螞蟻集團、阿里雲等正式加入PyTorch基金會，攜手全球開源力量推動AI普惠

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全球開源生態再添重磅成員。螞蟻集團、阿里雲以及跨國電商平台 Shopify 於 7 月 19 日下午正式加入 PyTorch 基金會，這項消息是在 2026 世界人工智能大會（WAIC）期間舉行的「讓大模型觸手可及——AGI 基礎設施與普惠實踐」論壇上對外發布。該論壇由螞蟻集團旗下 inclusionAI 與 PyTorch 基金會共同主辦，聚焦開源 AGI、具身智能與基礎設施優化等議題，現場匯聚來自全球產業界與學術界的多位重量級講者。 PyTorch 基金會執行董事柯理懷（Mark Collier）在論壇中指出，人工智慧產業正從過去的「模型競賽」轉入「系統競賽」階段。他認為，模型本身雖然仍具重要性，但真正決定勝負的關鍵在於圍繞模型建構的完整系統，包含系統軟體、晶片設計與真實世界的反饋機制。這些層級無法由單一公司全盤掌握，因此開源成為驅動整體循環的核心引擎。唯有透過開放生態，模型開發者、系統工程師與硬體廠商才能在相同基礎設施上持續協作，形成複合式的技術加速。 柯理懷進一步強調，開源的價值不僅止於共享程式碼，更重要的是其實用性與協同能力。他透露，目前 PyTorch 社群已匯聚來自超過 2,000 家機構的 1.2 萬名貢獻者，而中國開放權重模型在 OpenRouter Token 流量中的佔比，也從 2024 年底不到 2% 一舉躍升至 2026 年 4 月的 45% 以上，顯示開放模型在全球市場的能見度快速攀升。對於開源項目的商業可持續性，他抱持樂觀態度，認為資本市場對 AI 的熱情足以支撐大型實驗室的投資回報，而開源協作所創造的超額經濟價值也將更廣泛地回饋至整體生態。 Linux 基金會全球 AI 首席技術官馬特·懷特（Matt White）則從成本與落地角度切入，提出「夠用正義」（Good Enough is Justice）的概念。他認為，AGI 真正普及的時刻，並非最頂尖模型變得更大，而是「足夠的智慧」變得廉價、可靠且隨處可得。馬特·懷特批評過去一味堆疊算力與 Token 的「compute-up」模式已面臨現實成本瓶頸，企業真正需要的是「足以完成任務的智能」，而非最大規模的模型。 為此，他提出「每美元智能產出」（Dollar per Intelligence）的衡量標準，強調 AI 系統的價值應建立在單位成本所能創造的實際業務成果上。他以 Coinbase 為例，說明透過開放模型搭配智慧路由與快取最佳化，已能顯著降低 AI 部署成本。當前「小模型優先、大模型兜底」的架構正逐漸成為更具經濟效益的主流選擇。 螞蟻集團首席技術官何徵宇呼應了上述觀點。他表示，行業已經從「AI 如何運作」的技術狂熱，轉向「AI 如何創造真實價值」的理性思考。過去許多企業將 AI 視為魔法，認為投入資金就一定能獲得回報，但現在大家開始重新檢視投入與產出的關係。何徵宇認為，柯理懷提出的「開源加速度」與馬特·懷特的「夠用正義」，其實指向同一個目標：讓更多人既能創造智慧，也真正用得起智慧。 何徵宇進一步說明，螞蟻集團長期關注 Token 效率，以及 AI 如何從解題工具進入金融、醫療等真實產業場景。他強調，智慧的效率最終必須經由真實任務來檢驗，而非僅看參數數量或排行榜表現。要將開放模型轉化為可負擔、可部署、可持續的基礎設施，就必須從真實世界的任務出發。 在論壇對談環節，與會專家也提醒過度依賴封閉 API 可能帶來的風險。柯理懷直言，若企業持續使用特定專有 API 模型，其實可能在無意中協助對方訓練出足以複製自家業務的下世代模型。這種「頓悟時刻」正促使更多組織轉向開放可控的方案，自行建置基準測試，並主動選擇規模適中的模型。 除了軟體與模型基礎設施，具身智能同樣是論壇焦點。螞蟻靈波科技首席科學家沈宇軍在現場發表「螞蟻靈波全棧 2.0」，詳細說明「具身原生」的技術路徑。核心模型 LingBot-VA 2.0 被定位為業界首個「具身原生」世界動作模型，不同於傳統依賴數位世界模型微調的做法，此模型從頭針對機器人真實任務需求進行預訓練，使機器人能夠「邊行動、邊預測」，根據環境變化即時調整動作。目前，基於該通用大腦打造的「機器人智慧藥房」已獲選為 WAIC 2026 十大鎮館之寶。 論壇上也匯集了來自 Dexmal 原力靈機、LobeHub、美團、千尋智能、浙江大學等機構的多位專家，共同深化「開放協作」共識。與會者一致認為，AGI 的發展不可能由單一機構完成，需要全球開發者、開源社群、學術單位與產業夥伴共同參與，形成從基礎研究到產業應用、再從應用反饋至創新的良性循環。從模型競賽轉向基礎設施競賽，從技術炫技轉向務實落地，AGI 正迎來一個更考驗系統工程與生態協作能力的全新階段。