文/金思宇

引言：水乡里的那道选择题，本身就有问题

2026年11月2日至5日，浙江乌镇。白墙黛瓦之间讨论的却是最前沿的命题。138个国家和地区、约1800位嘉宾、27场分论坛（为历届最多）、671家中外企业——以“开源开放 共建共享——携手构建网络空间命运共同体”为主题的世界互联网大会乌镇峰会在此落幕。

而在所有议程之外，一个更为尖锐的追问反复被抛上台面：

当超级智能的能力边界不断外扩，它究竟该被关在少数顶尖实验室的无菌室里，还是铺成全人类共享的基础设施？

支持前者的理由充满直觉上的说服力：能力越强，越需要隔离。一旦失控，后果不可逆。支持后者的主张同样理直气壮：若将人类历史上最强大的通用技术交由极少数机构独占，由此产生的不平等同样不可逆。

两方的焦虑都真实存在。但本文的核心判断是：这道题本身问错了。

它预设了世界只有两种状态——黑箱垄断或完全放开。这如同在问“电力应该锁在发电厂里，还是让每家每户随便接线”。前者会导致技术窒息，后者则会引发灾难。现实中，电网之所以能够点亮千家万户，依靠的既非封锁发电机，也非放任私接乱拉，而是标准、计量、断路器和一整套可追责的接入规则。

乌镇给出的答案正指向这条常被忽略的第三条路：分层开放、可信交付、以安全基础设施托底。它既不让最强能力锁进暗室，也不把未对齐的系统随手交予任何人。要理解这一路径，首先需要拆解那个被过度打包、以至于失去分析价值的概念——“开源”。

一、“开源”是四件事，不是一件事

把“开源”当作整体来赞成或反对，讨论必然失焦。模型权重、训练代码、训练数据、推理接口，是四样风险属性完全不同的事物：

  • 权重开放（如千问已开源超470款模型、全球下载量突破百亿次量级），解决“谁能用”的问题；

  • 方法与代码开放（如DeepSeek研究工程师高熙所言，“发现更低成本的训练方式，最自然的做法是立即公开”），解决“谁能改进”的问题；

  • 数据开放涉及隐私、版权与国家安全，必须受最严约束；

  • 接口与服务开放解决“谁用得起”的问题，背后是算力账单。

主张“锁起来”的人，担忧的是未对齐能力被恶意调用；主张“铺出去”的人，诉求的是中小开发者与发展中国家不被排除在生态之外。两者的关切对象不在同一层，完全可以并行满足。

阿里巴巴千问项目负责人刘大一恒的判断点明了这一逻辑：单独限制模型开放可能难以从根本上解决问题，应从模型之外寻求解决方案，包括完善法律法规、制定行业规范以及建设更多安全基础设施。限制的对象应是“危险的使用方式”，而非“广泛的可及性”。

二、封闭路线的三处硬伤

第一，封闭消除不了风险，只让风险变得不可见。风险并不会因为模型闭源就自动消失。闭源仅意味着只有少数人能看到系统的内部机理，外部研究者、监管机构和受影响群体均无法进行独立审计。一个无法被审查的系统，恰恰是最难被信任的系统。

国际人工智能治理协会主席约翰·希金斯的判断值得重视：开源模型的安全性未必逊色，关键在于部署到医疗、交通等现实场景时，必须建立在“基于实证的信任”之上——这需要统一的评估体系、可共享的测试方案以及跨国互认的认证机制。信任源于可验证性，而非保密性。

第二，封闭会系统性地削弱安全研究能力。安全能力的提升依赖于对抗性测试、红队演练与漏洞挖掘，高度依赖庞大的开发者基数。一个汇聚数十国数千万开发者的开源社区，其发现并修复漏洞的速度天然快于任何封闭实验室的内部团队。将安全寄托于少数人的自觉，本身就是最大的安全隐患。

第三，代价由全社会承担，收益由少数人独占。这是最根本的正当性问题。联合国秘书长古特雷斯曾发问：新技术的改变究竟会缩小还是扩大不平等，是集中权力还是拓展机遇？如果最前沿的智能仅服务于支付得起高昂API费用的客户，智能鸿沟将成为比数字鸿沟更难跨越的新壁垒。

