近日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海召开。会上，国家发展改革委会同有关部门共同发布了《人工智能合作发展行动计划》（以下简称“行动计划”）和《中国智·惠世界（2026）》案例集，这意味着，中国在继续提升人工智能前沿能力的同时，正在更主动地参与相关的国际公共产品和全球治理规则的供给。
综合会议期间公布的合作举措和安排（如未来五年，面向发展中国家提供5000个人工智能专题研修培训名额；推动气象智能预警方案“妈祖”在30个国家落地应用等），其内涵已经超出传统意义上的技术援助，更接近于为全球提供人工智能时代的公共基础设施。
从企业部署和国际合作的角度看，人工智能基础设施至少包括四个层面：算力、网络和数据构成的资源层，基础模型、算法框架和工具链构成的技术层，制造、医疗、教育和农业等应用层，以及由人才、标准、安全和治理机制构成的制度层。
支撑这一国际合作方向的，是国产模型能力和开放生态的同步推进：一方面，中美领先模型的性能差距，在多项公开测评中呈现缩小趋势，斯坦福大学2026年《人工智能指数报告》显示，截至今年3月，中美头部模型在相关综合测评上的差距已经缩小至约2.7%，自2025年初以来还曾多次交替领先；另一方面，中国模型正在形成鲜明的开放路线，多数国产模型以开放许可证的形式对外发布，允许自由下载和二次开发。能力差距缩小叠加开放生态，使国产模型具备从国内应用走向全球生态竞争的现实基础。在很多新兴市场国家，对于算力和资本相对有限、同时希望保留本地部署和二次开发能力的机构而言，开源的中国模型正成为重要选项。开放权重和工具链不仅可以降低使用门槛，也便于当地机构围绕本国语言、文化和产业需求进行适配，从而减少对单一供应商的依赖。
当前中美人工智能国际合作路径各有侧重。美国更强调前沿模型、先进芯片和可信供应链的安全与竞争力，中国则更突出开源共享、能力建设和发展中国家的参与。此次提出普惠智算服务和建设国际人工智能应用合作中心，可以理解为把企业和开发者层面的模型采用，进一步延伸为政府间的能力建设与治理合作。
但开源不等于免费，展望未来，如果要把开源模型的技术实力转化为真正的全球基础设施，笔者认为，还有几个短板需要加强。
第一是产能。国产模型技术能力的进步有目共睹、毋庸置疑，但是算力瓶颈约束仍然较为明显。2026年1月，某头部国产大模型公司曾因Coding Plan用户增长带来阶段性算力紧张，将每日可销售量降至原来的20%，并承认高峰时段出现并发限流和响应变慢。这个案例说明，模型能力提升之后，在线服务的并发容量、扩容速度和稳定性也必须同步跟上。这既涉及先进算力的获取，也考验国产软硬件适配的工程能力，只有进一步提高稳定供给和弹性扩容能力，面向发展中国家的普惠智算服务才会具备更扎实的产业基础。
第二是成本。需要明确一个概念，开源并不等于免费，开源只是意味着模型权重可以下载、改造和使用，但是并没有免除推理、部署和运维的成本。随着模型参数量的快速增加，据估算，目前部署一个先进的顶级大模型所需要的硬件成本就在几百万级，其日常使用所需要的电力、运维等成本也不是小数目。
第三是人才。随着开源模型本地化部署需求的增长，与之相关的硬件维护、架构优化、日常运营等，都迫切需要补齐一支新的专业人才队伍，既懂大模型技术架构、又懂企业级系统运维的复合型人才供给严重不足。行动计划中“数智人才共育行动”提到要“共建拔尖数智人才联合培养机制”，已经触及这一关键问题，但人才培养周期长，短期内很难缓解企业当下的需求缺口。
对出海企业而言，这次会议释放的信号具有实际意义。行动计划提到，要面向东盟、阿盟、非盟、拉共体、上合组织、金砖国家建设国际人工智能应用合作中心，这类合作中心大概率会成为国产AI技术出海的先行者，尤其对中小企业而言，能够降低寻找本地合作伙伴、沟通合规要求和验证应用场景的试错成本。
对国产大模型厂商而言，国际市场的需求正在进一步打开，但也面临更大的考验，如果算力供给、部署成本和运维人才等短板能够同步改善，此次大会创造的国际合作机会，有望迅速转化为稳定的市场份额和商业收入。
中国模型已经证明了自身的能力，并形成了开源优势，下一阶段的目标是把国产人工智能模型的能力转化为低成本、可运维、可信赖的基础设施，把模型真正部署到更多国家和行业。
冠盈配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
