作者：默思編輯部 發布：2026-07-30
中國工信部總工程師王卫明在國新辦新聞發布會上公布一項數據：中國AI開源大模型全球累計下載量已突破100億次。這個數字涵蓋了從DeepSeek、Kimi K3到Qwen系列等中國團隊釋出的各類開源權重模型，被開發者在全球範圍內下載、微調與部署的總次數，反映的是中國開源模型生態在過去一年迅速擴大的實際使用規模，而不只是紙面上的參數競賽。
更值得注意的是算力基礎設施的成長速度。截至今年6月底，中國全國智能算力規模達到2185 EFLOPS，較去年同期成長177%，整體上架率則達到71.4%。算力規模的高速成長與開源模型下載量同步攀升,顯示這波中國AI產業的擴張,是模型能力與底層算力基礎設施同步推進的結果,而非單純堆疊參數量。
上架率是衡量算力基礎設施實際利用效率的關鍵指標——建了多少算力機櫃不是重點，真正投入運算工作、被實際租用或使用的比例才是。71.4%的上架率,對照過去業界常詬病的「建而不用」算力浪費現象,顯示中國目前的算力建設已經逐漸從單純的基礎設施擴張,轉向更講求實際使用效率的階段。
開源模型下載量破百億次，代表全球開發者對中國開源大模型的採用門檻正在快速降低——不管是本地部署、微調成自有應用，或是單純拿來做技術對標，中國開源模型已經成為許多團隊技術棧裡的既定選項之一，而不是可有可無的備案。
對台灣的AI工程師與新創團隊而言，開源模型生態的百花齊放代表在選擇底層模型時，有更多元、成本更低的選項可以評估，不必完全依賴單一供應商的商用API。但同時也需要留意不同開源模型授權條款、資料合規與地緣政治因素對實際導入的影響。
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