在北京香格里拉的一個普通夏日早晨，一場原本只面向技術(shù)圈的開發(fā)者大會，意外成為了整個AI產(chǎn)業(yè)關(guān)注的焦點。

它沒有耀眼的商業(yè)發(fā)布，也沒有鋪天蓋地的明星產(chǎn)品。但會場內(nèi)人頭攢動，從谷歌、英偉達到騰訊、字節(jié)、螞蟻，從中科院、上海人工智能實驗室到新興創(chuàng)業(yè)團隊、獨立開發(fā)者，大量AI專家、開發(fā)者齊聚一堂。主角不是哪一家公司的旗艦大模型，而是一個看似“低調(diào)”的技術(shù)社區(qū)：魔搭（ModelScope）。

在模型“卷爆”的當(dāng)下，魔搭選擇不再談性能對比，而是大張旗鼓地發(fā)布了它的“開發(fā)者激勵計劃”、工具鏈更新、MCP廣場、AIGC專區(qū)——這些聽上去不夠性感，但卻是AI從實驗室走向產(chǎn)業(yè)真正需要的基礎(chǔ)設(shè)施。

它所引發(fā)的關(guān)注，不僅來自于平臺本身的體量（兩年服務(wù)超1600萬開發(fā)者、7萬個開源模型、超2000家貢獻機構(gòu)），更因為它背后揭示出一個新的判斷：中國AI開源生態(tài)正在悄然完成角色轉(zhuǎn)換，從“模型分發(fā)者”走向“開發(fā)者平臺”，從“巨頭附庸”演變?yōu)?ldquo;技術(shù)信用共同體”。

這不是一家公司的勝利，而是一個行業(yè)結(jié)構(gòu)變化的縮影。

本文將以魔搭社區(qū)及其首屆開發(fā)者大會為切口，結(jié)合當(dāng)前中國AI生態(tài)發(fā)展趨勢，深入剖析以下五個正在發(fā)生的轉(zhuǎn)向：從模型本位到工具鏈競爭；從巨頭主導(dǎo)到社區(qū)共建；從“調(diào)包式”開發(fā)者到生態(tài)合伙人；從大模型神話到多模態(tài)現(xiàn)實；以及，中國是否正在打造屬于自己的“全球技術(shù)共識平臺”。

AI的未來，可能不再屬于單個最強模型，而屬于那個能夠持續(xù)協(xié)作、不斷演進的社區(qū)。

開源不等于開箱即用，

中國AI社區(qū)邁入“基礎(chǔ)設(shè)施”競爭

當(dāng)“開源”成為大模型行業(yè)的集體共識，越來越多企業(yè)和研究機構(gòu)將模型權(quán)重與代碼發(fā)布到社區(qū)平臺上。但事實證明，開源只是起點，遠非終點。

從2023年起，中國的開源AI平臺進入高速增長期：模型數(shù)量不斷激增，技術(shù)團隊蜂擁而至，模型發(fā)布節(jié)奏日趨頻繁。以魔搭社區(qū)為例，兩年時間內(nèi)模型數(shù)增長超200倍、貢獻機構(gòu)超500家、開發(fā)者用戶量從百萬級躍升至1600萬級。量的爆炸已經(jīng)完成，質(zhì)的分化開始顯現(xiàn)。

但一個關(guān)鍵問題開始浮出水面：這些開源模型能被誰用、怎么用、用得上嗎？

開源不代表開箱即用。對絕大多數(shù)開發(fā)者而言，僅靠模型權(quán)重遠不足以支撐一個實際應(yīng)用——還需要訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)能力、推理部署支持、MLOps工具鏈、評測體系，甚至簡單易用的Notebook界面。這些“看不見的配套設(shè)施”，決定了一個社區(qū)的門檻究竟是在降低還是在制造新的技術(shù)壁壘。

正是在這種背景下，像魔搭這樣的平臺不再滿足于“模型展示櫥窗”的角色，而是開始系統(tǒng)性構(gòu)建“AI模型的基礎(chǔ)設(shè)施平臺”：

服務(wù)化能力上，2025年發(fā)布的MCP廣場已托管超過4000種模型調(diào)用服務(wù)，支持超1億次調(diào)用，真正將模型能力變成可嵌入、可復(fù)用的“組件”；

工具鏈建設(shè)上，社區(qū)支持包括VUM、Ollama等推理優(yōu)化工具，并提供本地部署、Notebook調(diào)試、端側(cè)模型接口等全生命周期工具集；

