乌镇峰会主论坛上，院士与深度求索、千问、MiniMax共同探讨——三问AI开放共生

11月3日下午，2026年世界互联网大会乌镇峰会主论坛在乌镇互联网国际会展中心乌镇厅举行。

11月3日下午，乌镇。

2026世界互联网大会乌镇峰会主论坛上，一场汇聚科研领军者、全球治理专家与深度求索、千问、MiniMax等国内头部开源大模型核心力量的思想碰撞正在展开。

水乡的温润底色与智能机器的未来质感，在同一块舞台上交融。大屏之上，一个磅礴舒展的“源”字跃然浮现，成为这场高端对话的精神锚点。

当前，人工智能正从技术迭代迈向产业落地，从闭环深耕转向开放共生。立足乌镇、放眼全球，这场对话将为开源生态建设、技术向善与全球协同治理带来哪些启示？

一问开源：为什么要交出最好的模型

中国工程院院士、之江实验室主任王坚把第一个问题抛给深度求索研究工程师高熙：为什么选择开源，把最好的模型交出去？

“如果AGI（通用人工智能）本来十年之后到，我希望它一年之后到；如果它本来一年之后到，我希望它明天就到。”高熙的一番话，引发全场深思。

今年峰会主题就是开放开源。然而，今天再谈开源，格局已与软件时代不同——更多中国团队正从使用者变成贡献者。

高熙忆起2023年初第一次接触ChatGPT的瞬间：与机器对话、依靠人工智能完成科学突破——过去只停留在幻想里的东西，忽然有了路径。此后两三年，模型从翻译聊天走向深度推理，走向解中考题、高考题、竞赛题，走向能替他干活的代码助手，再走向破解连数学家和计算机科学家都尚未解决的难题。“AI每一年的发展都比前一年要快。”

在他看来，真正的对手不是国内同行，也不是海外巨头。“时间才是那个无法战胜的对手，它一分一秒地走。”

这个视角一旦建立，开源的账就要重算：别人先解决了某个问题，正确的做法是快速用上，而不是挡住他——“阻挡了别的公司，也阻挡了AGI的到来。”开源因此像一种“出于私心的无私行为”：最终受益的，也包括开源者自己。它被选择，不是姿态，而是效率机制、是参与创造AI的权利，也是一场能让创新持续回流的接力。

千问也是开源生态的拥趸。三年多前，阿里巴巴ATH事业群千问大语言模型项目负责人刘大一恒亲手完成千问第一代7B模型的训练并开源。此后，这一系列陆陆续续开源460多款模型，全球下载量超过40亿次。

在他看来，开源的意义有两层。一层是加速创新。“如果没有开源，大模型的能力也许只掌握在少数人和少数企业手里。开放的不只是使用权，也是全球每一个人参与创造AI的权利。”高校和科研院所不缺想象力，缺的是算力和参与开发的条件；1.5B、3B、8B这些中小尺寸模型，恰恰成了学界门槛最低的实验资产。“学生来面试时会说，学生时代做实验用的就是千问的模型。”这些实验又以论文、博客、数据集、框架的形式回流，反哺开源社区。

另一层是去中心化的创新。全世界有大量多样化问题，头部公司未必关心：特殊品类、特殊语种、特殊算力设备上的适配需求。“有了开源，这些‘最后一公里’才有人去做。”

不过，开源也并非只有协同没有竞争。MiniMax首席架构师、开放平台负责人冯雯提醒，竞争依旧激烈，只是标的变了：不再是把能力锁在自己手里，而是看谁能让更多人用起来、改得动。

二问治理：交出去之后，谁来托底

“把最好的模型交出去，换回来的是更快的迭代和更大的生态。另一面随之而来：技术交到更多人手里，隐私与安全无法回避。”王坚话锋一转，抛出第二个话题。

“开源模型确实比闭源模型多出一些额外的安全问题。”刘大一恒并不回避，“其一，模型一旦开源就会被大量使用，如果它出现了问题，影响面不同于闭源模型；其二，开源模型有开放的生态，安全性很大程度依赖后训练本身的安全能力，而第三方开发者完全可能绕开这些能力，使其变得不够安全。”

但同时，开源也在间接作用于模型安全和治理。“开源模型更加白盒，会有很多学者去研究它的安全；现在模型的攻防能力越来越强，未来开源模型的防御能力也会越来越强，很多场景下我们可以用开源模型增强防御。”刘大一恒表示。

“开源要解决的是加速AI扩散，治理要解决的是如何更负责任地释放人工智能。二者相辅相成，才能帮我们更快、更安全地到达AGI。”刘大一恒说，治理仍是当下极重要的问题，需要更多人才、更多投入——它是一个生态问题。视线得拉长到模型之外：这个时代需要更多法律法规、行业规范和基础设施托底。

