（記者　杜峰）中國電信人工智能研究院（TeleAI）正式推出全新升級的星辰語義大模型 TeleChat2.5 版本，并發布復雜推理大模型 T1 正式版，且雙雙開源；昆侖萬維宣布開源 Matrix-Game大模型……今年以來，中國大模型開源的消息接連不斷。國產大模型千帆競發，為推動人工智能產業發展奠定堅實技術底座，促進算力進入良性循環發展階段。

開源大模型浪潮涌起

大模型的發展，開源是重要的方向。開源能夠讓更多人參與到人工智能的研究和應用中來，讓更多人在人工智能技術中受惠。從2023年下半年開始，國內開源大模型的數量快速增長，數量已超過50個，涵蓋了自然語言處理、計算機視覺、多模態等多個領域，不僅科技企業在開源大模型，運營商也加入到開源大模型的隊伍中。

中國電信人工智能研究院的TeleChat 2.5版本在自然語言處理方面表現出色，能夠處理多種復雜的語言任務，如文本生成、情感分析和機器翻譯等。T1復雜推理大模型則專注于邏輯推理和決策支持，使用了強化學習訓練方法，通過引入探索、反思等思考方式，大幅提升了模型在邏輯推理、數學推導等方面的準確性。“通用問答+復雜推理”大模型的雙雙開源，標志著我國自主研發大模型技術邁上新臺階。這些開源模型的推出，為研究人員和開發者提供了寶貴的資源，加速了人工智能技術的創新和應用。

聯通數據智能有限公司今年1月發布了元景思維鏈大模型。作為央企首個開源的通用思維鏈大模型，元景思維鏈大模型不僅能夠完成復雜的推理任務，而且通過“自適應慢思考”有效提升了思維鏈模型應用的性價比，具備賦能醫療診斷、工業設備故障檢測等應用場景落地的能力。目前，元景思維鏈模型已在GitHub、魔搭、始智等社區全面開源。

中國移動去年7月在第七屆世界人工智能大會期間宣布正式開源九天·語言大模型，該模型采用自研純解碼結構與多專家算法架構，訓練數據融合了29個行業的專業數據，占比達10%，覆蓋電信、能源、交通、金融等多個領域。

人工智能產業進入加速時刻

為何開源大模型成為中國當前的發展潮流？實際上，大模型開源的熱潮并非偶然，而是由多方面因素共同推動的結果。

首先，企業行業AI部署的需求驅動。隨著人工智能技術的不斷發展，千行百業對AI的需求激增。從制造業的智能工廠到醫療行業的輔助診斷系統，從金融行業的風險預測到交通行業的智能交通管理，AI應用場景不斷拓展。企業為了提升競爭力，紛紛加大AI部署的力度，這直接推動了對大模型的需求。開源大模型因其靈活性和適應性，成為企業的首選。

其次，AI產業生態化進入加速時刻。隨著技術的成熟，AI產業上下游的協作關系更加清晰，分工協作體系逐漸形成。開源大模型為開發者提供了強大的基礎，使得他們能夠專注于應用開發和創新，而無需從頭開始構建復雜的模型。這種分工協作的模式不僅提高了開發效率，還降低了開發成本，進一步推動了AI產業的發展。DeepSeek開源后吸引了大量開發者參與，其開源模型在發布后迅速獲得了3000萬月活用戶。

再次，AI大模型能力提升顯著。大模型的性能和功能不斷提升，能夠處理更復雜的任務，生成更高質量的結果。這使得用戶和應用開發者對大模型的需求爆發性增長，進一步推動了開源大模型的發展。開源還提升了AI系統的透明度和安全性。開源模型的代碼和算法透明，開發者可以共同發現漏洞、優化功能，形成“群體智能”，加速技術的進化。

最后，國家戰略與政策支持。我國高度重視人工智能的發展，出臺了一系列政策支持大模型的開源和創新。例如，《新一代人工智能發展規劃》將開源、開放作為基本原則寫入規劃。多地政府也通過政策補貼、算力支持等措施，推動大模型開源生態建設。北京、上海、廣東等地通過“人工智能算力券”等政策，鼓勵企業布局通用大模型。

倒逼算力升級

大模型開源催生了推理端需求的激增。隨著開源大模型的廣泛應用，對算力的需求也在不斷增加。

中國電信在算力基礎設施方面持續投入，通過技術創新和平臺升級，不斷提升算力供給能力。例如，中國電信“息壤”一體化智算服務平臺，通過跨地域算網協同、自動并行、斷點續訓等功能，實現了多方、跨域、異構算力的統一調度管理。這一平臺不僅提升了算力的利用效率，還降低了使用門檻，推動了AI技術的普及。截至當前，息壤已接入50家算力合作伙伴，自有和接入的智能算力合計達到62EFLOPS。此外，中國電信還通過技術創新，如Triless架構，實現算力資源無關、訓推框架無關、AI工具無關，進一步降低了大模型開發應用的門檻。基于Triless架構，中國電信推出息壤科研助手，以算力+平臺+AI應用一體化的方式，服務60多所高校和科研機構和數千個科研團隊。

同時，國產AI芯片的快速發展也為算力升級提供了有力支持。據中研普華報告，國產GPU市占率從2020年的12%提升至2024年的40%-49%。國產芯片企業通過與開源大模型的深度適配，逐步構建了完整的生態系統。華為昇騰與DeepSeek的適配，實現了高性能、低功耗的推理計算，為大模型的應用提供了強大的算力支撐，展示了其在AI領域的技術實力和市場潛力。這種生態建設不僅有助于減少對國外硬件平臺的依賴，還能吸引更多上下游企業合作，完善產業鏈生態。

隨著大模型開源的持續推進，國產芯片企業將繼續加大技術創新力度，提升芯片性能和能效比，加速了國產芯片對國際主流芯片的替代進程。

（圖片來源：攝圖網）