開發(fā)者體驗上，魔搭推出GPU算力激勵、訓(xùn)練資源券、模型生圖券等，降低AI開發(fā)門檻，讓非專業(yè)團隊也有機會進行模型實驗與應(yīng)用開發(fā)。

這意味著，魔搭不再只是“展示最強大模型”的場所，而變成了一個幫助開發(fā)者“把模型變成產(chǎn)品”的平臺。社區(qū)的價值也不再依賴于模型自身的性能參數(shù)，而在于能否為開發(fā)者提供完整的落地工具鏈、應(yīng)用支撐和反饋機制。

從更廣義的角度看，這標(biāo)志著中國AI社區(qū)的范式轉(zhuǎn)移：從開源代碼倉庫轉(zhuǎn)向模型服務(wù)平臺；從單點性能競爭轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性生態(tài)建設(shè)。

而這正是國內(nèi)外AI基礎(chǔ)設(shè)施競爭的下一個戰(zhàn)場。

巨頭退后一步，社區(qū)走上前臺：中國開源終于有了自己的“去公司化敘事”

在中國AI發(fā)展進程中，社區(qū)往往不是真正的主角。過去十年，無論是深度學(xué)習(xí)框架還是大模型訓(xùn)練平臺，大多由互聯(lián)網(wǎng)巨頭主導(dǎo)構(gòu)建，平臺色彩濃厚，技術(shù)主張強勢。然而，在2025年首屆魔搭開發(fā)者大會上，一種新的行業(yè)敘事悄然成型：社區(qū)不再只是巨頭的附屬品，而是一個自驅(qū)、自生的技術(shù)生態(tài)場。

這種轉(zhuǎn)變，最直觀的體現(xiàn)，就是大會現(xiàn)場對“阿里云”字眼的有意淡化。

魔搭社區(qū)發(fā)起人周靖人在演講與媒體交流中并未刻意突出阿里的平臺資源，而是展示了字節(jié)跳動Seed、騰訊混元、百度飛槳、DeepSeek等多個模型團隊在魔搭社區(qū)的自主發(fā)布與活躍互動。

周靖人在回應(yīng)記者提問時明確表示：“所有模型均由貢獻者自主上傳，發(fā)布權(quán)掌握在模型創(chuàng)建者手中。”社區(qū)并不干預(yù)上傳流程，也不參與模型的官方背書，這一點與傳統(tǒng)以“平臺代運營”為主導(dǎo)的技術(shù)社區(qū)有本質(zhì)不同。

這種“去公司化”的姿態(tài)，不只是形象包裝，更是為了應(yīng)對AI時代的一個深層挑戰(zhàn)：開源社區(qū)如何建立真正的技術(shù)信用，而非品牌信用。

在這一點上，中國的AI社區(qū)曾面臨兩個普遍問題：

強平臺導(dǎo)向，開發(fā)者參與度低：許多開源平臺本質(zhì)上仍由企業(yè)主導(dǎo)，模型上傳、調(diào)試和維護工作集中在少數(shù)團隊手中，開發(fā)者更多是被動使用者；

項目生命周期短，缺乏社區(qū)自治能力：一旦缺乏持續(xù)資源投入或平臺主導(dǎo)意愿減弱，項目易陷入停滯，甚至歸于沉寂。

魔搭試圖走出這兩個陷阱。一方面，它通過制度性設(shè)計保障模型發(fā)布的“歸屬權(quán)”屬于開發(fā)者；另一方面，它構(gòu)建了包括激勵機制、算力支持、MCP開放接口等在內(nèi)的完整社區(qū)運行邏輯，讓參與者在“非雇傭、非公司化”的機制下保持貢獻動力。

更關(guān)鍵的是，它在潛移默化地構(gòu)建一種新范式：開源社區(qū)不等于公司產(chǎn)品部的延伸，而是一種“公地式創(chuàng)新系統(tǒng)”。

當(dāng)然，這條路并不容易。魔搭依然需要依賴大廠的技術(shù)背書與早期資源投入，依然面臨如何治理社區(qū)、如何設(shè)定準(zhǔn)入機制、如何引導(dǎo)技術(shù)共識等復(fù)雜問題。但不可否認(rèn)的是，它至少正在嘗試從“企業(yè)主導(dǎo)式開源”走向“社區(qū)主權(quán)式共建”。

而這，可能是中國AI真正接近全球開源文化核心精神的一次重要躍遷。

開發(fā)者正在覺醒，

從“調(diào)參俠”到“生態(tài)合伙人”