曾毅教授的一句话道破了全球处境的共性：“每一个国家在人工智能发展面前和安全挑战面前都是小学生。”既然是小学生，就没有任何一家机构有资格宣称自己已经掌握了足以替全人类做决定的成熟度。

三、但无条件开放同样不负责任

反方向的极端同样经不起推敲。

其一，开源同时放大了创新的带宽和滥用的带宽。刘大一恒坦承开源的两项固有难题：一是不可撤回性——模型一旦公开便大量传播，出现缺陷无法像闭源那样在线修复；二是缺少外部防护屏障——第三方拿到权重后可尝试绕过内置安全护栏。因此他提醒，单纯依据模型当前能力进行分级，可能忽视模型经过训练后释放出的潜在能力。

其二，“普及”不等于“普惠”。可得性不等于可负担性。一个免费下载的千亿参数模型，若缺乏算力运行，对资源匮乏地区的乡村诊所依然形同虚设。正如《携手构建全球开放人工智能行动倡议》所指出的：算力、数据和人才在AI变革中愈发重要却又高度集中，具备研发和应用基础大模型条件的国家和企业仍属少数。开源消解的是知识壁垒，算力固化的却是要素壁垒。只谈模型开源而不谈算力普惠，“共享基础设施”只是一句空话。

其三，场景决定风险等级。从实验室指标到临床落地，中间横亘着多中心验证、临床准入与伦理合规。医疗、司法、金融、自动驾驶等高风险场景，必须适用与创意写作完全不同的准入标准。

四、乌镇的解法：三层架构，把“可控的共享”变成工程问题

本届峰会不再纠缠“开或不开”，而是回答“如何开放、向谁开放、以什么条件开放”。

规则层：划定底线，而非限定路径。

峰会首次发布的《携手构建全球开放人工智能行动倡议》，围绕共同推进开放和发展、共同维护安全和可信、共同参与对话和治理、共同坚持互利和包容四大方向提出18条具体行动主张。其核心落点有三：

  • 呼吁共建共享算力池和高质量数据集，设立开源种子基金，支持全球南方国家在开放底座上开展本地化开发；

  • 鼓励以宽松许可、免费商用、自由微调的方式开放模型权重，让缺乏算力和研发预算的企业和科研人员也能低成本创新；

  • 实施分级风险管理，按能力大小对前沿大模型、一般用途模型和具体应用提出差异化要求；同时强化技术可追溯，推动模型参数、训练数据来源和训练过程更加透明，让每一个开源模型“来路清楚、去向可查”。

这份文件并非强制性条约，但其意义在于把“开放”和“安全可信”并列写进同一份文本。国家网信办有关负责人明确表示：应当鼓励开源开放、合作共享，促进数智领域科技创新、产业发展、场景应用，推动创新成果惠及全世界。这里并未片面强调“全面放开”，而是将开放发展与安全治理并列推进。

同期，由中国信通院联合腾讯、蚂蚁、阿里、抖音、华为等20家单位发起的《智能体发展自律公约》，提出了健全信任体系、建设互联基础设施、提升互操作水平、提升安全防护能力、健全治理机制、保护用户权益、加速赋能千行百业、推动技术普惠共享八条自律措施。其中明确要求保障用户的知情权、选择权和对重要事项的最终控制权，防范个人信息滥用、过度迎合与认知操纵，加强对未成年人、老年人等特殊群体的保护，并共同抵制利用智能体实施算法压榨、黑灰产等行为。

技术层：把治理做进架构，而不是挂在外面。

这是最具实质意义的进展。11月4日发布的智能体身份注册与解析平台，重点解决身份编码、跨域解析和可信互通问题，并在此基础上建设运行平台承载智能体接入与能力发布。作为先导验证，“智联浦江”行动计划稳步推进，多家运行平台和服务机构相继接入；蚂蚁集团研发的APASS统一身份账号致力于让用户对智能体的委托“看得见、收得回”，并与20多家伙伴共建ASL协议及配套可信连接能力。

这一转向意义深远。蚂蚁集团副总裁陈亮的一句话道出了本质：智能体的规模化上限，不在“能不能干完一件事”，而在“能不能被托付一件事。治理正从道德呼吁转化为可执行的工程规范——权限边界、数据流向、操作留痕全部由系统强制执行而非人为承诺。

