開源 AI 還是次要選項？模型效能已媲美商業產品，將以成本做為突破口
相較於效能通常較為強大的閉源 AI 模型，在過去，開源 AI 一直都被企業視為預算吃緊，或者僅僅用於離線處理私密資料的權宜手段，但是隨著時間推移，這種觀點顯然已經跟不上時代。
如今，開源 AI 模型的品質獲得大幅提升，其生態系也日趨成熟，開發者於本機環境執行 AI 的行為，也早已成為日常工作流程的一部分，這亦迫使 AI 業界不得不重新思考，關於開源 AI 的真正價值，以及企業是否還要繼續對它視而不見，只把開源 AI 生態系當成次要選項。
開源 AI 的強勁成長趨勢
根據創投公司 Menlo Ventures 日前所發表的報告，若以生產環境 API 使用量計算，開源大型語言模型（LLM）僅佔企業市場份額的 11%，較一年前的 19% 有所下降。
然而，同一份報告卻也指出，開發者的關注已經擴及中國各模型家族與平台，例如阿里巴巴的 Qwen、DeepSeek 的 V3、R1 系列、Moonshot AI 的 Kimi、MiniMax 及 Z.ai 的 GLM 等。
這份看起來前後衝突的報告，實際上反映出企業與開發者，在面對 AI 時所偏好的不同面向。
普遍而言，企業的行動速度較為緩慢，當他們需要託管服務、技術支援及減輕營運負擔時，目前仍傾向選擇閉源供應商，可是開發者則往往更熱衷於測試最新模型。
而在第一線開發者的驅動之下，開源 AI 展現出了強勁的成長趨勢。
以開源 AI 生態系最大樞紐平台Hugging Face 的數據為例，其在 2026 年春季報告中明確指出，旗下使用者已增長至 1,300 萬人，並且擁有超過 200 萬個開放模型及 50 萬個開放資料集。
同時 Hugging Face 也表示，目前已有超過 30% 的《財星》500 強企業，在旗下平台擁有經過驗證的官方帳號，這代表開源 AI 生態系正不斷擴張。
效能到位，媲美商業 AI 巨頭
綜觀目前市場上的各種開源 AI 模型，尤其是來自中國團隊所開發的模型，其表現已開始達到與 OpenAI、Anthropic 和 Google 等科技巨頭互相媲美的水準。
截至 2026 年 3 月，史丹佛大學的人工智慧指數顯示，先進閉源 AI 模型的整體表現，僅僅比頂尖開源模型領先 3.3%，同時 Arena 排行榜的前十名當中，光是開源 AI 模型就佔了 4 個。
換句話說，即使閉源 AI 模型目前仍然處於領先地位，但開源模型的性能下限正在大幅提升，而圍繞開源 AI 模型的技術堆疊（Tech Stack）也已足夠成熟，足以在實際工作流程中，展現極具競爭力的驚人表現。
開放權重模式帶來的改變
開源 AI 生態系的發展，對於整個人工智慧產業來說，擁有多個方面、不同層次的重大影響，首先即是模型本身。
在過去，科技業界談起「開源」時，大多都是指開源軟體，但是「開放權重模型」的出現卻改變了一切；藉由釋出 AI 模型的運行結構與相關數據，現在的開發者可以自行操作 AI 模型，擺脫雲端平台 API 的租用限制。
Meta 的 Llama 系列模型是首批以開放權重形式發布的產品之一，隨後來自 Mistral、Gemma、Qwen、DeepSeek 和 Moonshot AI 的開放權重模型，進一步拓展了開源 AI 領域的陣容。
2025 年 8 月，OpenAI 在 Apache 2.0 許可證下，推出 GPT-OSS-120b 和 GPT-OSS-20b，讓使用者可以在未連網的本地端機器上直接運行，不必仰賴 OpenAI 的資料中心，同時還能享受先進模型的強大效能。
特別值得注意之處，在於「開放權重」並不等同於「完全開源」，這些開放權重模型可能會將其他部分，例如訓練資料、程式碼、微調流程等項目，保留為閉源狀態，亦不納入開源授權條款。
基礎架構與軟體面的進化
其次，開源 AI 的蓬勃發展，也深深影響了運算及推論服務的基礎架構，換句話說就是實際支撐 AI 模型於硬體上執行的框架，它亦決定了 AI 模型的反應速度、可同時容納的使用者數量，以及所需的硬體資源和記憶體消耗。