過去很長一段時間里，開發(fā)者在大模型生態(tài)中的角色是模糊且被低估的。開源模型雖層出不窮，但大多數(shù)開發(fā)者能做的，僅僅是“下載、跑demo、調(diào)一調(diào)參數(shù)”，極少參與到模型構(gòu)建、工具鏈改進，或應(yīng)用場景設(shè)計的全過程中。“調(diào)參俠”式的技術(shù)消費，曾一度是中國AI開源社區(qū)的真實寫照。

但在魔搭社區(qū)的快速演進中，我們觀察到一個顯著的變化：開發(fā)者不再只是用戶，而正在成為“模型生態(tài)的合伙人”。

這種變化并非偶然。它背后是多重機制、文化和生態(tài)策略疊加之后的系統(tǒng)性演化。

☆第一層變化：從“用工具”到“共建工具鏈”

魔搭并不僅僅提供模型本身，而是搭建了完整的工具生態(tài)，讓開發(fā)者可以參與推理優(yōu)化、本地部署、端側(cè)適配、評測工具開發(fā)等鏈條中的任意一環(huán)。比如，社區(qū)中大量推理工具（如VUM、Ollama等）都由第三方開發(fā)者接入并維護，社區(qū)提供資源調(diào)度和接口兼容支持，這種“社區(qū)分工”的模式打破了傳統(tǒng)一體化平臺的“自我閉環(huán)”。

更重要的是，工具鏈不再是平臺私有資產(chǎn)，而是開發(fā)者的“共建成果”。

☆第二層變化：從“平臺使用者”到“價值創(chuàng)造者”

魔搭大會上發(fā)布的“開發(fā)者勛章激勵計劃”，表面上看是一個榮譽體系，但實質(zhì)上構(gòu)建了一種技術(shù)貢獻與資源回報之間的清晰機制。在社區(qū)中活躍、分享模型、構(gòu)建服務(wù)、上傳工具的開發(fā)者可以獲得包括GPU免費算力、高階模型訓(xùn)練券等真實、可用的開發(fā)資源。

這不僅降低了中小開發(fā)者的參與門檻，也形成了“投入時間→收獲資源→再投資開發(fā)”的閉環(huán)激勵結(jié)構(gòu)。

更有意思的是，開發(fā)者之間還開始出現(xiàn)“搭子文化”式的協(xié)作。模型訓(xùn)練搭子、評測數(shù)據(jù)搭子、調(diào)優(yōu)伙伴……這些去組織化的小型協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，使得AI開發(fā)從“單兵作戰(zhàn)”走向“輕量協(xié)同”，并在社區(qū)中自然生長出一種更松散、但更具活力的技術(shù)合作氛圍。

☆第三層變化：從“使用者思維”到“生態(tài)視角”

開發(fā)者的思維方式也在悄然變化。在魔搭社區(qū)，不少團隊和個人已不僅關(guān)注模型本身的參數(shù)和性能，而是會思考模型適配什么場景、如何通過MCP服務(wù)轉(zhuǎn)化為實際API接口、如何參與社區(qū)內(nèi)的評測和應(yīng)用部署。換句話說，他們在思考的不只是“我怎么用它”，而是“我們怎么讓它被更多人用”。

這正是“生態(tài)參與者”而非“平臺消費者”的典型特征。

在這種演進趨勢下，魔搭不再是一個冷冰冰的模型倉庫，而變成了一個開發(fā)者之間連接與價值生成的技術(shù)社區(qū)。

如果說早期的AI社區(qū)更像是工具的集市，如今的魔搭，更像是一個“半組織化的研發(fā)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)”，它讓AI開發(fā)不再是巨頭專屬的競技場，而是開發(fā)者之間可參與、可協(xié)作、可共享的系統(tǒng)工程。

而這種“開發(fā)者覺醒”的背后，折射的正是中國AI開源文化的成熟。

多模態(tài)、端側(cè)、AI for Science：大模型走下神壇，社區(qū)成現(xiàn)實落地場

大模型狂飆的兩年里，性能參數(shù)一度成為行業(yè)競逐的核心——更大的Token窗口、更高的MMLU得分、更快的推理速度。但當(dāng)性能曲線開始逐步趨同，新的行業(yè)焦點正在從“模型的極限”轉(zhuǎn)向“模型的現(xiàn)實感”。

換句話說：AI模型是否真正可用、可部署、可服務(wù)、可適配，才是2025年的關(guān)鍵考題。

在首屆魔搭開發(fā)者大會上，這一轉(zhuǎn)向表現(xiàn)得尤為清晰。以社區(qū)近期活躍的三大技術(shù)方向為例——多模態(tài)、端側(cè)部署、AI for Science，它們共同的特點就是：離生產(chǎn)更近，離場景更近。

