一句话看懂：在 9 月 9 日外滩大会的见解论坛上，中国社会科学院大学教授、国务院原副秘书长江小涓提出，AI 正在把中国企业的全球化从“先国内、再出海”推向“生而为全球”的原生全球化阶段。这一判断关系到 AI 产品的研发节奏、开源生态和跨境合规安排。
事件核心：发生了什么
9 月 9 日，在 2026 Inclusion·外滩大会《AI 经济增长新范式与社会价值重构》见解论坛上，江小涓表示，中国企业正从过去“继起的全球化”进入原生全球化阶段。过去路径是引进技术、消化吸收、在国内完成产品验证和规模化，再进入海外市场；现在，大模型等 AI 产品往往在发布之时就已经面向全球。
她给出几个可核查的信息：今年中国开源模型在全球主要开源社区中的下载量首次超过美国；7 月、8 月调用量排行榜前六名均由中国自主研发的开源大模型占据；今年上半年，中国创新药对外授权交易总额达到 1100 亿美元。她同时提到，AI 制药前端的靶点发现、分子设计在加速，但临床试验节奏未同步，产业链环节出现能力错配。
为什么重要
这不只是“出海更早”的问题，而是研发、产品设计、商业模式和合规体系从第一天就要按全球市场来搭。AI 让研发基模、数据可以极低成本复用，全球应用的边际成本被拉到很低，开源模型又降低了不同国家使用前沿 AI 技术的门槛。对行业来说，这意味着竞争起点变了：闭源 API 和开源权重都可能直接进入全球调用量比拼，而不仅是国内市场份额之争。产业垂类模型也受此约束——中国工业门类齐全、缺陷和异常数据多，有条件训练细分模型，但单一国内市场往往难以支撑商业回报，全球使用成为盈利前提。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者，选型时除了看模型能力，还要看开源协议、数据跨境和调用成本，因为“生而为全球”意味着多语言、数据、算法和内容合规要在产品早期就纳入设计，而不是上线后再补。对创作者和企业采购，AI 应用的工具链可能更快出现全球同款，但不同市场的牌照、税务和数据合规要求会直接影响能否上线。对关注 AI 制药等垂类方向的人来说，前端能力爆发与后端临床节奏之间的错配，可能带来更多对外授权和跨区域合作，而不是简单的资产出售。
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值得关注的后续
一是中国开源模型的下载量和调用量优势能否在更多社区和真实生产场景中延续；二是 AI 制药等领域的对外授权交易是否继续放大，以及后端的临床、产能是否随之调整；三是面向全球的合规体系能否在产品发布前落地，而不是成为出海中后期的补课项。目前公开信息显示，这些变化仍处在早期，具体商业回报和监管落地节奏有待观察。
来源：InfoQ CN
