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2026年10月，商务部、科技部联合发布了一份公告，拟对23项人工智能技术实施出口管制。新闻一出，很多人的第一反应是：“大模型不让出海了？”这个理解并不准确。把这份公告和两家公司的产品放在一起看，事情的逻辑会清晰得多——国家限制的，从来不是“产品卖到国外”，而是“把造产品的核心能力搬出去”。限制的是“配方”和“灶台”，而不是“做好的菜”。
这次公告的全称是2026年第48号公告，核心动作是修订《中国禁止出口限制出口技术目录》，拟新增人工智能领域23项技术，涵盖大语言模型、智能体、算力集群等。但公告的排除条款写得同样明确：已经通过开源或学术论文进入公共领域的技术，不在管制范围内；向境外用户提供API调用、APP/网页交互、SaaS服务，以及本地端侧轻量化部署，也不属于大模型技术出口管理范围。
换句话说，国家管的边界非常具体：
管的是“技术所有权”和“核心技术能力”的跨境转移——比如把用中国核心数据训练出来的模型权重整体转让给境外实体，或者把大规模智能算力集群的关键技术输出出去。不管的是“产品在海外正常使用”——一个中国公司做的AI模型，用户在美国通过API调用它，或者模型被装进一台卖到欧洲的手机里，这些都属于“服务出海”和“产品出海”，不是“技术出口”。
这恰好解释了一个看似矛盾、实则自洽的国家策略：技术留在国内，产品和算力服务出去挣外汇。把核心配方锁在家里，把做好的菜端出去卖——这样既能吃到全球市场的红利，又不会把看家的能力拱手让人。
面壁智能和Liquid AI，做的事情在技术路线上高度相似：都押注“小模型”，都追求在手机、汽车、PC这类设备上本地运行，都不追逐万亿参数的云端巨兽。但它们的“出身”和“商业逻辑”，决定了它们在出口管制语境下的位置截然不同。
两家公司直面竞争，同时也表明中国AI技术水平和美国处在同一梯队，国内AI局部技术实力强大，强大的技术自然要保护，不能出口。
| 对比项 | 面壁智能（MiniCPM） | Liquid AI（LFM3） |
|---|---|---|
| 出身 | 清华大学NLP实验室孵化，中国公司 | MIT CSAIL分拆，美国公司 |
| 路线 | 端侧小模型，追求“智能密度” | 端侧小模型，追求“单位参数效率” |
| 最新产品 | MiniCPM-V 4.7，1B版本可在手机端流畅运行多模态任务 | LFM3系列，1.7B文本模型4-bit量化后约1GB，256K上下文 |
| 核心商业模式 | 开源换生态 + 国内汽车/IoT量产落地 | 开源有限商用 + 企业商业许可 + 海外硬件预装 |
| 与中国出口管制的关系 | 产品和技术重心在国内，汽车、手机等场景的“产品出海”不受技术出口限制；若涉及核心技术所有权转移，才触发管制 | 美国公司，技术从美国向外输出，适用的是美国自身的出口规则；中国48号公告对它没有直接管辖权 |
| “国家策略”的落点 | 模型留在国内，通过汽车、设备等硬件产品出海，赚的是“产品钱” | 模型从美国出发，通过商业许可和海外合作赚“技术钱”——这恰恰是中国用出口管制把“核心技术外流”这条路卡住的原因 |
这张表想说的核心一句话是：面壁智能代表的是“模型在中国，产品卖全球”的路线；Liquid AI代表的是“模型在美国，许可卖全球”的路线。中国限制大模型技术出口，限制的是后一种路线中“把中国训练出来的核心技术打包卖给境外”的行为，而不是阻止前一种路线中“中国模型装进中国产品、产品正常出口”的商业活动。限制的是“把根挖走”，不是“把果子卖出去”。
用一句话概括国家策略：产品留在国内，算力出口挣外汇。模型和核心技术留在国内，把做好的产品、服务和算力能力卖到全球市场，既赚外汇，又保住根本。
面壁智能2022年从清华实验室走出来，2026年上半年累计融资超过50亿元，投后估值突破200亿元，并已启动A股IPO进程。它的核心产品MiniCPM系列，走的是一条和云端大模型完全相反的路：不在数据中心里比谁参数多，而是在手机上、汽车里比谁“装得下、跑得动”。
2026年10月发布的MiniCPM-V 4.7，1B版本在手机上就能处理图文混合任务；35B-A3B版本甚至能在iPhone上以3GB内存达到每秒13个token以上的解码速度。更早的MiniCPM5-1B，INT4量化后权重只有0.5GB，“能跑在手机上、跑在浏览器里”。这些模型绝大多数以开源形式发布，全球累计下载量已突破4300万次。
但面壁真正的“落点”不在下载量，在量产。它的端侧模型已经在长安、上汽、吉利等多款车型上落地，2026年预计有数十万辆汽车搭载。汽车智能座舱里的语音助手、本地推理、数据不上云——这些能力全部跑在中国生产的硬件里，随整车出口到全球市场。模型本身没有被“出口”，出口的是一辆带着智能的车。这正是“技术留国内、产品挣外汇”最直接的形态。
Liquid AI做的事情在技术层面和面壁智能几乎同构。LFM3-1.7B文本模型在4-bit量化后体积约1GB，支持256K上下文，专为端侧智能体设计。它同样不追求“大”，追求的是“小到能塞进设备里，还能干活”。
但它的商业逻辑是另一套。Liquid AI的模型虽然以Apache 2.0为基础上开源，却设了一条明确的线：年收入低于1000万美元的公司可以免费商用；超过这条线，就必须向Liquid AI购买商业许可。这是一种“开源引流、商业许可收费”的模式，本质上是在向全球企业出售“使用这项技术的能力”。Liquid AI已与奔驰在车载语音上合作，与Shopify签下多年商业协议，2026年累计融资超过2.8亿美元，估值约23亿美元。
把这两家公司并排放，国家限制大模型技术出口的逻辑就不言自明了。如果一家中国公司做出了和LFM3同等水平的端侧模型，然后把模型权重和核心技术授权给一家海外公司，让后者在全球范围内商用收费——这恰恰是48号公告要纳入管理的情形。不是因为产品出海错了，而是因为“把造产品的能力卖出去”和“把产品卖出去”，在战略上完全是两件事。前者丢掉的是根，后者赚到的是果。面壁智能把根留在国内，让果实跟着汽车和硬件走向世界；限制技术出口，保护的正是这种“根在内、果在外”的节奏不被提前打断。