☆多模態(tài)與Agent化：模型正成為“能力集合體”，而不是孤立算力

魔搭社區(qū)近年來首發(fā)的模型中，圖像生成（Step-Video-T2V）、語音交互（Step-Audio）等多模態(tài)模型頻繁登場，不再局限于語言能力的升級。這種從“文本→圖像/音頻/視頻”的遷移，也預(yù)示著模型正向通用智能體（Agent）的方向演化。

更值得關(guān)注的是，這類模型往往由中小型開源團隊率先發(fā)布，依托社區(qū)協(xié)作完成訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)，并通過MCP服務(wù)接口快速“產(chǎn)品化”。這意味著：模型從“科研成果”變成“工程組件”的路徑，已經(jīng)越來越清晰。

在這種模式下，社區(qū)的角色也發(fā)生轉(zhuǎn)變——它不再是單一模型的展示平臺，而成為模型、服務(wù)、工具之間的能力編排器。

☆端側(cè)模型崛起：從“上云即未來”到“邊緣即實用”

另一個明顯趨勢是對“端云協(xié)同”的集體重估。

AI早期被認(rèn)為天然屬于云端——算力集中、數(shù)據(jù)統(tǒng)一、部署高效。但如今，出于隱私保護、延遲控制、能效優(yōu)化等現(xiàn)實因素，越來越多的企業(yè)開始嘗試本地推理與端側(cè)模型部署。尤其在車載系統(tǒng)、工業(yè)控制、移動終端等領(lǐng)域，端側(cè)能力甚至成為應(yīng)用落地的前提。

在大會現(xiàn)場，周靖人就此明確表示：“今天的端是無處不在……如何做好端云之間的協(xié)同，是我們必須面對的系統(tǒng)性課題。”

魔搭社區(qū)也正是從這個視角出發(fā)，推動模型在不同設(shè)備上的輕量化適配，同時鼓勵開發(fā)者上傳小參數(shù)模型、進行推理優(yōu)化，為端側(cè)部署提供選項。這一趨勢，也讓社區(qū)成為模型落地工程化的中間站，而非僅僅停留在實驗室的技術(shù)展覽廳。

☆A(yù)I for Science：從科研助理向研究合作者的進化

AI在科研領(lǐng)域的作用，從“生成論文摘要”這種淺層應(yīng)用，正在逐步擴展到數(shù)據(jù)建模、知識圖譜、公式推導(dǎo)甚至實驗輔助等深度參與式任務(wù)。

周靖人在交流中提到，AI未來不僅是科學(xué)家的助手，還將成為科研體系中一個“具身化”的認(rèn)知節(jié)點，真正參與到研究問題的形成與解法的演繹過程中。

魔搭社區(qū)圍繞AI for Science設(shè)立專題論壇，也首次試圖將科研群體納入到模型生態(tài)的共建中。不少高校、實驗室、研究人員開始嘗試將魔搭模型用于自己領(lǐng)域的研究工作，如生物信息處理、材料發(fā)現(xiàn)、環(huán)境數(shù)據(jù)建模等。

這既是AI能力邊界的一次拓展，也是社區(qū)向“跨學(xué)科共建平臺”的延伸。

當(dāng)我們把目光從性能榜單轉(zhuǎn)向現(xiàn)實場景，會發(fā)現(xiàn)AI的核心命題早已悄然轉(zhuǎn)向：

模型能否在萬元甚至千元顯卡上跑通？

是否能部署在汽車終端中運行？

能否為科研人員非編程任務(wù)提供啟發(fā)式解法？

是否可以在社區(qū)中找到針對某一行業(yè)定制的“輕量Agent”？

這些問題，是AI真正走入大眾、走入產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵。而這些問題的答案，正在像魔搭這樣的社區(qū)中被一一驗證。

從中國魔搭，到全球格局：中國AI能否成為“開源共識”的新中心？

中國AI社區(qū)過去幾年經(jīng)歷了從“跟跑模仿”到“并行創(chuàng)新”的快速躍遷，尤其在大模型開源生態(tài)的構(gòu)建上，已形成一套相對獨立的路徑。魔搭社區(qū)的成長，既是這一路徑的縮影，也提供了一個值得思考的命題：中國AI是否有機會在全球開源體系中，占據(jù)新的“共識錨點”？

