AI摘要：美国《华尔街日报》8月1日刊文介绍，为打造可替代中国的高性价比AI，美国硅谷多家初创企业正竞相加码自研开源模型，然而，部分项目因风投兴趣寥寥，只能靠着捉襟见肘的微薄预算艰难运营。
数据机构PitchBook统计，仅今年一季度，美国AI初创企业总融资额高达2555亿美元，其中近三分之二集中在对OpenA中国开源模型下载量世界第一，走向“群体突破”
全球最大开源AI模型平台2026年春季报告显示，中国研发的开源模型下载量已占全球总量的41%，超越美国位居世界第一，在全球主流大模型调用榜单上，排名前六位的模型全部来自中国团队；过去12个月里，国产模型有9个月保持着全球开源模型的规模上限，迭代节奏持续领跑全球；我国开源模型累计下载量已突破100亿次，居全球首位。
7月中旬，月之暗面发布Kimi K3，在多项基准测试中追平甚至超过美国闭源系统成绩，模型权重完全公开，开发者可下载部署在自有基础设施上，绕过API计费。
美国《华尔街日报》8月1日刊文介绍，为打造可替代中国的高性价比AI，美国硅谷多家初创企业正竞相加码自研开源模型，然而，部分项目因风投兴趣寥寥，只能靠着捉襟见肘的微薄预算艰难运营。
“几乎遭所有一线风投直接拒绝”
2025年末，硅谷一家名不见经传的初创公司阿尔西人工智能（Arcee AI）押上手头大部分剩余资金，定下一个宏大目标：打造能力尽可能顶尖的开源权重大模型。
据报道，阿尔西人工智能花了33天完成预训练，并达成目标，投入资金远低于行业头部实验室。最终成品是一款可供用户下载、自主二次定制的高性价比AI系统，成为对标一众搅动全球AI竞赛的中国新锐大模型的美国本土竞品。
目前，美国硅谷与华盛顿方面愈发担忧， kimi、通义千问（Qwen）、深度求索（DeepSeek）等中国开源权重模型性能已逼近美国顶尖产品，或将在未来数年冲击美国AI企业的盈利空间。
因此，美国本土少数厂商就此开启竞速，力图推出具备竞争力的同类模型。美媒声称有用户对中国AI有所谓数据安全风险的顾虑，希望选用美国替代方案。中国大模型厂商均否认其产品存在安全隐患。
虽然有意与中国AI竞争性价比，但美国本土开源权重AI企业普遍遭遇一大瓶颈：融资困难。尽管美国国内不断呼吁自研更强的开源权重模型对标中国产品，但投资机构却不愿为这类初创项目注资。
阿尔西团队照片。《华尔街日报》
阿尔西公司首席执行官马克·麦奎德直言：“几乎所有一线风投全都直接拒绝了我们。”
阿尔西、反射人工智能（Reflection AI）、波赛德（Poolside）等新一代开源模型企业押注市场需求升级：市场需要兼顾中国模型高效低成本优势、又能规避“地缘政治风险”的高性能开源大模型。
波赛德联合创始人、联席首席执行官杰森·沃纳表示：“市场极度渴望有美国企业推出性能顶尖的开源人工智能产品。”该公司7月发布了名为拉古娜S(Laguna S) 2.1的新一代开源权重模型系列。
开源权重模型允许用户下载模型数十亿参数对应的权重数值，依托专用硬件本地运行模型，并通过增量数据微调权重完成二次开发。业内也常统称其为开源模型。此类模型透明度更高，向使用者完整开放权重、训练代码等全部核心资料。
《华尔街日报》称，美国原本是开源权重AI的领跑者，整个开源AI赛道大多依托元宇宙平台（Meta）的Llama系列模型发展壮大，但中国很快实现快速追赶。
被闭源模型绑定，硅谷投资方担忧开源模型损害已有投资
过去一年，众多企业眼见AI算力成本成倍暴涨，纷纷转向定价低廉得多的中国开源权重模型。
这一市场转向让开源权重技术重回舆论焦点，也凸显出中美双方在此领域的差距持续拉大。为提升高端产品竞争力，包括OpenAI在内的美国企业近期已下调部分模型定价。
微软旗下风投基金M12管理合伙人迈克尔·斯图尔特评价：“行业终于开始醒悟，未来主流默认使用的将会是开源模型，这一趋势已经初现端倪。”
