9 月 27 日，零一万物 CEO 李开复在长江 CEO 20 周年返校日庆典上的发言，点出了中国 AI 发展的关键转折 ——DeepSeek 的核心价值不在于技术本身，而在于撬动了整个行业的开源生态。“十年后再看，是它带来的开源时代，让中国没在 AI 领域落后美国。” 这番话精准概括了当下中国大模型产业的特殊态势。
开源模式如何改写行业格局？从国企的实践可见一斑。据有关单位的调研，DeepSeek 模型已在 113 家国企落地，其中国家电网将它与电力知识库结合，实现供电方案智能生成；中国铁建用它处理桥梁设计问答和合同审核，效率直接提升 40% 以上。
这些应用不是孤立的技术试验，而是开源生态扩散的缩影 。自 DeepSeek 开源后，国内企业纷纷跟进，形成了 “共享技术底座，比拼落地速度” 的独特竞争氛围。
这种氛围恰好击中了中国企业的发展痛点。不同于美国头部企业的闭源路线，中国企业更需要低成本的技术学习路径。
蚂蚁开源外滩大会 9 月发布的报告显示，全球 AI 开源项目中，美国贡献 24% 核心力量，中国以 18% 紧随其后，但中国厂商更倾向开放权重模型，这种 “数字积木共享” 模式让中小企业能直接站在成熟技术基础上创新。福建海峡银行的实践很有代表性，这家城商行用 DeepSeek 开源框架搭建本地化平台，72 小时就完成部署，反洗钱报告生成时间缩短 50%，不用像过去那样受制于算力和人才瓶颈。
开源带来的不仅是效率提升，更是产业协同的加速。中核集团基于 DeepSeek 构建核电质量防御体系，中航电测把模型嵌入仪器研发，这些央企的二次开发经验又通过开源社区反哺行业，形成 “开源 - 应用 - 迭代 - 再共享” 的闭环。李开复说的 “比拼速度”，本质上是这种协同效应的体现。企业不用再从零研发基础模型，能把精力集中在场景创新上，这正是中国 AI 缩小与美国差距的关键。
不过开源生态也面临现实挑战。有关调研指出，虽然 DeepSeek 通过特殊架构降低了对英伟达 GPU 的依赖，但国产芯片的软件生态成熟度仍落后 30%，导致训练效率损失 15%-20%。数据安全问题也不容忽视，金融、能源等领域的核心数据与模型结合时，容易出现权属争议。
这些问题提醒我们，开源不是 “免费午餐”，需要算力供应链完善和治理规则配套才能走得远。
但瑕不掩瑜，开源已经成为中国 AI 的 “突围利器”。从 113 家国企的规模化应用，到中小银行的轻量化实践，再到全球开发者社区的中国力量崛起，DeepSeek 点燃的开源之火正在形成燎原之势。李开复的预判或许正在应验：十年后回望，真正让中国 AI 不掉队的，正是这种开放共享、快速迭代的生态力量。
