谁在定义2026年的AI走向？开源模型真的能撼动闭源巨头的地位吗？中国AI力量在全球产业链中到底处于什么位置？
当地时间1月5日，拉斯维加斯CES展场的英伟达发布会上，黄仁勋用一场演讲给出了答案。作为全球AI算力领域的风向标，这位身穿标志性皮衣的CEO一登台，就吸引了全场目光——会场外提前数小时就排起长队，数千人到场听讲，足以见得行业对其表态的重视程度。
而这场演讲中最让中国科技圈关注的，莫过于他身后演示画面里出现的三个中国名字：Kimi K2、Qwen、DeepSeek V3.2，这也是中国开源模型首次集中出现在英伟达的全球核心发布会展示名单中。
黄仁勋在演讲里直接点出了2025年AI行业的核心变化：“开源模型的崛起成为全球创新的催化剂，其中DeepSeek R1的出现意外推动了整个行业的变革”，他还补充道，“我们不仅开源模型，还会开源训练数据，让你真正相信这些模型如何成形”。
此前很长一段时间，GPT-4o、Claude-3.5这类闭源模型牢牢占据性能顶端，但黄仁勋透露，现在顶尖开源模型已经追了上来，甚至比大型AI公司的前沿闭源模型领先了六个月。
从产业逻辑来看，黄仁勋的表态其实是在传递一个明确信号：AI的竞争已经从单一模型的性能比拼，转向了全产业链的工业化能力较量。他在演讲中反复强调，“计算行业的每一层，都要被重写一次”，AI的真正跃迁不靠单点突破，而是要靠能复制、能部署、能规模化的工业化体系。而开源模型之所以被他看重，核心就在于其能快速整合全球开发者力量，降低AI应用的落地成本，这和英伟达推出的Rubin AI平台、全栈开源工具链战略完全契合——前者能把模型训练速度提升4倍、成本降低10倍，后者则为开发者提供了从模型到数据的完整工具支持，两者结合刚好打通了AI工业化的关键环节。
值得注意的是，就在黄仁勋演讲的前一天，国内已有消息传出，Kimi的研发方北京月之暗面计划在1月上线新模型，型号可能为K2.1或K2.5，这是Kimi K2引发行业热议后的又一次更新。而DeepSeek R1此前在全球开源社区的热度已经很高，这次被黄仁勋单独点出“让整个世界惊讶”，足以说明其在开源浪潮中的推动作用。这些最新动态都在印证，中国开源模型的崛起不是偶然，而是持续投入后的自然结果。
阿里的Qwen系列则走了另一条路线，主打多语言和多模态能力。它支持119种语言的理解和生成，在东南亚、中东这些非英语市场很受欢迎，渗透率比其他开源模型高出不少。在编程测试HumanEval中，它的准确率能达到92.7%，有些场景下甚至超过了国际顶尖的闭源模型。这种多语言优势，刚好契合了全球企业出海的需求，也是它能被英伟达纳入展示的重要原因。
最让人意外的是DeepSeek V3.2，作为DeepSeek公司2025年12月31日上线的V3系列后续版本，它是一款自研的MoE模型，总参数671B，激活参数37B，光预训练就用了14.8T token的数据。从评测数据来看，它不仅超过了Qwen2.5-72B、Llama-3.1-405B等同类开源模型，甚至能和GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet这些顶尖闭源模型掰手腕。这也解释了为什么黄仁勋会单独提到DeepSeek R1，正是这类模型的持续迭代，让开源阵营的整体实力得到了提升。
这三个模型能同时登上英伟达的发布会，本质上是中国开源生态成熟的体现。现在全球每两个AI研究人员里，就有一个来自中国，超150万中国开发者在开源平台上做创新。具体到这三家企业，做法也各有侧重：DeepSeek把训练代码和权重全量开放，发布后24小时内GitHub星标就破了万；Qwen靠开源社区吸引全球开发者一起优化，形成了跨地域的协作氛围；Kimi K2则主打低成本部署，让中小企业不用承担巨额成本就能用上顶尖AI能力。这些实践，刚好契合了黄仁勋所说的“AI要成为普惠基础设施”的理念。
从行业最新动态来看，开源模型的应用场景还在快速拓展。黄仁勋在这次发布会上，还推出了全球首个专为自动驾驶定做的开源推理模型Alpamayo，计划2026年第一季度在梅赛德斯-奔驰CLA上上路。这意味着开源模式已经从通用大模型，渗透到了自动驾驶这种高门槛的垂直领域。而中国模型的跟进速度也不慢，像Qwen已经在视觉理解、音频理解等多模态领域布局，Kimi K2的后续版本也在筹备中，这些都说明中国开源力量不是单点突破，而是全领域跟进。
黄仁勋的表态和中国模型的亮相，很快就在科技圈引发了热议，网友们的讨论既有兴奋的点赞，也有理性的思考，还有不少接地气的调侃。
有开发者留言：“作为天天跟模型打交道的人，看到这三个名字出现在英伟达发布会上，真的挺激动的。我之前用Kimi K2写代码，用Qwen做多语言文档翻译，确实比以前的工具顺手多了”；
也有网友理性分析：“高兴归高兴，得清醒看到差距。咱们的模型大多还是跑在英伟达的CUDA生态上，底层算力底座还是别人的，这步得补上来”；
还有人调侃道：“黄仁勋这波是‘带货’中国模型啊？以后开源圈是不是要形成‘英伟达算力+中国模型’的组合了”；
另外还有行业观察者补充：“DeepSeek V3.2能跟GPT-4o持平是真的厉害，但更重要的是能不能落地赚钱。现在很多开源模型看着性能强，实际用起来成本还是高，希望中国团队能在这方面多下功夫”；
甚至有网友关心后续进展：“Kimi要出新版本了？刚好最近在做Agent项目，能不能适配新模型啊，蹲一个更新”。
黄仁勋的这次演讲，本质上是给AI行业划了个重点：开源已经成为不可逆转的趋势，而工业化能力则是决定谁能笑到最后的关键。
中国三大模型能登上全球核心舞台，说明我们在模型研发层面已经跟上了全球节奏，但从整个产业链来看，还有不少需要补的短板——比如底层算力芯片的自主化、开源生态的商业化落地等。不过对中国科技行业来说，这已经是个不错的开始。随着更多开发者参与到开源创新中，更多模型实现商业化落地，中国AI力量在全球产业链中的话语权，大概率会越来越重。
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