冯雯讲了一个在一线工作中反直觉的发现：把大模型真正落到行业里，开源反倒成了大家自主可控的选择。

为什么？模型进入完全闭环的场景，很多企业有自己的私有数据，一些国家也有特定领域的数据。“他们会基于更白盒、更开源的模型做增量训练、做微调，把通用模型变成自己的领域模型、自己的主权模型。”在她看来，开源不只“交出去”，也是另一种“留下来”。

“而当模型真正进入一家公司、一个行业，安全怎么解、私有化部署时上下游怎么配合，业内和全球会有很多人一起去考虑。这反而是开源带来的新课题。”她表示。

这也正是国际人工智能治理协会主席约翰·希金斯认为要处理的难题。在他看来，开源最大的好处，是大量的人持续参与、持续改进，也就是“众智”带来的机会。但问题也恰恰在这里：怎么在拿到“众智”好处的同时，又保住可信？

希金斯表示，这需要结构，需要测试、评估和标准。这些要求也许会让开发者觉得被拖慢，甚至感到沮丧；但终究要有一个平衡——我们要交付的，是社会和经济能够信任的东西。

主论坛举行了人工智能乌镇对话。潮新闻记者 李震宇 林云龙 摄

三问未来：我们会走到哪里

当下，人工智能正处在从技术迭代向产业落地、从闭环深耕向开放共生跨越的关键转折点，也处在从尖端模型迭代到普惠场景落地的生态重塑窗口期。

在这个节点上，王坚抛出一个问题：我们的未来，会如何被AI影响？

刘大一恒从工作、教育、生活这三个离人最近的地方谈起。

工作上，过去我们衡量一个人的生产力，看专业能力、执行力、工作经验、可投入时间，综合起来评估。刘大一恒说，“到了AI时代，会多出一项更重要的能力：这个人如何驾驭AI，如何有效地组织AI来提升生产力。”

相应地，对人的能力要求也在变：能不能提出更好的问题，能不能组织好这些力量，能不能在关键信息的抽取和判断上做得更好。他相信，在AI工具的帮助下，人类一定会有更多机会去改变和创造世界。

教育上，刘大一恒比较乐观。首先，AI会减少教育的不平等。“我们小时候要接受好的教育、遇到好老师，可能得跑到县城去。现在AI改变了获取知识的方式，无论在城市还是在偏远地区，都可以用更低的成本触达世界上最顶尖的专家。”

其次是个性化教育。刘大一恒的孩子从小对天文非常感兴趣，但要给孩子讲好天文其实不容易。有了AI，他的妻子用千问的模型几句话就做出了PPT，做出了黑洞模拟软件，讲给孩子听。“这在过去很难做到，它能激发孩子的想象力和创造性。”刘大一恒表示。

生活上，他觉得AI像一次工业革命。“物质生活会被改善，我们会有更多时间去追求自己的梦想，去了解以前好奇但没有时间了解的问题，去做以前做不到的事。同时，也会有更多时间和精力去建立人与人之间的情感连接，比如陪伴家庭。”他表示。

放到产业现场，速度更直观。2023年，大模型的主要用途还是聊天，最大的场景是提供情绪价值的软件和智能硬件；三年之后，它已经在做界面设计、挖掘软件漏洞、破解数学难题、处理生物制药中的算法问题。

在这个过程中，冯雯很能体会一句中国俗语：众人拾柴火焰高。他们开源视频模型之后，出现了很多意想不到的好事。芯片厂商、开发者、内容创作者都来做适配，还把自己做模型训练的工具发到社区里。她提到，有公司基于他们的模型做后训练和加速，最后能在2秒内生成5秒视频——生成时间比视频本身还短，社区很快玩出了各种有趣的花样。“那段时间，每天在测试里看到的玩法都让我们惊讶：原来我们的模型可以做到这些，这是我们自己之前根本没想到的。”后来，这类模型又生出更实时互动的玩法，很多世界模型也基于它去做。冯雯觉得，把模型开源出去、做共建共享，一定会带来更多有利于社会、更能体现社会责任感的东西。

也正因为技术被这样一层层放大，冯雯更在意谁来接下一棒。她说，大模型压缩了智能的密度，让技术更加平权，所以特别需要更有创造力、更有生命力的年轻人加入。什么是AI原生的组织，什么是AI原生的产品形态——这个问题，需要真正AI原生的下一代来回答。

“不忘初心，方得始终。”高熙提醒包括自己在内的年轻人，“不要忘记，找到那件你愿意把余生都献出去的热爱的事，对我来说，就是追求AGI。如果你丢失了这个初心，很容易在AI的洪流里不知道自己接下来要干什么。”

从乌镇出发，开源这道题没有终局答案，但方向正越来越清楚：不是把智能锁进少数人的柜子，而是让全人类共同参与、共同治理、共同受益。

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责任编辑：谢履冰