中国的顶尖人工智能实验室正从开源转向闭源模型，主要原因是严重的资金短缺。尽管政府在政策文件中提倡“开源”作为一种发展模式的象征，但实际的资金支持远不及美国，导致企业为了商业盈利和吸引投资，不得不放弃昂贵的开源项目。因此，“开源”在中国更多地成为一种政治话语，而闭源则成为技术和商业上的现实选择。
从开源热潮到闭源现实
在经历了短暂的开源热潮后，中国的AI公司正在迅速转向闭源模式以求生存和盈利。之前，为了追赶 ChatGPT，中国模型制造商通过发布开源程度不一的模型来获取全球关注。但好景不长，芯片和算力成本高昂，单靠理想无法支撑运营。
如今，领先的实验室纷纷选择闭源：
- 阿里巴巴 Qwen 团队推出的 Qwen3.6-Plus 和 Qwen3.5-Omni 仅通过阿里云提供服务。
- 智谱AI（Z.ai）宣布其 GLM-5-Turbo 模型将作为闭源模型推出。
- 具有全球竞争力的视频模型，如字节跳动的 Seedance 2.0 和快手的 Kling 3.0，也都是专有模型。
- 腾讯的混元大模型和百度的文心5.0也遵循同样的模式，通过云服务API提供，而仅将旧版本开源。
核心原因非常简单：训练模型的团队需要赚钱。
难以承受的资金压力
中美在人工智能领域的资金投入存在巨大差距。中国的AI资金环境比美国小几个数量级，这使得大规模、持续的开源项目难以为继。
- 投资规模悬殊： 软银孙正义曾向OpenAI投入近1000亿美元，但对中国AI生态系统却无新投资。西方风投的资金也几乎全部流向美国实验室。
- 海湾资本的选择： 海湾地区的资金向 Anthropic 和 OpenAI 投入了约150亿美元，而对中国的 Minimax 和智谱AI 的投资仅约1亿美元。
- 国家支持的侧重： 中国政府的投资重心明显偏向芯片等硬件领域，对AI实验室的直接支持才刚刚起步。
这种资金困境导致中国顶尖AI公司无法像美国同行那样“烧掉”数百亿美元，只能通过闭源产品来吸引投资者和锁定客户，以求尽快实现商业回报。
“开源”：一个日益流行的政治比喻
尽管技术圈正在转向闭源，但“开源”一词在中国官方话语中却越来越流行，不过其含义已经超越了技术范畴，更多地被用作一种政治和文明发展的比喻。
中国式现代化是一种“开源式”现代化。充分体现了“立己达人、兼济天下”的责任担当与价值选择。
香港中文大学的郑永年教授在《人民日报》的评论中，将“开源”描述为一种基于开放、实验、适应和共享的地缘政治发展模式。官方媒体和政策文件也开始使用“开源”来形容中国对全球发展，特别是南南合作的态度，这通常与人工智能本身没有直接关系。
商业现实压倒政策风向
既然中国的AI生态系统正在走向闭源，北京的政策会如何应对？答案很可能是：影响不大。
指望政府投入数十亿美元来补贴持续的开源模型工作是不现实的。中国政府从根本上更偏爱硬件，即使出现像 DeepSeek V3 这样令人惊叹的开源模型，也未能动摇这一偏好。
对于中国的AI实验室来说，商业现实远比政策口号更重要。在资金耗尽的压力下，它们将继续通过闭源模型寻求盈利。虽然发布一些小规模的开源模型可能有助于在海外市场和机器人领域制造声势，但这远远不足以覆盖建设大型计算集群所需的高昂成本。