英伟达首席执行官黄仁勋是开源AI最坚定的支持者之一。7月，英伟达牵头发布公开信，呼吁加大对开源模型的扶持力度，同时呼吁政策制定者不要出台“过早的限制性条款”。
Anthropic与OpenAI两大头部企业高管虽对开源模型总体表示支持，但也指出其存在利弊权衡。Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊在近期博客中提到，开源模型存在被滥用、用于网络攻击或生物武器攻击的潜在风险。
英伟达自身推出了多款Nemotron系列开源模型，今年早些时候还联合多家AI实验室成立开源技术联盟。英伟达同时成为开源权重初创企业最大投资方之一，大手笔注资反射AI（这家企业融资超20亿美元，计划今年晚些时候推出首款开源模型）、波赛德，以及7月发布首款开源模型Inkling的思维机器实验室。
除去英伟达及其投资的企业，美国整体开源权重AI产业生态体量依旧偏小，中国开源模型综合性能仍保持领先。
风投主流机构对开源权重项目的投资意愿低迷，进一步拖累行业发展。大量投资方质疑：免费开放使用的开源模型企业如何创造稳定营收；同时担忧这类技术会冲击OpenAI、Anthropic的核心业务，损害自身已有投资。
在美国，闭源专有大模型实验室依旧牢牢占据行业主导地位，几乎绑定了硅谷所有顶级投资方。数据机构PitchBook统计，仅今年一季度，美国AI初创企业总融资额高达2555亿美元，其中近三分之二集中在对OpenAI、Anthropic、xAI的募资轮次。
曾助力阿尔西完成融资、就职于埃默金资本的早期投资人乔·弗洛伊德说道：“我反复听到投资方直白的借口：‘我不希望这个赛道做起来，投它会拖累我在Anthropic和OpenAI上的投资。’”
阿尔西的麦奎德原本以为风投会抱有更高兴趣，迎来的却是普遍的质疑与否定。近期社交平台X上，呼吁美国自研开源权重模型对标中国产品的公开声音越来越多。
“X上发声支持本土开源AI的每一家基金，我几乎都挨个沟通过。”麦奎德声称，自己“不做空谈，目标就是让美国追上并超越中国。”
麦奎德曾任职于AI平台Hugging Face（抱抱脸），此前还曾在亚马逊云服务团队工作。2023年，他与雅各布·索拉维茨、布莱恩·本尼迪克特联合创立阿尔西，最初并未计划做大基座大模型。在Meta明显缩减对Llama模型的资源投入后，他看到了市场机会。
阿尔西累计总融资5000万美元，投后估值2.4亿美元，全员约30人。公司起步先推出45亿参数小型模型，后续迭代出“三一大型版（Trinity Large）”。团队在约2000块英伟达B300芯片上完成训练。
“三一大型版”体量仍远小于行业顶尖模型，在多项权威测评指标上均落后于Anthropic、OpenAI产品，但阿尔西想要依靠新一轮融资，研发体量更大、能力更强的下一代模型。
中国开源模型下载量世界第一，走向“群体突破”
Kimi K3品牌视觉图。月之暗面
DeepSeek5月宣布V4-Pro API永久降价75%，缓存命中价低至每百万token 0.025元人民币，刷新全球最低价，DeepSeek的低价策略并非亏损补贴，而是通过稀疏注意力和混合专家架构把算力消耗压缩到上代产品的27%。7月31日，DeepSeek在API文档更新日志中宣布，DeepSeek-V4-Flash正式版API开启公测，模型版本更新为DeepSeek-V4-Flash-0731（下称V4-Flash-0731）。
北京中关村学院院长刘铁岩说，技术的生命力在于开放流动，一批中国开源大模型从“单点亮相”走向“群体突破”，为世界人工智能发展提供了新方案、新路径，将加快推动人工智能技术向上向善发展。
本文系观察者网独家稿件，未经授权，不得转载。
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数据机构PitchBook统计，仅今年一季度，美国AI初创企业总融资额高达2555亿美元，其中近三分之二集中在对OpenA中国开源模型下载量世界第一，走向“群体突破”