能力层：把安全本身建成公共品。

曾毅团队发布的《前沿人工智能安全与治理2026：风险认知与协同治理》报告系统梳理了前沿AI风险图景，识别关键治理缺口。曾毅据此建议：推动人工智能技术领先国家率先建立协同机制，将安全治理能力建设作为人工智能发展的重要支柱；加强风险信息通报与联合处置。

其逻辑在于：安全评测基准、红队数据集、风险通报网络、深度伪造检测能力——这些属于典型的公共品，单个企业缺乏供给动力，却能让所有参与者受益。将它们作为共享基础设施来建设，远比争论某个模型该不该开源更具实际价值。

五、三个现场案例，三种答案

理论探讨之外，几个真实场景能够更直观地展现“可控共享”的实践形态。

案例一：小语种的专属方案。千问项目负责人刘大一恒指出，开源不仅开放了大模型的使用权，让全球每个人拥有参与创造AI的权利，更是让闭源模型难以覆盖的小语种、特殊硬件、离线场景等问题获得回应。头部企业出于商业回报考量通常不会主动涉足这些小语种市场。这正是分布式创新的典型价值所在：开放底座使得边缘需求也能获得专属的技术解决方案。

案例二：具身智能的场景反哺。本届“互联网之光”博览会吸引了54个国家和地区的671家企业参展，展示发布1000余项新技术新产品，100多款具身智能机器人现场实景作业。这类落地应用依托的并非单纯的参数军备竞赛，而是开源底座加上真实场景数据的持续反哺——这是一个开放生态特有的正反馈循环，封闭体系难以复制。

案例三：普惠适配的真实需求。在数智健康论坛上，红十字国际委员会东亚地区代表处主任游佩骏介绍了支持开发数字方案、助力战乱地区患者康复的实例，并表示愿与中国企业、机构合作打造普惠、适配、负责任的数字化方案。技术的价值最终由最需要它的人来定义。

三者分别回答了：谁有资格创新、谁来定义价值、代价由谁承担。它们共同印证了一个结论：基础设施的价值不在于集中控制，而在于降低参与门槛。

六、立场：同时拒绝两种极端

一组数据反映了当前的产业态势：OpenRouter数据显示，某周全球调用量前五名清一色为中国模型，总调用量达93.54万亿Token；国产开源大模型全球累计下载量突破百亿次。

开发者正在用真实需求投票。哪里开放、哪里具备性价比、哪里愿意共享，资源就流向哪里。这并非行政动员的结果，而是市场选择的自然呈现。

但更为重要的是中国在这一进程中展现出的立场克制。中国的主张之所以具有说服力，恰恰是因为同时拒绝了两种极端：

  • 一是借安全之名筑起“小院高墙”、制造技术割裂。正如倡议所针对的：各国监管规则“各说各话”，发展中国家难以共享智能红利，全球治理呈现碎片化困境。卡巴斯基全球研究与分析团队负责人伊戈尔·库兹涅佐夫评价：中国的这项倡议旨在统筹协调人工智能安全的整体方案，解决各国方法上的分歧。

  • 二是借开放之名规避治理责任、放任风险外溢。安恒信息董事长范渊提醒：AI自主攻击能力已大大增加，需要用AI对抗AI，才能让开源开放更加可持续发展、更加普惠。

王坚院士的倡议为此提供了完整的坐标系：共建开放的算力和数据资源，推动计算资源、高质量数据集和公开评测基准共享；探索模型、代码、数据分层开放的规范，在保障透明度的同时尊重各国实际情况；加强人工智能安全合作，建立安全风险与有害内容的全球协作响应机制。

他有一句总结极为精准：“开源追求开放，但开放的前提是可信、可控、可治理。”

七、四条原则：回答“怎么共享”

基于上述分析，针对“超级智能该如何安放”这一问题，提出四条可操作的原则。

原则一：坚持分层开放，拒绝整体打包。 模型权重、训练方法、训练数据、推理服务应适用差异化的开放策略与监管强度。建议建立分级分类的开放清单制度，明确哪些层级默认开放、哪些需资质审核、哪些严格受限，并向社会公布判定依据。透明度应首先应用于“开放决策”本身。

