中国一开源，印韩就”自研成功”：全球套壳AI的重灾区，全是中国模型

一个定律正在全球AI圈被反复验证：哪个国家高调发布”纯国产自研大模型”，还特意拉中国模型当垫脚石说自己更强——那它大概率24小时内就要翻车。

翻的都是同一款车：扒开代码，内核全是中国开源模型。

2026年7月末至8月初，印度和韩国先后放出一波”自研AI超越中国”的大新闻。印度宣称在多项基准测试中甩开了DeepSeek，韩国号称打造出了”纯韩国血统”的7500亿参数超大模型。

然后技术社区进场了。不到一天，底裤全被扒了。

印度拿着政府补贴，做着DeepSeek的山寨版

印度打头阵的是两家公司。

169PI推出320亿参数的Alpie，被印度媒体冠以”印度版DeepSeek”称号。官方宣称数学推理能力超过DeepSeek V3，训练成本2000万美元，消费级显卡就能跑。

开源社区半天不到就拆完了：Alpie根本不是从零训练的，底层架构脱胎于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B——在中国开源基座上做了二次蒸馏、微调和量化，换了个名字就号称”自研”。

另一家Sarvam AI更离谱。这家班加罗尔初创公司推出1050亿参数模型，宣称多项推理基准超越DeepSeek-R1。但行家一看配置文件就乐了——Multi-head Latent Attention（MLA），DeepSeek-V3的核心技术，被原封不动搬了过去。

讽刺的是，Sarvam是印度政府”IndiaAI Mission”从67家申请者中亲自选出的头号种子，政府补贴约99亿卢比，还配上4096张英伟达H100，要求模型必须从零训练。

拿着政府的钱，用着DeepSeek的架构，然后高调宣称超越DeepSeek。这操作，比顶着井盖飞的导弹还让人无语。

韩国：国家级AI竞赛，5支队伍3支翻车

韩国那边的阵仗更大。SK电讯发布6880亿参数的A.X K2，LG端出7500亿参数的K-EXAONE 2.0，双双纳入韩国国家级自主AI基建计划。

LG的模型确实在韩语专项和长文本测试中表现不错。但拉到24项全球通用基准测试里一对比，平均分70.1，跟中国头部开源模型逐项掰腕子，落后的项目一抓一大把。

更尴尬的是韩国政府主办的国家级AI竞赛。政府砸了5300亿韩元，目标是打造”纯韩国血统”的大模型，规则明确写着”不准挪用任何外国开源权重”。

结果5支入围队伍，3支翻车。

Naver Cloud因为套壳阿里通义千问的编码器权重，第一轮就被踢出局。NC AI也没挺过淘汰赛。SK Telecom的推理代码被指与DeepSeek高度相似。最绝的是——有的文件里，智谱和千问的版权标识都还留着，连删都懒得删。

有韩国网民留言：”没想到有朝一日韩国竟然会沦落到抄袭中国的地步。”

不止印韩：巴西79%概率自报”我是Nex”

这种”名为自研，实为换皮”的操作，早已是全球固定节目。

今年6月，巴西里约热内卢市政府旗下IT公司发布Rio 3.5，号称”里约之光”，多项测试拿下SOTA。结果发布不到24小时就被扒出：整个模型是上海创智学院Nex N2 Pro和阿里千问Qwen-3.5的缝合怪。

更离谱的是——只要你把提示词里的”你是Rio”删掉，这款模型有79%的概率自报家门说”我是Nex”。

连身份设定都没改干净，就敢喊”自主研发”。

今年3月，日本乐天集团发布Rakuten AI 3.0，7000亿参数，号称日本”自研最强”。上线12小时就被发现核心架构完全来自DeepSeek-V3。更恶劣的是，乐天不仅全程不提来源，还偷偷删掉了MIT开源许可证文件，试图把中国技术的痕迹抹干净。

为什么全在套中国的壳？

答案很简单：中国开源模型的性价比，已经高到了让人无法拒绝。

DeepSeek的调用成本低至每百万tokens 0.19-1.74美元，而OpenAI GPT-5.5系列的输入成本5-12美元，输出30-54美元。中国模型用十分之一的成本，提供接近顶尖闭源模型90%的能力。对全球中小企业和发展中国家的开发者来说，这几乎是唯一理性的选择。

更何况，中国模型开源——企业可以自由下载、修改、部署到本地服务器，数据主权完全掌握在自己手里。对担心数据出境风险的外国企业和政府机构来说，比美国闭源云服务安全得多。

这就造成了一个耐人寻味的现象：印度政府一边高喊”AI自主化”，印度企业一边大量部署中国开源模型。嘴上一套，账本上另一套。

结语

印韩政府需要”技术主权”的政治故事，企业需要向资本市场讲估值。在自主研发能力追不上宣传口径的时候，套壳就成了成本最低的捷径——对内能交差，对外能骗钱。

但从中国的角度看，这反而是好事。

DeepSeek创始人梁文锋说过一句话：开源本身就是一种护城河，它能把一个模型变成一个难以被替代的生态系统。

模型越开放，开发者越多；开发者越多，工具、插件、数据集就越丰富；生态越密，后来者越想绕开也绕不动。当全世界的”国产AI”底层都绕不开中国模型的时候，中国在AI领域的地位，就不是某个跑分能衡量的了。

印韩的发布会还会一场接一场地开，”超越中国”的标题也还会不断上新。但商业世界最终认的是账单——全球开发者每天在哪个模型上敲代码、跑业务，才是真正的投票。

喊得再响，也拗不过开发者手指头投出的那张票。