韩国🇰🇷 : 中国人工智能渗透韩国企业…“模型依赖”的警示信号

【韩京商业】报道 随着中国开源人工智能（AI）向国内企业系统普及，人们越来越担心对特定模型的依赖以及未来许可证变更带来的过渡成本。

据人工智能行业3日报道，越来越多的国内企业开始使用中国开源权重模型，例如阿里巴巴Q1。这些模型被认为成本低、易用性高，因为它们允许用户下载权重并在自己的服务器上进行操作或修改。

韩国人工智能与软件产业协会（KOSA）会长金贤珠在接受ZDNet韩国采访时表示：“越来越多的韩国国内企业正在使用中国的开源模型。”她还补充道：“特别是Q-One，由于其对韩语的理解能力被认为相对较高，因此经常被企业使用。”

事实上，Q-One在韩语任务中的得分与国产机型相近。在韩国国立韩国语学院去年4月发布的《2025年基于指令的编辑支持语料库研究分析》中，Q-One系列机型 在语言使用咨询和空格等韩语任务中得分为2.18分，而Naver HyperClova X的得分为2.22分。

Q-One系列模型在全球开发者生态系统中也得到了广泛应用。据Hugging Face统计，今年1月至7月，Q-One系列模型的下载量约为20.61亿次。基于Q-One衍生、经过微调或修改的模型数量为151,448个，分别是Meta系列模型总数的2.6倍和Llama系列模型总数的4.7倍。Hugging Face去年春季发布的一份分析报告显示，过去一年中，中国模型的下载量占总下载量的41%。

系统连接越深，改变模型就越困难

开放许可也促进了Q-One生态系统的发展。据Hugging Face统计，今年发布的178个中国模型（参数超过200亿）中，59%使用了Apache 2.0许可，22%使用了MIT许可。这些许可在企业修改模型或在自身环境中运行模型时，限制相对较少。

然而，如果数据已连接且业务系统是为适应特定模型而构建的，那么迁移到其他模型时就需要额外的工作。现有的连接结构和应用程序必须调整以适应新模型，并且性能必须重新验证。这就是为什么会出现“模型依赖性”现象的原因，即特定模型使用时间越长，切换到其他模型就越困难。

这种依赖性并非中国人工智能独有。即使是像OpenAI GPT或Antropic Cloud这样通过API提供的封闭系统模型，如果与企业系统深度集成，替换成其他模型时也可能需要进行开发和验证工作。

开放式权重模型为企业提供了比封闭式权重模型更广泛的选择。这是因为企业可以直接下载权重文件，并在自己的服务器上进行操作和修改。然而，当前模型以开放方式发布并不意味着后续发布的最新版本也会遵循同样的开放条件。

事实上，近期中国部分超大型模型出现了新的商业使用条件。Hugging Face 分析指出，在最新的大型模型中，例如 Q-One 3.8，已经出现了与现有条件不同的授权许可条件。

阿里巴巴的QOne 3.8 Max也采用了自己的许可模式。如果过去12个月内，从事服务型模式或AI工作助手业务的公司及其关联公司的总收入超过5000万美元（约合673亿韩元），则必须与QOne签订单独的许可协议才能进行商业使用。如果该服务仅在公司内部使用，则不受此限制。

Q-One 模型（之前以 Apache 2.0 版本发布）的使用权不会改变。企业可以继续使用现有版本，但如果希望升级到性能更佳的最新版本，则必须重新查看新版本的使用条款。

Openweight 的条件也在发生变化…… 并行保障国内人工智能能力

在中国软件市场，也存在开源软件后续版本管理方式发生变化的情况。例如，安卓虚拟化软件“VirtualApp”于2017年12月停止更新其开源版本，随后转而开发私有商业版本。中国法院 裁定，虽然此前根据GPL开源协议发布的版本仍适用GPL许可，但 对于新开发的版本，可以采取不同的管理方式。

从公司的角度来看，即使可以继续使用现有版本，也必须评估新的条件才能利用最新的功能和性能。如果某个特定模型已经过优化并与内部数据和业务系统连接，则必须决定是继续使用现有模型、接受新的条件，还是切换到其他模型。

政府还提及中国开放权重模型的实际应用以及自身人工智能能力的保障。副总理兼科学技术信息通信部部长裴京勋近日在社交媒体上表示，“仅仅开发出好的模型是不够的”，并补充说，“我们必须认真对待中国开放权重模型仍在许多领域得到应用这一事实。”

他还 强调，“如果我们不能完全依赖外国模型来构建我们的工业和公共应用场景，那么我们具有竞争力的模型必须在整个行业中得到实际应用。”

国家人工智能战略委员会执行副会长河正宇在1日举行的“调整人工智能发展速度”研讨会上发表视频讲话称，“确保安全的前沿人工智能能力对于跃升为世界三大人工智能强国之一至关重要。”