技术栈自主

技术栈自主指公司为了掌控关键产品能力与长期技术路线，选择自研基础模型、训练/微调流程、推理栈和应用工具，而不是完全购买外部 AI 服务。

在中国 AI 公司的表现

《Notes from inside China’s AI labs》指出，几乎每个中国主要科技公司都在建设自己的通用 LLM。美团、小米、蚂蚁等公司并不只是追逐热点，而是认为 LLM 会成为未来产品的基础层，因此需要把模型能力纳入自己的技术底座。

这种心态推动了三类实践：

1. 自研通用模型：先拥有强基础模型，再针对自身业务产品微调。
2. 内部数据与环境建设：中国数据产业相对不成熟，RL 环境和数据常由研究者或内部标注团队自建。
3. 开放反馈闭环：通过开放权重模型获得社区反馈，同时保留内部微调版本服务产品。

张力

技术栈自主会提升长期控制力，但也带来重复建设、算力稀缺和组织成本。文章特别指出，NVIDIA 训练算力仍是黄金标准，而华为等国产芯片更多被积极用于推理场景。

关联

• 开放权重模型
• 中国AI实验室生态
• DeepSeek
• Claude-Code