硅谷有多少AI是靠中国技术支撑的？

blahblah

清风不写字01 发表于 2025-11-10 09:47
真会颠倒黑白啊，AI大模型都是中国先开源的。
到现在美国领先的那几个都不是开源的。
...

美国有哪些AI模型是开源的

美国开源的 AI 模型主要来自科技巨头（Google、Meta、OpenAI 部分开源）、学术机构和开源社区。下面我整理了主要类别和代表性模型：

大语言模型（LLM, NLP）
模型                                                        发布机构                                                类型/特点                                        开源形式
LLaMA 系列（LLaMA 2/3）                Meta                                        高性能通用 LLM                        权重开放给研究用途
MPT 系列                                        MosaicML                                        高效通用 LLM                                权重和训练代码开源
Falcon LLM                                        TII（虽然在美国也有社区使用）        大规模语言模型                        开源权重
GPT-Neo / GPT-J / GPT-NeoX        EleutherAI                                        模仿 GPT-3 的开源 LLM                全部开源
OpenLLaMA                                        社区                                                        LLaMA 改进版                                完全开源

多模态模型（文本+图像/视频）
模型                                                发布机构                                        类型/特点                                开源形式
Stable Diffusion                        Stability AI                                文本生成图像                        权重+代码完全开源
BLIP / BLIP-2                                Salesforce Research        文本-图像理解                        开源
OpenCLIP                                LAION + 社区                                图像-文本对齐                        开源权重和训练代码
Imagen / Parti                                Google                                文本生成图像                        部分开源研究版

强化学习 / 生成型 AI
模型                                                发布机构                                        类型/特点                                开源形式
Gym / Gymnasium                        OpenAI / 社区                        RL 环境库                        完全开源
Stable Baselines3                        社区                                                RL 算法实现库                        开源
DALL·E mini / DALL·E Flow        社区                                                文本生成图像                        开源衍生版本

工具/框架类

Hugging Face Transformers：统一接口，支持数百种开源 LLM、视觉模型、语音模型。

PyTorch / TensorFlow：深度学习框架，支持直接训练开源模型。

Diffusers（Hugging Face）：支持 Stable Diffusion、ControlNet 等开源生成模型。

总结

美国开源模型的特点是广泛、社区活跃、易复现，覆盖文本、图像、音频、视频多模态。

美国的开源模型生态注重研究用途、衍生改进和社区训练，相比中国模型，美国在“社区多样性”和“接口标准化”上更成熟。

blahblah

美国和中国，哪个AI模型开源程度更大

如果从整体开源生态、可获得模型数量、社区活跃度和使用自由度来看，美国和中国的开源 AI 模型情况可以做如下对比：

开源数量和规模
维度                                        美国                                                                                                        中国
模型数量                                数百个主流 LLM、多模态、强化学习、生成模型开源项目                数十到上百个开源或开放权重模型（如 Qwen 系列、ChatGLM）
模型规模                                从小型模型到 70B+ 参数模型都有                                                        多为大模型（10B~100B），但高端模型有些仅部分权重开放
多模态/领域覆盖                文本、图像、视频、语音、强化学习全覆盖                                        主要集中在文本、部分图像多模态，语音和视频开源较少

结论：美国在开源模型数量和多样性上明显领先。中国模型开源数量在增长，但整体规模和生态仍小于美国。

社区活跃度与易用性

美国

Hugging Face、EleutherAI、Stability AI 等社区活跃，模型训练、微调和部署教程丰富。

开源协议通常明确（Apache 2.0、MIT 等），可以自由用于研究和衍生开发。

中国

开源社区起步晚，部分模型权重开放有限制（仅研究用途或需申请）。

文档和社区讨论活跃度相对美国低，英文资源更少，对全球开发者生态友好度有限。

结论：美国开源生态成熟、可复现性高、社区支持广泛；中国模型在国内生态活跃，但国际化程度较低。

自由度与许可

美国开源模型大多采用宽松开源协议，可以直接用于研究、微调和商业衍生（需遵守条款）。

中国模型有些仅允许研究用途，商业使用需要单独授权，或者权重部分保留。

趋势

中国在过去 2 年大力推动开源或开放权重策略，模型数量快速上升，尤其在大语言模型和多模态领域。

美国开源生态依然占据全球主导地位，社区成熟度、工具链和生态网络领先。

总结

数量和多样性：美国 > 中国

社区活跃度和易用性：美国 > 中国

使用自由度：美国 > 中国（部分中国模型受限制）

增长趋势：中国开源生态增长快，未来差距可能缩小

整体判断：截至 2025 年，美国 AI 模型的开源程度整体大于中国，但中国正在快速追赶。

android

之前硅谷一直说中国离我们只有六个月的差距
后来说等到芯片禁运效果显现中国公司的训练速度就会大幅被美国甩开
现在已经不再提了 现在硅谷的期望是中国的AI一旦领先美国 就会停止开源 不会把他们的泡泡戳破

春暖花开2020

特大统领会不会哪天颁布法令，所有美国企业只能用本土的AI 模型？

Z80CPU

竞争激烈

fuyao

dootbear

春暖花开2020 发表于 2025-11-10 11:24
特大统领会不会哪天颁布法令，所有美国企业只能用本土的AI 模型？

如果是睡王执政，有可能。

懂王应该不会。

白間米洛

牛 发表于 2025-11-10 07:26
美国已开源

他们就遥遥领先

OPENAI要垄断挣钱

中国开源让OPENAI挣不了多少钱 现在资金链断裂风险极大 奥特曼已经要美国政府出来担保他融资了 虽然后面事情闹大又说不用了..

白間米洛

android 发表于 2025-11-10 11:04
之前硅谷一直说中国离我们只有六个月的差距
后来说等到芯片禁运效果显现中国公司的训练速度就会大幅被美国 ...

短期内，中国在大模型领域难以实现领先。

当前中国的策略，应该是暂缓大模型的发展，优先突破芯片瓶颈，并推动国内企业与国产芯片的兼容适配。

这种兼容过程需要时间，因此在此阶段，大模型的进展会相对放缓。

但从长期来看，这对中国反而是有利的——一旦国产芯片的兼容生态完善，CUDA 将可能永久失去中国市场。如此庞大的市场份额与资金流，将转向国内芯片企业，支持它们进行研发，形成良性循环。

依托中国在电力供应上的优势，未来在算力规模上也有望超越美国。

同时，失去中国市场的英伟达将丧失部分资金优势，后续的芯片竞争将回归到谁更卷的阶段。大概率会由于政策限制形成中国用中国芯片、美国用美国芯片的格局，而其他国家最多作为“算力供应地”存在，例如中东地区，可能会扮演类似“算力矿场”的角色。

到这个阶段，美股AI泡沫就要面对中国低成本的直接冲击了，如果它还能坚持到那个时候不破。