COPU会议纪要丨2026.06.30
6月30日，陆主席主持召开COPU例会。
6月30日，陆主席主持召开COPU例会。
本次会议对《第21届开源中国开源世界高峰论坛》进行了简要总结。
本次会议认为《第21届开源中国开源世界高峰论坛》很好地贯彻了峰会的主题：“开源创新，推动数字化转型与人工智能构建”，把峰会办成高质量的国际会议。
峰会总结半个多世纪来开源在国内外取得了蓬勃发展，开源已经成为全球的创新与协同方式以及普惠的推广方式，并成为深度信息技术与人工智能发展的基础和推动力。中国开源也跻身于全球开源发展的第一梯队。
中国开源的AI大模型：DeepSeek、kimi、千问Qwen、小米MiMo、智谱GLM，以及MiniMax纷纷崛起，虽然在性能上与正在登顶竞争中的GPT5.5，ClaudeOpus4.8/4.7尚有稍许差距，但已跻身于第一梯队，在中美十大顶级模型中占据6位（美国尚有Gemini、Grok）。其实判断大模型实力的不光看大模型的性能，而要从如下三个维度来看：①从大模型性能维度上看，美国略有领先，②从大模型降价维度上看，中国大大领先（降到白菜价），③从大模型调用维度上看，中国领先。
峰会讨论了AI的发展前景：
目前的AI大模型实际上是一种生成式、自回归语言大模型，存在着转轨的迫切要求：语言大模型（现状)→世界模型（过渡)→通用人工智能（指向)
语言大模型的主要业务是Chatbot，以对话聊天为主，世界模型接触物理世界，重点采用自主性强的智能体（Agent AI)：一个可调用、可编程、可规划、可落地的，具有组织、执行能力，能够完成复杂任务的系统。
在本届峰会上讨论Agent AI成为热点，既有体现全球高水平（如AAIF），也有体现普遍关注（峰会24位报告者都在谈论并力行Agent AI）。
在圆桌会议上，开发者谈到具身智能及机器人研发中存在数据匮乏问题（引起热议），有人建议由COPU牵头，联合有关方面解决数据这个短板。
陶建辉在今日COPU例会上谈到，工业AI喊了几年，大家普遍的困惑是：雷声大，雨点小。问题出在哪？不是大模型不够聪明，而是数据底座没建好。企业里传感器成千上万，每天产生海量数据，可一个85℃的温度值，若没有设备、工况、工序的上下文，就是毫无意义的数字。工业AI最怕"同物不同名，同名不同物"——没有情景化的数据，AI只能瞎猜。每做一个AI项目就像从头修一条路，修完下一个又得重来。
他反复强调：AI落地的真正瓶颈不在大模型，在数据底座。没有高质量的数据基础设施，再强的模型也出不来实效。这件事必须一把手亲自推，否则跨不过部门壁垒。步子不必迈太大，切忌为AI而AI，要从小处着手，针对一个具体问题去解决，逐步积累能力。
陶总指出，当前大多数工业系统还在回答"发生了什么"，但企业真正需要的是——发生了什么、为什么重要、我该怎么办。AI不是替代专家，而是让专家的知识在整个组织里流动起来。他坚信，工业软件的终极形态就是"数据底座+Agent"：先把数据治理好、打上情景标签、建起统一的时序数据平台，再让AI在上面做智能解读、根因分析、智能问数。
数智化的终点不是大屏，是智能决策，是形成"感知—决策—执行"的闭环。AI技术仍在快速迭代，今天最强的模型明天就可能被超越，工业企业真正的护城河不是模型，而是数据底座的能力。
陆主席今天引用中国开源AI与美国闭源AI的实例指出，几天前召开的COPU开源峰会，以基于开源的AI技术，在全球伸张正义，敲响了美国公司霸权丧钟！
美国一公司顶着压力，公开使用中国基于开源的AI。AI开源，以低成本甚至零成本面向C端用户（陆：有人认识糊涂，开源AI大模型的B端还是可以收费的）。
中国AI相比美国AI具有明显的价格优势，在性能相近的情况下，美国公司开始偷偷上线中国AI。典型例子莫过于美国加密货币交易所Coinbase。据悉，Coinbase评估了各类AI软件后，果断选择了月之暗面的kimiK2.7和智谱的GLM5.2。
该公司CEO Brian Armstrong说，公司AI支出相比之前压缩了近一半，中国AI的Token输出价格只有美国AI的几分之一。此外，通过强化缓存、默认模型、智能路由等措施，包括Coinbase在内的任何公司都能实现降本增效。
美国公司这是公然戳破了“美国AI技术领先世界一代"的世纪谎言。
在DeepSeek等中国大模型问世前，美国凭借OpenAI等先发AI产品几乎锁定了全球市场，掌握了超级霸权。此后美式霸权就不灵了，美国开始被动跟进中国AI开源步伐。
表面上市面上排名前20的AI软件，中美几乎平分秋色，中国以开源见长，美国以闭源见长，正如陆主席所说，中国开源比美国闭源更有远见。
参会人员：陆首群、刘澎、蒋涛、陶建辉、章文嵩、鞠东颖、孟迎霞、谭中意、宋可为、袁怿、张侃、安泱、胡宇（线上）、陈越（线上）、李春燕（线上）、靳虹博（线上）、韩宪平（线上）、Anna.ai（线上）、