舉例來說，開源基礎架構 vLLM 以高吞吐量、高記憶體利用效率而聞名，並成為開源 AI 領域最重要的專案，獲得超過 2,000 名志願者投入開發。
至於第三個層面則是本機端軟體。
回顧兩年前，使用者若想要在自己的硬體上運行 AI 模型，仍是一項高門檻且繁瑣的技術任務，但隨著 Ollama、LM Studio 和 llama.cpp 等工具，讓本機 AI 變得簡單易用，無論開發者或企業現在都可以輕鬆下載 AI 模型，並且在筆記型電腦、工作站或內部伺服器上直接執行。
開源 AI 代理也一夕爆紅
除了 AI 模型、運作框架與軟體之外，AI 代理現在也成為開源生態系統發展最快速的領域。
根據 AI 代理新創公司 LangChain 的調查，高達 57% 的受訪者承認，他們已經將 AI 代理投入了正式的生產環境，同時開源 AI 代理也正逐漸擺脫聊天機器人延伸功能的形象，轉而成為完整工作流程的骨幹之一。
開源 AI 代理的熱潮，因為 OpenClaw 的橫空出世而瞬間點燃；OpenClaw 為使用者提供了一套開放且允許自行託管的代理層，並且能夠部署在使用者完全掌控的硬體上，接入常見的通訊平台以達成各種任務。
另一個逐漸嶄露頭角的開源 AI 代理則是 Hermes Agent，它將自主執行的概念進一步推向長期運作，並且具備記憶能力、可重複使用的 AI 技能，還有其開發商 Nous Research 聲稱的「學習迴圈（learning loop）」，允許 Hermes Agent 在任何環境下，從廉價 VPS 服務到大型資料中心都能順利運行。
編碼能力跟得上，給予不同選擇
最後，開源 AI 的程式碼撰寫能力，現在也追上了閉源模型並獲得許多開發者青睞。
舉例來說 OpenCode 就成功給予開發者，一套不依賴特定供應商的開源程式開發 AI 代理選擇，它既能與閉源 AI 平台的 API 搭配使用，也能跟本機模型共同協作，藉此抗衡 OpenAI 的 Codex 與 Anthropic 的 Claude Code。
由此可見，面對 Anthropic、OpenAI、Google 和微軟等科技巨頭，相繼推出自家的整合式 AI 應用方案，開源 AI 生態系也正穩步搭建屬於自己的應對策略。
開源 AI 以成本做爲突破口
既然開源 AI 模型的效能已經足夠強大，生態系工具也足夠豐富，並成為業界值得信賴的閉源替代方案，那麼開源 AI 究竟還得彰顯出哪些優勢，才能真正打入商業市場呢？
以目前的人工智慧市場來看，開源 AI 能夠有效切入，並且跟閉源 AI 有所差異的地方，將會是「成本支出」、「控制管理」與「平台依賴性」三大層面。
首先在成本方面，對於採用閉源 AI 的企業來說，持續運作的生產環境通常會帶來驚人的營運支出，顛覆過往實驗性小規模測的成本估算，這也是為什麼 OpenAI 與 Anthropic 總是不斷調整產品定價，希望針對旗艦模型使用量、長篇內容輸出與工具調用情況，實施更加合理且能夠留住客戶的計費方式。
除了按使用量計費外，如微軟、Google 等科技巨頭，亦開始針對旗下 AI 服務的訂閱方案，比方說 Google AI、Copilot 等劃分出更明確的功能限制與配額上限，而近期 Anthropic 也針對 OpenClaw 的爆紅做出流量上限變更，導致部分重度使用者乾脆轉向以使用量計費。
隨著 AI 朝「全天候、全時間」運作的態勢趨於明顯，閉源 AI 平台的使用者開始頻繁接觸到用量上限，開源 AI 則在成本優勢上找到了突破口。
雖然閉源 AI 變貴、使用配額降低，並不代表開源 AI 絕對更加便宜，畢竟自行架設相關服務，本來就會產生硬體、工程和營運成本，但是對於企業所需要的持續性、高流量與自主運作的工作負載來說，許多組織逐漸開始認為，與其完全受制於科技巨頭的付費方案，不如利用開源 AI 掌握更多的成本主導權。
強化管理優勢，避免供應商鎖定
緊接著開源 AI 能夠展現優勢的地方，為完整的控制權及管理權。對於那些處理受監管資料、內部程式碼、法律文件或敏感客戶紀錄的公司來說，他們往往希望清楚掌握 AI 在何處執行，以及輸出結果流向何方。
