COPU会议纪要｜2026.9.29
9月29日，陆主席主持召开COPU周会。
会议上发表《中美AI领域在建设AI产业生态和扩大AI市场体量上的博弈》的文章。
中美AI领域在建设AI产业化生态和扩大AI市场体量的博弈
陆首群 2026.9.29
中美在人工智能AI领域，重点在建设AI产业系统（或产业化生态）和扩大AI市场体量的两个节点上进行博弈。
未来AI的发展水平与规模取决于如何建设AI的产业体系和扩大AI市场的体量。要实现AI产业化或发展AI产业生态，就要解决AI技术落地问题；要扩大AI市场规模，就要解决AI技术应用问题。
今天，中美在这两个节点博弈中已出现了差距，且中方略占上风。形势决定人的走向，在最近（9月23-25日）这次中美元首会晤中，美方在AI领域提出了讨论这方面AI规则对接的诉求。
中美在这两个AI节点中的博弈，根植于中方“开源AI”与美方“闭源AI”的博弈。
1、从AI发展格局上看，美国闭源AI，基于单一维度的发展视角，以传统的AI大模型性能作为评测AI能力的唯一尺度；而中国开源AI，在AI大模型性能对等或接近的情况下，以性能、降本（降至极致，降至白菜价）和调用三个维度发展的视角综合优势作为评测AI能力的尺度；特别要指出的是；广大美国企业顶住美国政府的压力，坚持要求选购中国产的AI大模型（表现为质优价廉，调用、适配好）；美国50多家原来主张闭源的头部企业发表联合声明赞成实施开放大模型权重，而坚持闭源垄断反对开源大模型权重的企业只有两家（Anthropic和AWS），形成了50:2的局面。
2、从AI发展路径来看，美国闭源AI，以大投资、高成本、大资源、高耗能的堆叠方式，内部低效率，高性能，倾向主要发展大规模或超大规模AI模型，以致出现难以为继的局面；而中国开源AI，则以低投资、低成本、有限资源、低耗能、内部效率高、高性价比、大中小AI模型合理配置，走出一条发展AI的新路径。
3、从一个国家或一个大区发展AI的布局上看，美国闭源AI，主要配置大或超大模型，展开同质竞争，而中国开源AI，以大中小兼容的AI模型合理布局（大模型通用业务，中小模型垂直于本地或本行业的业务），各AI模型之间开展差异化竞赛或竞争。
中美元首会晤决定继续进行AI对话：一是如上所述的AI发展问题，二是AI安全问题。
本次会议转发陆主席在上海9月初举办的“世界开源发展大会”上的视频报告。
陆主席在上海9月初举办的世界开源发展大会上的视频报告
各位嘉宾、各位专家、各位朋友，大家好！
热烈祝贺《世界开源发展大会》顺利召开。
半个世纪以来，开源运动在中国、在全球浩浩荡荡地发展。当前，开源已成为推动全球创新与协同、以及开源AI技术普惠推广的一种重要方式。早在10年前，我们（COPU）曾提出“开源创新，跨界推动数字化转型与人工智能构建”，自此之后已取得国内外更多开源同行的共识，并实施了落地应用。
今天在本次会议上，我想向诸位报告中美双方在开源AI与闭源AI进行博弈的情况，以及“开源AI开始制胜”的情况：
很多人会问：看目前AI大模型的能力，是美国还是中国领先？很多人会从AI大模型全球测评性能排行榜上发现：美国领先。我们提出不同看法：不能从性能的单一维度来看，要从性能、成本、调用三个维度综合考虑来看，这时便是中国领先；如今越来越多的全球AI同行赞成我们的观点：
1、从性能的维度看，美国稍有领先；
2、从降本的维度看，中国大大领先（可降本到极致，降到白菜价）；
3、从调用的维度看，中国领先。
中国主导的开源AI大模型正在探索出一条发展AI的新格局、新路径。美国某些顶级大模型的制造商的运作特征是：
闭源、高投资、高成本、堆砌巨大资源、消耗大量电力、内部运作低效率、高性能、追求建立大或超大模型的布局、开展同质竞争。
中国多数大模型AI制造商的运作特征是：
开源、低投资、低成本、有限资源、节电、内部运作效率高、高性价比、在一国或一个大区建立大中小模型搭配的布局，开展差异化竞争。
在中国开源AI的冲击下，美国闭源AI的制造商开始分化，迄今已有50家企业赞成开放大模型权重（变闭源为开源）他们发表了联合宣言，而坚持不开放大模型权重的企业，（Anthropic和AWS）不过2家，形成50:2的对立局面。
开源AI大模型具有两个机制，开源创新发行版向社会开放、免费，而开源商业发行版相对封闭，要收费的。开源商业发行版或开源创新+商业模式是开源产业成长、发展的基础。
中国DeepSeek开源大模型，ToC端是开源创新，全面开放、免费，ToB端做为开源的商业模式，可向客户出售商业版及API资源授权费。
美国OpenAI、Anthropic等闭源大模型也被迫建立并开放ToC端，在其上建立开放的消费市场，低价收费，并建立ToB企业级API市场（可向客户出售编程助手等各类工具）。由开源大模型支持中小企业进行兼容的中小模型的二次开发，表明开源大模型AI世界的底层逻辑改写了。
中国已有世界一流的开源大模型，算力和芯片正在快速补上，但在大模型落地时发现其随后的供应链（从模型分发、开发者工具到算力路由，到供应链各环节定价及投资）还发生个别断链（或其上一些环节缺失）现象，如此将难以形成对开源AI产生自主的全面控制力。对此我们要有清醒警觉的认识，积极提高或补缺。安泱向陆主席汇报AI击破OS，发现大量漏洞。随着各方AI参与开源软件安全评估，Linux系统CVE漏洞数量爆发式增长：2023年前不足1个/天，2024年约9.7个/天，2025年约15-16个/天，2026年至今已达19-20个/天。
本次会议谭中意向陆主席汇报了内源中国峰会相关情况。
9 月 22—23 日，内源中国峰会 2026 在上海举办，由COPU 和国际内源基金会 InnerSource Commons 联合主办，CSDN、OpenTekr 承办，是继 2024 深圳、2025 北京之后的第三届。两天含九场分享和闭门训练营，主题「Context over Control：AI 时代的内源协作」，热点是企业内源规模化、政府内源和 AI 时代的组织知识复用。
内源（InnerSource）指在企业内部借鉴开源软件的开发与协作方式做软件。参会单位有博世、华为、百度、蚂蚁、华东师大、新加坡、InnerSource Commons、OIN 等。深圳市龙岗区政务服务和数据管理局分享的龙源平台，是国内首个政府内源实践：把政务项目源码收进统一代码平台并配 AI 编码工具，更好的进行政务数字资产管理和政务业务开发。