上海市开源体系建设方案核心内容 - 上海市政府原则同意《上海市加强开源体系建设的实施方案》，旨在以开源加速创新迭代、汇聚全球英才、培育领军企业，抢占技术制高点、构建产业新生态 [1] - 方案核心路径包括技术创新、人才集聚、产业培育和人才根基层面，目标是实现从“使用生态”到“主导生态”的转变 [2] - 业界认为该方案是立足AI时代技术特征与产业需求，通过体系化布局破解开源发展困境 [6] 开源体系建设的具体路径 - 技术创新层面：鼓励骨干企业、科研机构开放创新成果，重点推进基础软件、工业软件等“硬开源”项目研发，培育具有国际影响力的原创开源项目 [2] - 人才集聚层面：打造优质开源社区、完善开发者激励体系，吸引全球优秀人才“揭榜挂帅” [2] - 产业培育层面：重点支持“开源+创业”模式，形成“主导开源项目—构建技术生态—成就龙头企业”的发展路径，加快培育行业龙头企业和“隐形冠军” [2] - 人才根基层面：推动高校开设开源课程，鼓励学生参与开源实践，筑牢人才支撑 [2] 中国AI开源领域近期动态 - 2024年7月底国产大模型开源领域出现“井喷”热潮：阿里连续发布4款开源模型，腾讯开源混元3D世界模型1.0，智谱推出GLM-4.5，阶跃星辰开源Step-3基础大模型 [3] - 稀宇极智（MiniMax）开源的新一代文本大模型MiniMax-M2在全球权威测评榜单Artificial Analysis（AA）中总分位列全球前五、开源第一 [3] - MiniMax-M2模型价格仅为Claude Sonnet 4.5的8%，推理速度却快了接近一倍，展现出“高智能+低成本”的技术性价比优势 [3] - 商汤日日新发布并开源SenseNova-SI系列模型，在空间理解和推理任务上不仅领先同量级开源多模态大模型，还超越了GPT-5和Gemini 2.5 Pro等国际顶尖闭源模型 [4] 中国AI开源生态崛起的驱动因素 - 中国AI已从“技术追赶”迈向“生态主导”阶段，核心驱动力源于“数据—算力—场景”构筑的强劲闭环优势 [4] - 国内大模型厂商依托海量优质中文语料，深度挖掘垂直应用场景，构建特色鲜明的差异化训练数据集 [4] - 以华为昇腾为代表的国产化算力底座日趋成熟，为大规模分布式训练奠定坚实基础 [4] - 开源社区的飞轮效应使头部企业开放代码汇聚众智，形成良性循环的正向反馈 [4] 开源模式的意义与面临的挑战 - 开源模式让中小企业和个人开发者可直接基于成熟模型，跳过数据获取、预处理、模型训练等高成本环节，专注于模型微调和推理应用，大幅降低技术参与门槛 [5] - AI正经历从“模型中心”向“数据中心”的范式转变，高质量、高效率的数据基础设施成为降低AI落地门槛的关键 [5] - 数据的隐私保护与价值释放之间的平衡，成为开源面临的核心挑战 [5] - 破题关键在于构建更高维的“开放”解法，从开源延伸至“开放数据”，实现数据资源的有条件共享 [5]