中国AI亮相里斯本网络峰会:开源模型出海,欧洲企业主动洽谈

资讯 腾讯网 作者:腾讯网 全文 1890 字 · 约 5 分钟读完 分类Manus小鹏机器人汽车

“未来的超级明星,越来越多不再来自加州,而是来自中国。”11月10日在葡萄牙首都里斯本开幕的2026网络峰会(Web Summit)上,峰会的创始人兼CEO帕迪·科斯格雷夫(Paddy Cosgrave)对全场万余名观众说。AGIBOT的跳舞机器人、小鹏汇天的分体式飞行汽车“陆地航母”成为开幕式舞台上备受瞩目的主角,M

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“未来的超级明星,越来越多不再来自加州,而是来自中国。”11月10日,2026网络峰会(Web Summit)在葡萄牙首都里斯本开幕,峰会创始人兼CEO帕迪·科斯格雷夫(Paddy Cosgrave)当着全场万余名观众说出这番话。

AGIBOTManus联合创始人则在现场做了展示。

这场欧洲科技盛会上,中国的人工智能技术被摆到了聚光灯正中央。参展中企不止大模型公司,还覆盖机器人、无人机、云计算等领域。多家中国参展商对澎湃新闻(www.thepaper.cn)表示,来咨询和洽谈业务的欧洲企业很多,葡萄牙当地大学生甚至直接递上简历,对中国科企兴趣浓厚。

另一边,全球各地的初创企业也在往AI赛道里挤,年轻创始人信心十足,扎进垂直行业的具体场景。有人用AI实时采集分析全球音视频信息,有人做网红营销的自动化管理,有人为职业体育机构制作分发个性化内容,还有人辅助二手电动汽车的检测、估值和交易。竞争的焦点,正从模型能力本身转向另一件事:怎么把AI嵌进具体业务流程,并跑出可持续的商业模式。

英伟达风波同样成了各组讨论绕不开的话题。与英伟达深度绑定的西方云厂商和AI公司高度关注事态走向,涟漪还在向更大范围扩散。欧盟负责

大模型开源与闭源之争

硅谷风险投资公司

不过报告也显示,中国开源模型采用率虽然在涨,企业模型预算的大头仍然落在闭源模型上。在企业通过

全球AI产业链由此浮现出一种新的分工:美国科技巨头在闭源API商业化上领先,中国开源模型则成为海外开发者适配、二次开发、搭建自家服务的基础。

“未来的关键并不是简单地争论开源还是闭源。对每一家企业来说,最重要的还是

吉尔伯特进一步指出,手里握着最好的开放权重模型,不代表就能拥有最好的智能体或最好的系统。不少模型主要拿开放的互联网数据训练,可对大多数企业来说,这还远远不够。

外界对开源模型商业化的质疑一直没停,中国AI企业正在用行动回应。

“开源本身就是一种商业模式,可以高效且低成本地聚拢开发者,这帮人将来有可能变成公司的客户。我们已经在开源模式上验证过,模型公司照样能把商业闭环跑通。商业闭环一旦成立,公司就能不断拿到资源、持续迭代模型。”

面壁智能

中国开源大模型在全球市场正加速出海、规模化渗透。英国金融科技公司Revolut已将中国

Anthropic的国际业务负责人纪尧姆·普林森近期接受美媒采访时说:“在安全性方面,我们必须对开源技术格外谨慎。我无法代表开源模型发言。但从定义上讲,它们的风险更大。”

说到这个话题,帕迪·科斯格雷夫对澎湃新闻表示:“我认识的几乎每一位非人工智能领域的科技创业者和公司都在使用中国的开源模型。所以我很难对西方的闭源模型持乐观态度。”

这几年,把旗下AI项目开源、与全球开发者共享的科技巨头越来越多,美国的谷歌、亚马逊、IBM都在名单里。开源还是闭源,说到底只是路径选择,企业手里握着自主选择和切换不同模型的控制权。

AI海洋中的热浪与冷流

网络峰会的一个角落里,来自不同国家的首次创业者凑在一起互通有无,热烈情绪里夹着一丝焦虑。多名创业者对自己挖掘的AI应用场景信心满满,但有个共同的难题:投资难寻。

西方风险投资市场正向少数头部AI公司集中。毕马威私企季度报告显示,2026年第一季度,AI拿走了全球风险投资中不成比例的高份额,其中相当一部分资金流向少数几家专注于

被问及“是否担心AI泡沫”时,

佩尔希克今年早些时候离开亚马逊,投身AI创业。在她看来,眼下整个行业构建AI的方式是整体式的、静态的,还让所有人产生越来越相似的想法。“这意味着,人类思维的多样性正在减少,这非常危险。”

佩尔希克在琢磨的是:怎样构建一种能持续感知信息的系统?“它不应只在用户输入提示词时才运作,而应持续感知信息,并在与人类的互动中不断学习和改变。”她把这个概念形容为“

AI领域的新概念一茬接一茬,大部分很快就没了踪影。好几位科技创业者提到,眼下有关AI的讨论里,不少不符合主流叙事的可能性被漏掉了。主流叙事盯着追技术前沿、砸巨额资金,AI发展的其他面向却没被充分呈现出来。

佩尔希克选择离开大厂自己创业,对前景感到乐观,打算沿不同路径挖掘AI的潜力。不过她也坦言,算力上的供需矛盾确实存在。

美国AI初创公司You.com与Recursive的创始人理查德·索彻把话说得很直白:“围绕AI的一部分兴奋和一部分恐慌,其实都被放大了。不管怎样,想让模型产出真正有巨大潜力的实用成果,海量算力照样得投进去,而数据中心怎么建、钱怎么筹、电怎么供,说到底都得花时间。”

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