曾经身为全球开源领域领军者的Meta，正筹划于明年春天推出一个有着“牛油果”代号的新模型项目。特别关键之处在于，这个新项目极有可能不像其往昔的明星产品Llama那般选取开源方式，而是转变为闭源发布。在这一转变的背后，是中国开源AI模型气势强劲地崛起，它正深切地对全球科技巨头原本的战略布局予以改变，。
彭博社于12月10日豪门国际股份有限公司进行报道，在该报道里披露，Meta的CEO马克·扎克伯格正亲自过问名为“牛油果”的项目。新组建的TBD实验室的队伍负责推进此项目，该项目的模型训练过程并不是从完全空白开始的，而是通过“蒸馏”的方式融合了好多家公司的开源模型成果。这里面涵盖了谷歌的Gemma、OpenAI的gpt-oss，还有中国科技公司阿里巴巴旗下的通义千问模型。这表明了扎克伯格对待外部开源技术，尤其是中国开源模型的态度，出现了明显的变化。
这种转变不是毫无缘由就出现的，Meta在今年开展其Llama4项目期间碰到了阻碍，研发的进展不像预先期望的那般顺利，在与中国开源模型以通义千问为代表既在技术性能方面以及亦在社区影响力方面正迅速提高的情况同时存在此消彼长之下，这使得Meta在寻觅技术突破之际，使目光转向了东方的开放源码界的力量，并且打算把这些先进的成果融合到自身的非开源产品里面。
长久一段时间以来，Meta的Llama系列大模型于开源范畴占据着主导地位，由它所衍生出来的各类细分模型数量，以及全球下载量，曾在很长时间内位居世界首位，然而，在最近的两年期间，市场格局开始出现松动，阿里巴巴的通义千问模型在多次权威评测当中获得“全球最强开源模型”的称号，它的性能表现已经十分接近于GPT-4等顶尖闭源模型。
最后量变引发了质变，在2024年8月，基于通义千问技术所开发出来的衍生模型数量，首次超过了Llama的衍生模型，到了2025年10月，通义千问模型的全球累计下载量，也实现了对Llama系列的反超，这一系列数据清晰地表明，开源AI领域的“霸主”地位正在发生易主，新的力量中心已然形成。
中国开源模型的影响力，不光体现在数据方面，更在于实际的技术高度以及应用广度。近期，阿里巴巴发布了旗舰模型Qwen3-Max，其综合性能已然超过了GPT-5、Claude Opus 4等国际竞争对手，成功地跻身于全球前三。这证实了在最核心的技术竞赛当中，中国模型已经具备了与国际顶尖水平直接对话的能力。
迅速转化为广泛应用的是技术的领先，通义千问的影响力早就不是仅限于中国。在硅谷，使用它来开拓新业务的有亚马逊、Airbnb等公司，基于它开发自己衍生模型的是英伟达、微软等科技巨头。如斯坦福大学的李飞飞团队、艾伦AI研究所等这样的研究机构，也把通义千问用作前沿技术创新的基础平台。
据彭博社所做报道表明，通义千问在10月份时，其下载量于全球范围内已处于首位。在这一数据的背后支撑的，是在全球范畴之内，开发者以及企业所采取的实际行动。从韩国的初创公司开始，到泰国的科技企业，接着从越南的开发者社区，再到日本的研究机构，甚至包括阿联酋和巴西的团队，都运用通义千问以便构建新的AI模型以及开发创新应用。
新加坡国家人工智能计划是一个典型案例，该组织此前大都运用Meta的开源模型，然而在评估过后做出转向决定，全面采用通义千问的开源架构，将其当作国家AI战略的技术基础，这样的选择并非单一情况，它体现出全球技术社群对于可靠、高性能开源基础设施的务实思考。
通义千问取得成功不是偶然的，它背后有着阿里巴巴在人工智能领域的一条清晰且完整的发展路线，这条路径能够概括成，通过基础大模型的持续迭代来保持技术领先，接着把领先的技术成果以开源方式覆盖全球开发者，并且基于坚实的AI云计算基础设施，为模型训练和应用提供强大算力支持。
于应用层面而言，阿里巴巴推出了针对普通消费者的“千问APP”。此款C端产品在市场当中取得了令人惊叹的增长态势。自2025年11月17日开启公测以后，仅仅用了23天时间，它的月度活跃用户数便突破了3000万，成为全球范围内用户增速较快的AI应用中的一个 。这证实了先进技术转变为大众产品的厉害潜力 。
具备强大AI能力的背后，都必然离不开规模巨大的基础设施投入，为支持通义千问等模型的研发以及运行，阿里巴巴于2025年2月宣称，会投入3800亿元人民币用以AI基础设施建设，这笔数额巨大的投资会被用于建造更具高效性、更为庞大的数据中心以及算力集群。
该公司另外设定了长期的绿色目标，计划在二零三二年时，把其云数据中心的能耗规模予以扩大，使之达到原有规模的十倍。这所表达出的意豪门国际股份有限公司味表明，在对算力增长加以追求的这个过程当中，该公司还高度重视能源效率以及可持续发展这两方面。这种针对基础设施所展开的具有前瞻性的布局以及投入重金的做法，为AI技术的长期竞争奠定下了坚实的物理基础句号。
要说Meta从开源转变为实行闭源，伴随着中国AI模型于全球范畴内影响力迅速提高，您觉得这会对往后全球人工智能的技术格局，以及产业生态造成哪些最为直接的影响呀？