原则二：将安全能力建设为全球公共品。 设立跨国共享的评测基准、红队数据集、风险通报网络和深度伪造检测服务，由国际组织牵头、多国共同出资、结果互认。这是化解“开放即危险”担忧的最务实途径——当安全验证变得廉价且易得，开放的边际风险便会显著下降。

原则三：将算力普惠纳入“基础设施”的定义范畴。 如果只开放模型而不解决算力门槛，“共享”便只能停留在口号层面。建议在清洁能源富集区规模化布局智算中心，推动绿色算力成本下行；面向发展中国家和中小企业提供可负担的推理服务配额；将单位token能耗、绿电占比纳入新建智算中心的准入条件。没有算力支撑的开源，只是一种象征性的慷慨。

原则四：高风险场景实行“许可制+人工兜底”。 医疗诊断、司法裁量、金融授信、自动驾驶、关键基础设施控制等领域，必须建立严格的准入许可、第三方审计与强制人工复核通道，并保留申诉救济渠道。开放程度应与场景风险成反比——这是一条不可逾越的红线，且不应因技术路线的不同而有所松动。

结语：河床与活水

乌镇的水，靠的从来不是一泓静美，而是日日清淤、处处护岸。

这个比喻恰如其分地概括了本次峰会达成的深层共识：智能如同活水，既需要奔涌的空间，也需要规范的河床。

回到最初的那个问题——超级智能应该被关进无菌室，还是铺成公共基础设施？

答案是：它既不该被锁起来，也不能被随意撒出去。它应当像电网、像公路、像互联网一样，成为一种“有规则接入的公共基础设施”。任何人都可以接入使用，但接入的标准、运行的规范、事故的追责机制，必须事先明确且人人可知。

因为历史反复证明了一个朴素道理：技术封锁或许能换来短期的领先优势，却无法建立长期的信任基础；而无序的开放虽能带来一时的繁荣表象，终将付出沉重的社会代价。中国倡导的“开源开放、共建共享”，其核心价值不在于单向地打开自家的大门，而在于向世界证明：开放与安全可以兼容，发展与治理能够并重，技术进步的成果完全可以实现公平分享。

衡量这场辩论最终胜负的标准，并不在于哪一方的论点更为雄辩，而在于：一位资源匮乏地区的医生能否用得上母语的智能诊疗助手；一家县域小厂的工程师能否负担得起一次模型调用；一位老人能否放心地将健康数据托付给智能系统；一位年轻开发者能否在不依附巨头的前提下创造出有价值的产品。

当这些问题的答案都趋向肯定时，“以人为本、向上向善”便不再是一句空洞的口号，而是触手可及的现实。

作者简介：金思宇，中国智库高级研究员、国际问题观察家、经济学家，长期从事数字经济、全球治理与科技政策研究。

注：文中引文与事实依据包括2026年世界互联网大会乌镇峰会（2026年11月2日至5日）开幕式及主论坛“人工智能乌镇对话”、《携手构建全球开放人工智能行动倡议》（世界互联网大会人工智能专委会发布，四大方向18条）、《智能体发展自律公约》（中国信通院、北京国家区块链技术创新中心、腾讯、蚂蚁、阿里、火山引擎、华为等20家单位发起，2026年11月4日）、智能体身份注册与解析平台及“智联浦江”行动计划、《前沿人工智能安全与治理2026：风险认知与协同治理》报告、“网络空间命运共同体共建计划”、“互联网之光”博览会、“直通乌镇”全球互联网大赛及数字经济产业合作大会签约情况；王坚、曾毅、云晓春、邬贺铨等院士专家发言；蔡崇信、高熙、刘大一恒、冯雯、陈亮、朱殿君、约翰·希金斯、洪曜庄、周源、奚丹、范渊、库兹涅佐夫、阿兰·艾纳、游佩骏等企业界与国际组织人士公开表述；国家网信办有关负责人表态；中国网络空间研究院信息化研究所副所长李阳春关于国产开源大模型下载量的表述。以上产业界人士言论属其个人或企业立场，不代表本文观点。OpenRouter调用数据为第三方平台统计。