美國AI新創公司愛上了中國的開源模型

美國花了三年、動用了四輪出口管制、涉及 24 類半導體設備和超過 140 個實體清單，試圖切斷中國獲取先進 AI 晶片的通道。但據美中經濟安全審查委員會（USCC）3 月 24 日發布的報告，80% 的美國 AI 創業公司正在使用中國開源模型。

牆建在硬件層。門開在軟件層。

這組矛盾不是抽象的政策討論。就在上週，估值 293 億美元的 AI 編程工具 Cursor 被發現，其旗艦功能 Composer 2 的底層基座來自月之暗面的 Kimi K2.5。一家中國公司的模型，正在驅動美國最頂尖的 AI 開發工具。

與此同時，五角大樓把「供應鏈風險」的標籤貼給了 Anthropic，一家美國公司。

管制的方向和實際依賴的方向，完全相反。

從 2022 年 10 月 BIS 首輪限制 A100/H100 級晶片出口開始，美國的晶片管制持續加碼。2023 年堵上 H800 漏洞，擴大性能密度管制指標。2024 年 12 月再加一輪，新增 24 類半導體設備管制、將 140 個中國實體列入黑名單，連高頻寬記憶體（HBM）和 DRAM 也被納入限制範圍。2025 年 1 月，商務部甚至推出了一個「AI 擴散框架」，試圖從模型層面建立全球管制體系，但這個框架在正式生效前兩天被自己撤銷了。到 2025 年 12 月，特朗普又調轉方向，允許 H200 晶片向中國批准客戶出口。

在這條管制時間線的下半段，中國開源模型的發布節奏不斷加速。2024 年，DeepSeek-V2 和 Qwen 2.5 系列相繼開源。2025 年 1 月 20 日，DeepSeek-R1 和 Kimi K1.5 同日發布，前者一度登頂美國 App Store 下載榜，超越 ChatGPT。2025 年下半年 Kimi-K2 和 GLM-4.5 跟進。2026 年初，字節跳動的豆包 2.0 已擁有 1.55 億周活用戶，Kimi K2.5 則被 Cursor 直接採用。管制越緊，模型越多。

据 HuggingFace 官方数据，中国開源模型在全球下載中的佔比從 2024 年底的約 1.2% 飆升至 2026 年初的約 30%。阿里 Qwen 系列的累計下載量在 2026 年 1 月突破 7 億次，正式超越 Meta 的 Llama。芯片管制沒有阻止中國 AI 的軟體輸出，反而可能加速了開源路線的戰略轉向。

這不是偶然的資料巧合。USCC 報告用了一個精確的框架來描述這個現象：「雙循環」。硬體循環中，中國受制於晶片供應瓶頸。軟體循環中，中國通過開源模型反向滲透全球 AI 基礎設施，形成下游依賴。兩個循環的力量方向相反，但互相強化。管制限制了我們獲取頂級算力的能力，但也倒逼出一條用更少算力做更多事的技術路線。DeepSeek-R1 以遠低於 GPT-4o 的推理成本達到前沿性能，就是這條路線的產物。

HuggingFace 上的變化肉眼可見。據平台統計數據，2024 年底 Llama 衍生模型佔新增語言模型約六成，Qwen 僅佔一成出頭。到 2025 年年中，交叉點出現，據 HuggingFace 官方博客，Qwen 衍生佔比飆升至 40% 以上，Llama 跌至約 15%。2026 年初，Qwen 衍生已接近半數，Llama 繼續收縮至約 12%。

這個交叉的速度超出了大多數人的預期。兩年前，開源 AI 幾乎等同於 Meta 的 Llama 生態。全球開發者基於 Llama 做微調、做部署、做產品。現在，同樣的事情正在 Qwen 生態上重演，只是速度更快、覆蓋更廣。

這意味著全球開發者在構建 AI 應用時，越來越多地選擇中國模型作為底層基座。不是因為政治立場，而是因為性能和開放程度。Qwen 2.5 系列覆蓋 0.5B 到 72B 參數量，開發者可以在自己的硬體上微調部署，不需要向 OpenAI 或 Anthropic 付費調用 API。開源消除了供應商鎖定，也消除了國界。

一個值得注意的細節是，據 MIT Technology Review 2 月報導，中國 AI 公司在開源策略上正在形成差異化競爭。DeepSeek 走極致成本效率路線，Kimi 主攻長上下文和代碼能力，Qwen 追求全參數量覆蓋。這種多路線並進的態勢，讓全球開發者的選擇越來越豐富。我們的開源模型正在用實力重新定義全球 AI 供應鏈。

但這條供應鏈的終端長什麼樣？

3 月 19 日，開發者 @fynnso 在 Cursor 代碼中發現了模型 ID accounts/anysphere/models/kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast。Cursor 聯合創始人 Aman Sanger 隨後承認 Composer 2 基於 Kimi K2.5 構建。據 Cursor VP Lee Robinson 的說法，「基座模型只貢獻了約四分之一的計算量，其餘來自我們自己的訓練」。但底座就是底座。293 億美元估值的產品，基座模型來自月之暗面，一家由阿里巴巴和紅杉（HongShan）投資的中國公司。

把這條依賴鏈和五角大樓的動作放在一起看，荒誕感更明顯。3 月 5 日，五角大樓正式將 Anthropic 標記為「供應鏈風險」。據 NPR 報導，原因是 Anthropic CEO Dario Amodei 拒絕在兩條紅線上讓步，即 AI 用於自主武器和大規模監控美國公民。特朗普給軍方 6 個月時間淘汰 Claude，而 Claude 已深度嵌入軍事和國家安全平台。Anthropic 隨後在 3 月 9 日起訴五角大樓。

一邊是美國政府把「供應鏈風險」標籤貼給自家公司，另一邊是 80% 的美國創業公司跑著中國模型。前者是政治博弈，後者是技術現實。兩者之間沒有交集。

80% 的美國創業公司跑著中國模型，五角大樓的風險標籤貼在了一家美國公司身上。管制在硬件層層疊加，依賴在軟件層悄然生長。三年晶片圍牆的另一面，是一個正在成形的新事實：中國開源 AI 已經不是「追趕者」，而是全球 AI 基礎設施的供給側。