開源 AI 生態系走向「完整技術堆疊（Full-Stack）」的好處，就在於它終於能夠回應企業合規團隊的關鍵提問，例如：究竟 AI 是在何處運行？誰有權力存取 AI 系統？若現有 AI 供應商變更商業條款，企業是否能夠將系統完整遷移到其他地方？這些核心問題在開源 AI 走向成熟後，已經可以輕鬆得到解答。
至於平台依賴性方面，可想而知，當企業選擇將核心 AI 系統，完全架構在某家閉源供應商的平台之上，隨著供應商升級或淘汰模型，企業整體 AI 業務便會開始受制於流量、代幣成本變動及模型行為的改變。
歐洲議會曾經於 2025 年提出警告，指出歐洲對外國技術的依賴，削弱了自身的行動空間，並讓敏感資料暴露於外部的法律與政治壓力之下。
到了 2026 年 1 月，歐盟委員會啟動了與技術主權直接相關的「開放數位生態系統戰略」企劃，這些舉措直接表明接納開源 AI 生態系，就是避免「供應商鎖定」的最佳手段。
中國在開源 AI 所扮演的角色
只不過對於歐美企業來說，中國在開源 AI 領域所扮演的重要角色，可能會讓他們感到有些憂慮與尷尬。
根據 Hugging Face 說法，過去一年間中國團隊所開發的 AI 模型，佔平台總下載量的 41%，而在 2025 年登場的多款熱門 AI 模型，本質上不是由中國製造商所開發，就是從原有的中國製 AI 模型衍伸而來。
中國在開源 AI 領域的地位難以忽略，當地團隊不僅試圖提供比西方推理模型更便宜的替代方案，更正在打造適用於軟體、自動化及多模態任務等，關鍵工作流程的開放式系統。
根據情報，許多 OpenClaw 與 Hermes Agent 的使用者，已經將源自中國的 Kimi K2.5 及 GLM-5.1 等模型，視為驅動 AI 代理程式的首選，讓西方國家與開發團隊備感壓力。
推動人工智慧產業前進的力量
近來開源 AI 生態系的各種進化，雖然稱得上有目共睹，但閉源 AI 依然主導著市場的高端領域，並且於眾多基準測試中處於領先地位，同時還保有一定的採用率和營收。
然而，這段期間市場上出現的各種事件，卻也表明開源 AI 的極大吸引力，比方說 DeepSeek R1 於 2025 年 1 月推出時，成功讓 NVIDIA 市值在一天之內蒸發近 6,000 億美元，迫使投資者重新審視 AI 熱潮背後的成本結構。
隨後 OpenAI 宣布釋出自家的開放權重模型，前幾個月誕生的 OpenClaw 人氣飆升，Anthropic 亦被迫針對該開源項目做出回應，就連微軟也正在測試類 OpenClaw 的自主型 AI 代理功能，這些事件在在突顯出開源 AI 生態系，對於整個人工智慧產業界的重大影響。
對於商業 AI 開發商來說，他們必須意識到開源 AI 無需在所有領域都取得領先，只需要於某些重要工作流程中，擁有足夠的品質、價格和靈活性即可。
一旦開源 AI 成功達到前述目標，價格壓力便會開始出現，企業客戶也將更積極探索每一種選項，並在閉源服務與自建架構之間做出抉擇。
開源 AI 的時代來臨了嗎？
既然如此，開源 AI 的時代真的來臨了嗎？至少對於某些團隊和組織來說，答案將是肯定的，同時也意味著並非每家公司都該立刻就拋棄商業化的 AI 巨頭，立刻轉入開源 AI 生態系的懷抱。
因此更加實際的觀點，或許在於如今的開源 AI 領域，已經具備可信任的模型、成熟的基礎建設、穩定運作的本機執行環境，以及發展迅速、足以改變採用者決策行為的生態系統。
另一方面，中國 AI 團隊的大力投入，更為開源 AI 生態系的轉變，增添了速度與競爭壓力。
諸如 OpenClaw 與 Hermes Agent 等，面向自主 AI 代理而來的專案，反映出開源 AI 領域正在進軍更廣闊的市場；而 Kimi、GLM 等模型則代表中國廠商成功打入了 AI 領域中，有關實際應用與重要技術堆疊的一部分。
總歸來說，過去將開源 AI 視為次要方案的思維模式，在 2026 年人工智慧市場已經過時，開源生態系顯然已經成為 AI 業界主流發展路徑的一份子。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Forbes、Stanford HAI，首圖來源：Nano Banana 2
（責任編輯：鄒家彥）