在北京举行的 2025 开放原子开发者大会上，中国工程院院士倪光南披露的一组数据，揭示了全球 AI 竞争格局中一个常被西方观察家忽视的变量：中国正在从技术的“消费者”转变为核心基础设施的“提供者”。
倪光南在主旨演讲中明确指出，中国已成为全球开源人工智能大模型的最大提供者。他特别提到了 Qwen（通义千问）、DeepSeek 和 Kimi 等模型，这些模型在 Hugging Face 等国际评估基准中，不仅在某些指标上追平了闭源的 GPT-4，更在开源社区的采用率上呈现指数级增长。
这并非一次单纯的技术展示，而是中国“十四五”规划中关于扩大对外开放与国际科技合作战略的具体落地。
数据背后的生态迁移
不同于消费互联网时代的流量争夺，此次竞争的焦点转移到了底层架构。
倪光南公布的数据显示，欧拉（OpenEuler）开源社区的成员数量已突破 2100 家，汇聚了超过 2.3 万名活跃开发者，全球累计下载量达到 550 万次。
这一数字具有显著的统计学意义。在服务器操作系统领域，550 万的装机量意味着该系统已经突破了“试用期”的临界点，进入了关键业务（Mission Critical）系统的替代名单。对于长期由 Red Hat 和 Windows Server 主导的市场而言，这是一个不可忽视的市场份额变动信号。
分析人士指出，中国企业在开源生态中的角色转变——从单纯的代码贡献者（Contributor）变为核心维护者（Maintainer）——正在改变全球软件供应链的流向。通过主导开源项目，中国正在构建一个平行于硅谷的技术标准体系。
“AI 原生”：操作系统的代际更替
倪光南在会议上提出的另一个核心论点是“服务器操作系统向原生 AI 系统转型”。
这一表述在技术逻辑上意味着底层算力调度机制的根本性重构。传统的服务器操作系统设计初衷是优化 CPU 的通用计算任务，而“AI 原生”要求系统内核优先响应 GPU、NPU 等异构算力的大规模并发调度。
在“人工智能+”的国家战略框架下，这种转型具有双重含义：
第一，技术上，它是为了解决大模型训练与推理对 I/O 吞吐和算力利用率的极致需求；
第二，战略上，这是国家科技自立自强的重要一环。通过控制操作系统这一中间层，可以有效屏蔽底层硬件差异，从而在一定程度上缓解先进制程芯片受限带来的冲击。
地缘科技的博弈新局
正如 Linux 基金会的一份近期报告所暗示的，开源技术正在成为打破技术封锁的非对称武器。
虽然美国在高端芯片制造领域仍占据主导地位，但中国通过 Qwen、DeepSeek 等高质量开源模型的输出，正在软件层面上掌握越来越多的话语权。当全球开发者开始习惯在中国的开源基座上构建应用时，技术脱钩的成本将变得高不可攀。
倪光南呼吁坚持全球化发展战略，推动开源与协同创新，这不仅是对技术趋势的判断，也是一种务实的生存策略。
在技术发展的长周期中，硬件决定了算力的上限，而软件生态决定了算力的覆盖范围。北京正在通过开源战略，试图在后者上建立绝对优势。
这场关于“定义权”的博弈，才刚刚开始。
