海納百川》中國開源AI 舉國之力打造「魔樂社區」國家隊（廖明輝）

大陸互聯網龍頭百度瞄準人工智慧（AI）市場，啓動史上最大規模的頂尖AI人才招募活動。（圖／美聯社）

近年來AI基礎模型的數量大幅成長，自2019年起成長近38倍。根據史丹佛大學人本人工智慧研究中心（HAI）《2024年人工智慧指數報告》，2023年釋出的149個模型，98個爲開源、23個爲有限開源、28個爲閉源。開源模型佔66％，另有19％爲閉源、15％爲有限開源。同時，根據人工智慧研究機構Epoch AI「開源模型落後多少」報告，比較開源與閉源AI模型，發現最好的開源模型在性能、訓練與算力與閉源模型相當，但落後約一年。

在2023年全球釋出最多模型國家爲美國（109 個），其次爲中國（20 個）。因此，中國以舉國體制全力競逐AI開源模型，成立「魔樂社區」（Modelers 社區）國家隊。由中國電信旗下公司天翼雲在 2024 年底上線、並於2025 年4月正式成立理事會。它不只把模型、資料與工具放上雲端，更涵蓋治理機制、算力分配與產學研對接的完整制度，意圖在缺晶片、限算力與專利壁壘交織的國際局面下，爲中國打造出自給自足的AI開源通道。

理事會首批14家成員組合成國家隊，百度、火山引擎與商湯科技提供業界成熟的大模型與推理框架；北京智源AI研究院、上海 AI 實驗室代表學術源頭；情感機器（SwanLab）改進AI模型訓練流程、硅基智能聚焦數位人直播平臺與多模態應用；而華爲及摩爾線程分別從升騰、GPU角度補上國產算力；全球計算聯盟與中國信息通訊研究院負責標準與開源治理；天翼雲則以國家級雲網資源撐起底層算力調度。這種「硬體—框架—模型—應用—治理」的AI生態系拼圖，意味着中國不再僅靠單點突破，而是試圖用開源來整合整個AI產業鏈。

魔樂社區的策略分爲三層：首先是開源，至今已託管逾1萬個專案，其中包含 DeepSeek、通義千問Qwen 等語言模型以及升騰適配版本，並同步釋出二百多款可即時部署的體驗空間；其次是開源協同，引入Git風格的共編機制與SIG工作組，鼓勵晶片廠與模型作者共同優化算子，而非各自爲政；最後是社區營運，透過用戶成長激勵與大學課程，將開源文化滲透到開發者教育，降低中小企業試用門檻。這三層設計對應的是 Hugging Face、GitHub 與 fast.ai 在國際市場分別扮演的角色，只不過魔樂在同一平臺內完成整合，並側重於「國產硬體即插即用」的可落地性。

國家層面的動作也緊跟其後。中國信息通信研究院在5月與魔樂社區，共同建構「開源大模型智選中心」，爲開源模型提供效能、安全與倫理測評，一旦通過即可貼上「智選」標籤供政府採購與行業應用。此舉讓社區不只是技術交換站，更成爲政府認證與產業應用落地的入門門檻，大幅降低地方政府與國企導入開源模型的合規風險，同時形成由上而下的流量虹吸效應。

值得注意的是，魔樂社區聚焦開發開源模型，主要是迴應中國面對美國AI半導體封鎖壓力的現實選項。在先進製程受限、美國出口管制緊縮背景下，閉源模型需仰賴海外雲與專有 IP，難以保證長期供給；反之，開源既可繞開黑盒算力依賴，也方便在中國國產GPU與多種異構架構模型間做蒸餾。透過魔樂，華爲升騰GPU可在第一時間取得主流模型權重並完成算子對齊，從而縮短「硬體出樣到模型可用」，對內強化生態黏性，對外展示中國 AI 堆疊在成本與速度上的競爭力。

綜上所述，魔樂社區是中國在後ChatGPT時代，嘗試用「開源國家隊」模式重塑 AI技術路徑與產業分工試驗。它把算力瓶頸、資料孤島與安全審查這三道難題，拆解成爲由社區流動、標準對接與行政背書共同解決的方程式。這種自上而下與自下而上交織的雙軌策略，將決定中國能否在全球AI競賽中，從追隨者走向規則共同制定者。若魔樂模式最終證明可以複製到醫療、金融或城市治理等垂直應用場景，則「開源」將不再只是技術名詞，而將成爲中國數位主權AI的新突圍路徑。

（作者爲中華經濟研究院輔佐研究員）

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