我国开源体系建设发展迅猛，并且成效显著。去年12月28日，全球知名的大模型评测机构“人工智能分析网”公布的最新一期“AA智能指数”榜单中，中国自研的GLM-4.7模型以68分的综合成绩位列开源模型之首。我们也应清醒地认识到，开源与闭源各具优势，开源促进技术共享与创新，闭源注重技术控制与安全保障。二者在不同场景中互为补充，将共同推动AI技术的健康可持续发展。
对比分析
开源最初是指将软件源代码对外开放共享，允许任何人在特定许可下修改和使用。与闭源相比，开源社区具有典型的平台经济特征——开发者越多，网络效应越强，社区的整体价值越高，进而吸引更多资源和贡献者加入。开源生态呈现多元化趋势，小众乃至个性化的需求得以被识别与满足，极大拓展了应用边界。更重要的是，开源的多元性与开放性成为推动技术创新的催化剂，社区活跃度与创新速度成正比。
在人工智能飞速发展的背景下，开源以其独特优势，成为通向自主创新的关键路径。首先，开源构建了自主可控的技术平台，有效降低对外技术依赖，助力国内研发力量突破关键核心技术瓶颈，如DeepSeek使研发人员能够自主开发和优化深度学习模型。其次，开源平台汇聚全球开发者与研究者，提供丰富的工具与资源，加快技术创新与迭代，促进成果转化。最后，开源帮助中小企业、高校和科研机构以较低成本应用先进技术，推动人才培养和就业规模扩大，同时催生新产品与服务，带动产业链发展，创造更多就业机会。
尽管开源具备诸多优势，但其发展仍面临一系列挑战。首先，开源项目多依赖志愿者，缺乏稳定的资金和资源支持，难以实现可持续发展，亟须政策扶持以突破这一瓶颈。其次，源代码公开虽促进透明共享，却也带来系统性安全风险，尤其在涉及敏感数据的人脸识别和医疗诊断等AI应用中，安全与隐私问题更加突出，给监管带来压力。最后，开源与知识产权保护之间存在矛盾。如何平衡共享与商业利益、保障技术贡献者权益，仍是长远需要解决的重要课题。
闭源体系凭借明确的盈利模式、稳定的技术支持和较强的安全保障，为早期AI产品赢得了显著的首发优势。首先，闭源AI产品通常由企业提供全面的技术支持，确保客户获得及时服务。其次，闭源产品能够快速响应市场需求，实现灵活迭代，如微软的Azure AI平台。最后，在涉及国家安全和商业机密的应用中，闭源技术能够提供更高的数据安全和隐私保护。
然而，闭源模式也存在不足，如创新速度相对较慢、成本较高且透明度不足。由于限制外部开发者参与，缺乏全球协作，闭源易错失外部创新资源。高额许可费用尤其对中小企业构成发展障碍。同时，闭源无法公开源代码，增加了用户信任难度。特别是在需要高度可解释性和公正性的场景中，闭源AI往往难以满足要求。
融合发展
推动开源创新生态持续健康发展，实现与闭源体系的优势互补，是引领AI创新持续深入的重要路径。第一，构建开源与闭源混合模式。核心技术和敏感环节采用闭源保护，保障安全和商业利益；通用工具与平台采取开源模式，激发创新活力。第二，建立协同创新机制。鼓励开源与闭源团队优势互补，促进技术共享与商业运营的良性互动，营造共赢生态。第三，实现政策引导与市场驱动协调发展。通过政策支持激励开源创新，发挥市场机制优化资源配置，推动技术成果高效转化。第四，坚持安全与标准双轮驱动。融合开源与闭源的安全管理与标准体系，确保技术运行稳定可靠。
现在，广州正积极发挥“国家新一代人工智能创新发展试验区”的引领作用，将开闭源融合发展的理论模式转化为具有地方特色的生动实践。通过前瞻性地布局“底座开放、应用闭环”的发展策略，鼓励科创企业在底层通用架构上深度拥抱开源生态；在关乎安全与商业核心的垂直应用领域深耕闭源精品。这种混合模式的高效运转，离不开坚实的数字底座支撑——依托广州人工智能公共算力中心提供的普惠算力，全市通过政策引导与市场驱动的良性互动，构建起既能支撑开源社区普惠需求、又能满足商业模型高安全性部署的混合环境。在琶洲人工智能与数字经济试验区，这种协同创新机制已具实效：大量领军企业在深耕闭源垂直应用的同时，通过开源与闭源团队的优势互补，促进技术共享与商业运营的良性互动，营造出共赢的产业生态。此外，广州坚持安全与标准双轮驱动，不仅在制度上融合了开闭源的安全管理体系，更积极支持广汽、佳都科技等产业链主导企业参与制定行业开源标准，在输出“广州智慧”的同时精准保护核心商业资产。
未来，推动开源与闭源的融合发展，使两者优势互补、相得益彰，成为AI持续创新的关键路径。这将为打造一个开放包容、创新活跃且安全可控的人工智能生态系统奠定坚实基础，并助力我国抢占全球AI技术制高点，推动高质量发展迈上新台阶。
（姚灿中 作者系华南理工大学经济与金融学院教授）