這個問題的答案，并不簡單。

☆一種新的“開源文化邏輯”正在中國形成

與歐美主導(dǎo)的開源社區(qū)相比，中國AI社區(qū)具有非常不同的“底層驅(qū)動”。

Hugging Face的成功建立在長期深耕模型標(biāo)準(zhǔn)化和語言生態(tài)構(gòu)建上，其核心優(yōu)勢是模型共享機制和開發(fā)者文化；

EleutherAI、StabilityAI等團隊則更多由研究人員與民間黑客驅(qū)動，強調(diào)“去中心化科研協(xié)作”；

而以魔搭為代表的中國社區(qū)，則更強調(diào)應(yīng)用導(dǎo)向、服務(wù)可用性和工程體系化。

這種差異一方面來自中國龐大的開發(fā)者基礎(chǔ)和高度產(chǎn)業(yè)化的技術(shù)落地需求，另一方面也源于一個現(xiàn)實判斷：開源的真正價值，不是“開放”，而是“可用”；不是自由，而是信任。

因此，魔搭強調(diào)服務(wù)化（MCP）、構(gòu)建激勵體系（勛章計劃）、推動工具鏈整合、兼容多模型生態(tài)，這些設(shè)計不是簡單的“技術(shù)發(fā)布”，而是一種工程理性主導(dǎo)的開源文化構(gòu)建。

這種文化或許少了點浪漫，但它更貼近中國技術(shù)發(fā)展的真實軌跡。

☆機會之窗：成為“全球技術(shù)共識”的東方接口？

從另一個角度看，全球AI領(lǐng)域正面臨共識碎片化的挑戰(zhàn)：不同國家的監(jiān)管體系、模型版權(quán)歸屬、數(shù)據(jù)使用邊界等問題尚無統(tǒng)一解法，歐美開源社區(qū)也因商用壓力不斷調(diào)整開放策略。Meta、OpenAI、Google等大廠的“類開源”模式逐漸模糊邊界，真正中立、可信、持續(xù)運營的開源平臺反而變得稀缺。

這正是中國AI社區(qū)可以切入的窗口。

魔搭所展現(xiàn)出的社區(qū)中立性、非盈利性（至少在運營原則上）、模型多源性和開發(fā)者驅(qū)動機制，構(gòu)建出一個具備“技術(shù)中立性+運營穩(wěn)定性+開發(fā)者自治性”的混合模式——這正是全球AI社區(qū)正在尋找、卻又難以達成的特質(zhì)組合。

如果魔搭能持續(xù)保持這一姿態(tài)，同時吸引更多國際團隊入駐、推動模型標(biāo)準(zhǔn)與工具協(xié)議的開放兼容，它不僅能成為中國的“模型公地”，甚至可能演變?yōu)槿?strong>通用AI模型服務(wù)接口的關(guān)鍵節(jié)點。

☆最大的不確定性：制度支持、共識演化與治理機制

當(dāng)然，中國AI社區(qū)要成為全球共識平臺，仍面臨幾項關(guān)鍵挑戰(zhàn)：

制度包容性：如何處理模型開源后的合規(guī)性問題？數(shù)據(jù)來源、責(zé)任認(rèn)定、知識產(chǎn)權(quán)如何厘清？

治理透明度：社區(qū)如何在非盈利結(jié)構(gòu)下建立高效而公開的管理機制？能否避免技術(shù)路線和資源向“頭部團隊”過度集中？

跨境互信機制：在技術(shù)地緣政治愈發(fā)敏感的當(dāng)下，中國AI平臺如何讓海外團隊信任其中立性與可持續(xù)性？

這些問題的答案，不只是魔搭社區(qū)一家能解決的，也需要整個行業(yè)共同演化。但一個現(xiàn)實是，中國第一次擁有了足夠厚重的技術(shù)能力和開發(fā)者基礎(chǔ)，有條件去構(gòu)建屬于自己的“AI共識空間”。

它不一定是Hugging Face的復(fù)制品，更可能是一種“東方路徑”的補充方案。

正如周靖人在大會所說：“我們希望魔搭不僅是找模型的地方，也是找到搭子的地方。”這句看似輕松的話語，實則蘊含著深意——AI的未來，不只屬于某個最強模型，而屬于那些愿意協(xié)作、互相連接、共建共贏的人群。而這種連接，不只是一種開發(fā)行為，也是一種文化共識。

中國AI，如果想要真正走向全球，不只是模型要領(lǐng)先，更要有能力搭建一個讓所有人都愿意參與的“信任型社區(qū)”。

來源：數(shù)據(jù)猿