全球最大开源AI模型平台2026年春季报告显示，中国研发的开源模型下载量已占全球总量的41%，超越美国位居世界第一，在全球主流大模型调用榜单上，排名前六位的模型全部来自中国团队；过去12个月里，国产模型有9个月保持着全球开源模型的规模上限，迭代节奏持续领跑全球；我国开源模型累计下载量已突破100亿次，居全球首位。
7月中旬，月之暗面发布Kimi K3，在多项基准测试中追平甚至超过美国闭源系统成绩，模型权重完全公开，开发者可下载部署在自有基础设施上，绕过API计费。
美国《华尔街日报》8月1日刊文介绍，为打造可替代中国的高性价比AI，美国硅谷多家初创企业正竞相加码自研开源模型，然而，部分项目因风投兴趣寥寥，只能靠着捉襟见肘的微薄预算艰难运营。
“几乎遭所有一线风投直接拒绝”
2025年末，硅谷一家名不见经传的初创公司阿尔西人工智能（Arcee AI）押上手头大部分剩余资金，定下一个宏大目标：打造能力尽可能顶尖的开源权重大模型。
据报道，阿尔西人工智能花了33天完成预训练，并达成目标，投入资金远低于行业头部实验室。最终成品是一款可供用户下载、自主二次定制的高性价比AI系统，成为对标一众搅动全球AI竞赛的中国新锐大模型的美国本土竞品。
目前，美国硅谷与华盛顿方面愈发担忧， kimi、通义千问（Qwen）、深度求索（DeepSeek）等中国开源权重模型性能已逼近美国顶尖产品，或将在未来数年冲击美国AI企业的盈利空间。
因此，美国本土少数厂商就此开启竞速，力图推出具备竞争力的同类模型。美媒声称有用户对中国AI有所谓数据安全风险的顾虑，希望选用美国替代方案。中国大模型厂商均否认其产品存在安全隐患。
虽然有意与中国AI竞争性价比，但美国本土开源权重AI企业普遍遭遇一大瓶颈：融资困难。尽管美国国内不断呼吁自研更强的开源权重模型对标中国产品，但投资机构却不愿为这类初创项目注资。
阿尔西团队照片。《华尔街日报》
阿尔西公司首席执行官马克·麦奎德直言：“几乎所有一线风投全都直接拒绝了我们。”
阿尔西、反射人工智能（Reflection AI）、波赛德（Poolside）等新一代开源模型企业押注市场需求升级：市场需要兼顾中国模型高效低成本优势、又能规避“地缘政治风险”的高性能开源大模型。
波赛德联合创始人、联席首席执行官杰森·沃纳表示：“市场极度渴望有美国企业推出性能顶尖的开源人工智能产品。”该公司7月发布了名为拉古娜S(Laguna S) 2.1的新一代开源权重模型系列。
开源权重模型允许用户下载模型数十亿参数对应的权重数值，依托专用硬件本地运行模型，并通过增量数据微调权重完成二次开发。业内也常统称其为开源模型。此类模型透明度更高，向使用者完整开放权重、训练代码等全部核心资料。
《华尔街日报》称，美国原本是开源权重AI的领跑者，整个开源AI赛道大多依托元宇宙平台（Meta）的Llama系列模型发展壮大，但中国很快实现快速追赶。
被闭源模型绑定，硅谷投资方担忧开源模型损害已有投资
过去一年，众多企业眼见AI算力成本成倍暴涨，纷纷转向定价低廉得多的中国开源权重模型。
这一市场转向让开源权重技术重回舆论焦点，也凸显出中美双方在此领域的差距持续拉大。为提升高端产品竞争力，包括OpenAI在内的美国企业近期已下调部分模型定价。
微软旗下风投基金M12管理合伙人迈克尔·斯图尔特评价：“行业终于开始醒悟，未来主流默认使用的将会是开源模型，这一趋势已经初现端倪。”
英伟达首席执行官黄仁勋是开源AI最坚定的支持者之一。7月，英伟达牵头发布公开信，呼吁加大对开源模型的扶持力度，同时呼吁政策制定者不要出台“过早的限制性条款”。
Anthropic与OpenAI两大头部企业高管虽对开源模型总体表示支持，但也指出其存在利弊权衡。Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊在近期博客中提到，开源模型存在被滥用、用于网络攻击或生物武器攻击的潜在风险。
