从边缘代码到全球舞台，中国AI开源如何架桥？林咏华揭秘突围路

发布时间：2025-12-14 20:20:00  浏览量：40

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旧金山101号公路旁，一块亮眼的广告牌最近吸引了不少硅谷工程师的目光，不是谷歌也不是Meta，而是来自中国的AI模型DeepSeek。

这场景放在五年前，想都不敢想，这背后，是中国AI开源力量的悄然崛起。

北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师林咏华，算是这股力量的见证者。

从2013年在IBM中国研究院亲历OpenStack社区的边缘贡献，到如今带领团队构建“FlagOpen”大模型技术体系，她眼里的中国AI开源，早不是当年那个“跟着跑”的角色了。

今天就跟大家聊聊，中国AI是怎么通过开源这座桥，从全球浪潮的参与者，一步步变成构建者和引领者的。

2013年的OpenStack社区，林咏华记得清楚。

那时候中国技术团队想参与，大多只能贡献点边缘代码、补补文档。

但谁也没想到，十几年过去，风向悄悄变了。

2025年，中国开源大模型的全球下载量迎来爆发，就拿千问模型来说，单月下载量轻松破亿。

这数字背后，是中国开发者从“跟着写”到“领着干”的转变。

不过，走到台前的路，可没那么顺。

国内不少优秀开源项目，在海外依旧“知者寥寥”。

智源之前搞过一个自研算子库项目，技术指标挺能打，可国际社区愣是没多少关注。

后来团队想了个招，直接去国际顶会设展台，拉着核心开发者面对面聊。

社区里的沟通和可见性，有时候比代码本身还关键。

说到中国AI开源，绕不开“自主可控”这个话题。

总有人觉得，自主可控就得“一切自研”，代码从头写到尾。

林咏华听到这话总摇头，“这想法有点天真。编译器这种全球共用的工具，哪有什么归属？关键是你能不能说了算它咋迭代。”

就拿OpenAI开源的Triton语言来说，智源没想着另起炉灶，而是联合高校企业搞了个“FlagTree”下游社区。

跟着上游同步最新能力，同时优先集成国内新型AI芯片架构，还针对性做了性能优化。

“既不脱离全球生态，又能支持本土需求，这才是聪明的做法。”

所以啊，自主可控的真谛，不在“自己写所有代码”。

林咏华常说，“是在技术关键路径上有话语权，能定义方向和节奏。”

站在巨人肩膀上再创新，总比关起门来重复造轮子强，参与甚至主导全球共有的技术基座，这才是真本事。

道理好懂，做起来难。

智源这些年的开源路，就挺有代表性。

早几年悟道大模型开源，确实轰动一时，但现在看，有点“单点突破”的意思。

现在不一样了，他们搞出个“FlagOpen”大模型技术体系，不只是模型开源，连支撑大模型的数据、评测体系、系统软件这些底座全都开放。

“想搭个‘AI基础套件’，让开发者拿过去就能用。”

这里面最关键的，是个叫“FlagOS”的技术栈。

专门用来打破算力生态壁垒的，不管你用什么品牌的AI芯片，接上FlagOS就能顺畅跑大模型。

“算力这东西，最容易搞‘小圈子’，我们就是想拆了这些‘围墙’。”

聊到这儿，中国开源AI的未来，其实能看出点眉目了。

林咏华觉得，以后肯定是“百花齐放”的局面。

模型尺寸不会一味求大，得看具体场景需求，技术路线也会突破Transformer的框架，出现更多新玩法。

他们现在重点推“AIforAI”战略，比如开发AI辅助的算子生成工具Triton-Copilot，用智能体技术搞代码自动迁移。

“用AI帮AI迭代，这思路够野，但可能是未来的关键。”

还有个叫“OpenSeek”的项目也挺有意思。

不藏着掖着，训练计划、代码数据全公开，直接召集全球开发者一起改进算法、贡献数据。

“就是想打破‘大模型研发被巨头垄断’的迷思，开源的本质就是大家一起玩。”

从旧金山的广告牌到FlagOpen的全栈开源，中国AI正用开源这座桥，连接全球智慧。

林咏华最近在一次分享里说，“未来不是比谁关得紧，是比谁联得深。”

这条路还长，但至少，我们已经从桥的这头，走到了中间。

下一步，就是带着更多人一起往前跑。

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