“我们想要AGI（通用人工智能）更快到来。”

　　11月3日，在2026年世界互联网大会乌镇峰会的人工智能对话环节，DeepSeek研究工程师高熙讲述了DeepSeek的开源逻辑。对于将研究成果开源，他表示是为了让AGI更快到来。

　　当前，AI技术发展呈指数级增长，每年都有巨大突破：从简单翻译到深度推理，再到解决复杂数学和计算机问题。

　　在AI加速发展的背景下，高熙认为对手是时间而非竞品。“在AI竞赛中，真正的对手不是其他大模型公司，而是流逝的时间。”他认为，无论AGI由哪家公司研发，其带来的技术变革（如医疗突破）都将惠及全人类。在这个视角下，“当AGI到来时你不会在乎它究竟是哪个模型公司带来的”。

　　基于这一初衷，开源成为了更好的选择。高熙表示，研发过程中，发现新方法如更低成本的训练方式、更优的模型结构后，最自然的做法是立即公开以供验证和应用。若他人解决了问题，则迅速跟进应用；若自己解决了问题，则分享以推动整体进程。10月20日，DeepSeek宣布，将内部推理框架DeepInfer全面开源。

　　阿里巴巴ATH事业群千问大语言模型项目负责人刘大一恒表示，开源具有两大重要意义。一是加速AI创新，改变创新范式。刘大一恒表示，开源改变了AI创新的范式，使核心技术不再仅掌握在少数企业手中，而是让全球开发者和生态共同参与创新。同时，开源不仅是开放模型使用权，更是开放了全球每个人参与创造AI的权利。此外，开源可以赋能学术界，同时反哺生态，推动模型发展。

　　二是开源实现去中心化与分布式创新。“头部公司可能忽略小语种、特殊垂类应用、特殊硬件/芯片适配等问题。开源让更多参与者贡献技术，形成更完整的技术生态闭环。”

　　在AI普惠方面，刘大一恒表示开源模型的存在防止价格垄断：开源模型的存在将模型性价比拉升至较高区间，避免了闭源模型可能出现的价格垄断，降低了大众使用门槛。此外，在数据安全与自主权方面，对于数据不能外传的场景，开源允许用户在本地部署，确保数据安全。

　　开源模型同样具有风险，主要体现在不可撤回性和缺乏外部防护依赖。针对开源模型的治理，当前常见的做法是根据模型能力进行分级管理。然而，这种基于当前能力判断的治理方式存在显著缺陷，包括低估模型潜力以及技术演进的不确定性。对此，刘大一恒表示鉴于单独限制模型开放难以从根本上解决问题，建议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基础设施，以缓解安全风险。