英伟达自身推出了多款Nemotron系列开源模型，今年早些时候还联合多家AI实验室成立开源技术联盟。英伟达同时成为开源权重初创企业最大投资方之一，大手笔注资反射AI（这家企业融资超20亿美元，计划今年晚些时候推出首款开源模型）、波赛德，以及7月发布首款开源模型Inkling的思维机器实验室。
除去英伟达及其投资的企业，美国整体开源权重AI产业生态体量依旧偏小，中国开源模型综合性能仍保持领先。
风投主流机构对开源权重项目的投资意愿低迷，进一步拖累行业发展。大量投资方质疑：免费开放使用的开源模型企业如何创造稳定营收；同时担忧这类技术会冲击OpenAI、Anthropic的核心业务，损害自身已有投资。
在美国，闭源专有大模型实验室依旧牢牢占据行业主导地位，几乎绑定了硅谷所有顶级投资方。数据机构PitchBook统计，仅今年一季度，美国AI初创企业总融资额高达2555亿美元，其中近三分之二集中在对OpenAI、Anthropic、xAI的募资轮次。
曾助力阿尔西完成融资、就职于埃默金资本的早期投资人乔·弗洛伊德说道：“我反复听到投资方直白的借口：‘我不希望这个赛道做起来，投它会拖累我在Anthropic和OpenAI上的投资。’”
阿尔西的麦奎德原本以为风投会抱有更高兴趣，迎来的却是普遍的质疑与否定。近期社交平台X上，呼吁美国自研开源权重模型对标中国产品的公开声音越来越多。
“X上发声支持本土开源AI的每一家基金，我几乎都挨个沟通过。”麦奎德声称，自己“不做空谈，目标就是让美国追上并超越中国。”
麦奎德曾任职于AI平台Hugging Face（抱抱脸），此前还曾在亚马逊云服务团队工作。2023年，他与雅各布·索拉维茨、布莱恩·本尼迪克特联合创立阿尔西，最初并未计划做大基座大模型。在Meta明显缩减对Llama模型的资源投入后，他看到了市场机会。
阿尔西累计总融资5000万美元，投后估值2.4亿美元，全员约30人。公司起步先推出45亿参数小型模型，后续迭代出“三一大型版（Trinity Large）”。团队在约2000块英伟达B300芯片上完成训练。
“三一大型版”体量仍远小于行业顶尖模型，在多项权威测评指标上均落后于Anthropic、OpenAI产品，但阿尔西想要依靠新一轮融资，研发体量更大、能力更强的下一代模型。
中国开源模型下载量世界第一，走向“群体突破”
全球最大开源AI模型平台2026年春季报告显示，中国研发的开源模型下载量已占全球总量的41%，超越美国位居世界第一，在全球主流大模型调用榜单上，排名前六位的模型全部来自中国团队；过去12个月里，国产模型有9个月保持着全球开源模型的规模上限，迭代节奏持续领跑全球；我国开源模型累计下载量已突破100亿次，居全球首位。
7月中旬，月之暗面发布Kimi K3，在多项基准测试中追平甚至超过美国闭源系统成绩，模型权重完全公开，开发者可下载部署在自有基础设施上，绕过API计费。
Kimi K3品牌视觉图。月之暗面
DeepSeek5月宣布V4-Pro API永久降价75%，缓存命中价低至每百万token 0.025元人民币，刷新全球最低价，DeepSeek的低价策略并非亏损补贴，而是通过稀疏注意力和混合专家架构把算力消耗压缩到上代产品的27%。7月31日，DeepSeek在API文档更新日志中宣布，DeepSeek-V4-Flash正式版API开启公测，模型版本更新为DeepSeek-V4-Flash-0731（下称V4-Flash-0731）。
北京中关村学院院长刘铁岩说，技术的生命力在于开放流动，一批中国开源大模型从“单点亮相”走向“群体突破”，为世界人工智能发展提供了新方案、新路径，将加快推动人工智能技术向上向善发展。
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