行业趋势转变 - 大模型行业正从"参数竞赛"转向"生态共建"，模型本身不再是护城河，生态体系成为竞争核心 [2] - 开源成为平台战争入场券，厂商比拼"产业落地能力"而非"参数数值"，工程能力和行业经验更具主导权 [2] - 国际技术潮流推动开源趋势，海外厂商如OpenAI、Meta等率先开源，迫使国内厂商加速响应以避免生态落后 [4] 巨头开源动态 - 华为开源盘古70亿参数稠密模型、720亿参数MoE架构的盘古Pro MoE（激活参数160亿），并优化昇腾平台推理技术 [2][3] - 百度同步开源文心大模型4.5系列10款模型，涵盖47亿/3亿参数MoE模型及0.3亿参数稠密模型，实现预训练权重和推理代码完全开源 [3][4] - 腾讯、智谱、月之暗面等厂商此前已开源大模型，阿里巴巴通过魔搭社区构建开源生态 [2][4] 开源驱动因素 - DeepSeek等开源模型成功提升行业标准，迫使闭源厂商重新评估商业模式，加入开源以提升影响力和话语权 [5] - 技术成熟降低开源风险：百亿级参数模型工程化能力趋成熟，MoE架构优化性能与资源利用率 [5] - 开源降低企业试错成本，提供"即插即用"基座，华为/百度通过昇腾、昆仑芯等软硬协同建立本土化新标准 [5] 商业逻辑与生态价值 - 开源是"牺牲边际利润换取生态控制权"的战略，闭源适合标准化服务，开源适合打造平台级入口与开发者网络 [6] - 中小企业可基于开源模型快速开发垂直应用（如医疗、教育），绕过研发高成本；开发者通过微调推动技术落地 [6] - 云服务商（阿里云、华为昇腾）和硬件厂商受益，开源模型拉动算力需求并强化技术优势 [6] 行业竞争与洗牌 - 开源潮将加速行业洗牌，技术门槛降低吸引新玩家，厂商需提升技术实力和服务质量以保持优势 [7] - 仅依赖参数优势的厂商可能边缘化，具备底座能力（硬件/框架）和开放生态策略（快速更新/高社区参与度）的厂商将胜出 [8]