自主可控與開放合作，在人工智慧產業鏈上並非可以簡單並列的口號。高端晶片和底層框架受制於人，產業安全就沒有底；而AI技術的開源屬性又決定了，關起門來搞不出持續領先的模型。真正的考題，是如何讓這兩件事互相支撐，而不是彼此消耗。
  
這道考題的分量，從一組對照中能看得更清楚。一方面，當前中國重點行業人工智慧滲透率已突破80%，正從“技術突破”邁入“產業深耕”階段；另一方面，部分國家在高端晶片、核心演算法等領域持續加碼出口管制。越往深處走，自主的短板越不能回避，開放的空間也越不能收窄。
  
自主可控是人工智慧產業鏈安全穩定的根基。近年來，中國在人工智慧晶片、智能算力等關鍵環節持續發力，自主化水準穩步提升。2026年上半年，華為AI加速器出貨量達57.2萬顆，市場份額升至28%，與英偉達的差距縮小至6個百分點；在互聯網數據中心追蹤的11家中國晶片製造商中，9家製造商實現出貨量同比增長。中國人工智能核心產業規模已突破1.2萬億元，智能算力規模達2592EFLOPS，人工智慧企業數量超6600家，但高端訓練晶片的國產替代進程仍需加速，底層框架和原創性演算法上的差距並未消失。基礎理論、方法、工具上若沒有新突破，發展主動權就始終攥不牢。
  
開放合作是人工智慧產業持續創新的內在要求。開源模型的迭代速度、開發者網路的規模效應，都建立在技術流動和共用之上。中國擁有全球約60%的人工智慧專利、約三分之二的機器人相關專利。國務院印發的《關於深入實施“人工智慧+”行動的意見》明確，推動人工智慧普惠共用、共建全球治理體系。今年7月，世界人工智慧合作組織協定在上海簽署，29個國家成為創始成員國；截至8月，中國—東盟國家人工智慧應用合作中心已簽約國內項目102個、落地外資企業19家。這些舉措表明，要用開放合作把技術優勢轉化為生態優勢和規則影響力。
  
協同共進是自主可控與開放合作辯證統一的有效路徑。從近兩年的實踐看，至少有以下4條路徑已經跑出雛形。
  
開源生態正在成為自主內核與全球迭代之間的連接器。全球最大開源AI社區Hugging Face發佈的2026年春季報告顯示，中國研發的開源模型下載量已占全球總量的41%，超越美國居世界第一位，累計下載量突破100億次。把自主研發的模型框架向全球開放，表面上看是讓出了部分技術壁壘，實際上則是在開源社區裏換回了迭代回饋和生態位。
  
場景合作是把技術優勢變成合作黏性的最短路徑。中國人工智能企業依託農業AI大模型等技術優勢，以東盟農田為具體場景開展深度合作。中國研發的農業AI大模型已服務中國和東盟200多萬畝農場，節約人力20%以上。通過將技術方案嵌入當地農業生產場景，既解決了合作方精細化管理需求，也使中國企業在跨場景適配中積累了落地經驗，實現了技術優勢向國際合作成果的有效轉化。
  
算力“硬聯通”和規則“軟聯通”應同步走。截至今年6月底，中國智能算力規模達2185EFLOPS，圍繞算力樞紐建成70餘條算力大通道。國家發展改革委發佈的《人工智慧合作發展行動計畫》提出智能算力普惠行動和規則標準共建行動，面向發展中國家提供普惠智算服務，推動標準對接協調機制建設。僅有算力通道、沒有規則互認，企業跨境流動的合規成本就降不下來；僅有規則框架、沒有設施支撐，合作就懸在半空。
  
人才的雙向流動，是打通自主攻關與開放合作迴圈的最後一環。全球半數頂尖人工智慧人才來自中國，但國內人工智慧工程師需供比仍達2.62，複合型人才缺口持續擴大。依託亞太AI創新共用平臺推進跨境技術交流與聯合人才培養，以更開放的人才政策吸引全球優秀人才來華創新創業，說到底是要讓人才流動起來——人才流動的方向，往往就是技術突破和合作深化的方向。
  
堅持自主可控與開放合作並舉，既守住人工智慧產業鏈安全底線，又拓展全球合作空間，方能在全球人工智慧競爭中贏得主動、贏得優勢。

來源：經濟日報