大模型的赛道上，阿里千问已经从“追赶者”变成了“被模仿者”，甚至成为了“底座”。

要知道，硅谷的精英们是极致挑剔的，他们只为效率和性能买单。

Airbnb的CEO布莱恩·切斯基（Brian Chesky）在媒体上直言“大量依赖阿里巴巴的千问模型”，并称赞其“比OpenAI更好更便宜”时，我们确实可以相信他是真心话。因为对于公司而言，更好、更便宜，永远是商业的“第一性原理”。

推特创始人杰克·多尔西（Jack Dorsey）的点赞也印证了这一点。他期待自己的产品与千问3-Coder结合出“激烈的火花”，这背后是千问3-Coder在编程能力上登顶全球开源榜首的硬核实力。

从斯坦福李飞飞团队到硅谷独角兽Thinking Machines Lab，再到艾伦AI研究所，这些全球顶尖的科研机构和创新企业，为什么今天会不约而同地将千问作为探索前沿技术的基座？

回过头复盘阿里，其实也只是做对了一件事，那就是彻底的、不留余地的开源。

与部分厂商“挤牙膏”式的开源不同，阿里通义团队在短短几年间开源了300多款模型，实现了“全尺寸、全模态”的覆盖。从0.5B的端侧小模型到480B的云端巨无霸，从文本、视觉到语音、视频，支持全球119种语言。这种“饱和式开源”策略，直接“击穿”了开发者的心理防线。

正如英伟达CEO黄仁勋在2025 GTC大会上所言：“中国在开源领域遥遥领先。”他展示的数据图表中，千问的曲线陡峭上升，占据了开源模型的大部分市场份额。

黄仁勋的判断一针见血：赢得AI开发者的平台将赢得AI。而扎克伯格的选择，再一次证明了，在极致的技术性价比和开放生态面前，任何形式的“技术封锁”或“傲慢”都将失效。

02

西谷东阿，格局重塑

现在，让我们把时间短暂拉回到今年11月25日，美国CNBC电视台彼时在报道中称，真正具有突破性的产品，往往来自拥有完整生态体系的公司。在这个维度上，中国的阿里巴巴与美国的谷歌（Google）形成了全球唯二的镜像双子星。

报道确实有前瞻定义性。但接下来的问题是，为什么是谷歌和阿里，而不是微软或OpenAI？

答案其实也很简单，因为只有这两家公司，真正打通了从底层芯片、云基础设施、大模型到顶层应用生态的完整闭环。

看谷歌，左手TPU芯片与Google Cloud，右手Gemini模型与全家桶应用，中间是充沛的全球搜索数据。

再看阿里，底层有着多年技术经验积累的AI云，中层有性能霸榜的千问模型矩阵，上层则连接着淘宝、高德、钉钉等国民级应用及海量的电商、生活数据。

这种“端到端”的全栈AI体系，构成了难以复制的竞争壁垒。

AI大模型的竞争，首先当然还是算力的竞争。

阿里作为云厂商做模型，有着天然的优势。它不需要像Meta那样额外采购巨额的云服务，也不需要像OpenAI那样受制于微软的算力分配。从最新财报来看，阿里云季度营收同比增长34%，AI相关产品收入连续9个季度实现3位数增长，这说明阿里的“云+AI”战略已经形成了正向飞轮：云支撑了模型的低成本训练与推理，优秀的模型又反过来吸引了海量客户上云。

这种内生的造血能力，是单纯的模型厂商无法比拟的。

再往下延伸，是数据与场景的壁垒。大模型需要“吃”数据才能进化，需要“落地”场景才能产生价值。阿里的全栈布局，使其拥有独一无二的“训练场”。

千问不仅是在实验室里跑分的模型，它是在“双11”的高并发洪流中、在数亿次电商导购的对话中、在钉钉的千万级办公场景中锤炼出来的。这种基于真实高价值商业场景打磨出的模型能力，具有极强的实用性。

资本市场的反应是最诚实的风向标。一年来，阿里股价累计上涨超93%，与谷歌的涨幅（92%）几乎同步。

华尔街的逻辑很简单：在AI泡沫逐渐破裂的当下，谁拥有全栈能力，谁就拥有确定的未来。

由此，一个名为“西谷东阿”共识正在资本市场形成——谷歌在美国捍卫着搜索与广告的智能未来，而阿里则在东方重塑着商业与云计算的智能基座。

03

2026，AI巨变时刻

而随着“西谷东阿”格局的确立，全球AI行业也正在迎来一场深刻的变局。

这场变局的核心趋势，就在于AI正在从“炫技”走向“实用”，从“模型为王”走向“应用为王”。

曾经，市场对AI的狂热集中在参数量的大小、跑分的高低。但到了2025年底，风向变了。阿里千问APP的爆发式增长，成为了这一变局的最佳注脚。

数据显示，千问APP自公测以来，仅用23天月活用户数就突破了3000万，成为全球增长最快的AI应用。

更重要的是，千问APP正完成从“陪聊”到“办事”的质变。AI PPT一句话生成演示文稿、AI写作搞定公文合同，AI讲题像真人老师一样解惑……这些功能直击用户痛点，让AI真正成为了生产力工具。

这一现象级产品的成功，验证了阿里全栈战略的最后一块拼图——C端应用爆发。当其他公司还在苦恼如何让用户为聊天机器人付费时，阿里已经通过其强大的工程能力和产品洞察，将模型能力转化为了用户触手可及的“服务”。

千问APP的成功，不仅仅是一个产品的成功，它预示着中国AI应用正在经历“寒武纪大爆发”。

依托于千问这样的强大开源基座，不仅是阿里自己，无数的创业者和开发者得以站在巨人的肩膀上，快速构建垂直领域的爆款应用。

从代码助手到法律顾问，从医疗诊断到教育辅导，中国AI应用的丰富度和渗透率，正在以前所未有的速度追赶甚至超越美国。

英伟达创始人黄仁勋此前曾警告美国政府：“出口限制应该加强美国平台，而不是将世界上一半的AI人才推向竞争对手。”

如今，这句话一语成谶。

美国的芯片禁令并没有扼杀中国AI的发展，反而倒逼中国科技巨头走上了“全栈自研+极致开源”的道路。千问的崛起和广泛应用，证明了在软件和算法层面，中国已经具备了与硅谷分庭抗礼，甚至在开源生态上略胜一筹的实力。

这种变局对全球产业链的影响是深远的。

过去，硅谷是绝对的技术输出方，全球是接受方。现在，阿里千问成为了全球AI基础设施的一部分。亚马逊用它造机器人，新加坡引入它做国家AI计划，Meta用它做蒸馏……中国AI开始向全球反向输出技术标准和生态规范。

对于全球投资者而言，这已经不仅是地缘政治下的科技博弈。

随着AI泡沫的挤出，资金未来将更加集中地流向那些既有“硬科技”（芯片、模型），又有“软实力”（应用、生态）的头部玩家，这已成为必然事件。阿里云AI相关产品收入连续9个季度实现3位数同比增长，就是最好的证明。

未来的AI竞争，将不再只是模型参数的比拼，更是生态系统的碰撞。未来到底会如何，目前还有巨大的不确定性。但现在唯一可以确定的是，这场持久战不再是简单的东方与西方的对抗，而是“你中有我，我中有你”的复杂共生。

从这个角度来说，全球AI的竞赛下半场，现在才刚刚开始。