大模型开源生态：一场加速洗牌的“实时黑客松”与定义之争

TL;DR：

大模型开源生态正以惊人的速度迭代，展现出从底层基础设施到应用层的激烈角逐与技术迁徙。中美在全球AI开源贡献中居主导地位，但在开源策略上显现分化，而商业化考量正重塑“开源”的传统定义。

当前产业格局与关键驱动力

大模型时代，开源开发生态正成为一场没有终点的“实时直播黑客松”¹，项目生灭如潮汐，技术演进速度远超以往。蚂蚁开源联合 Inclusion AI 发布的《全球大模型开源开发生态全景与趋势报告》2.0 版本，通过对超过36万全球开发者行为数据及114个核心开源项目进行深入洞察，揭示了这一高速变化的AI前沿图景。报告指出，高达62%的大模型生态项目诞生于2022年10月“GPT时刻”之后，平均“年龄”仅30个月，充分印证了其前所未有的高速迭代特性²³⁴。

报告通过创新的OpenRank评价体系⁴——一种基于社区协作关联性的影响力算法，描绘了当前大模型开源生态的全貌。这一体系从GitHub全域项目数据中筛选出最具影响力的项目，不仅能精准捕捉项目活跃度与热度，更能有效识别那些正走向“AI墓园”的衰落趋势，或从混沌中脱颖而出的新星。当前，生态系统主要分为AI Infra（人工智能基础设施）和AI Agent（人工智能智能体）两大技术方向，涵盖22个技术领域。这种细致的划分，反映了技术发展正在形成更清晰的边界与专业分工。

技术生态的潮汐更迭：兴衰与新生

大模型开源生态的核心技术领域正经历显著的此消彼长：

• AI Coding的爆发式增长与Model Serving的持续演进：AI Coding领域的增长斜率持续攀升，被验证为2025年最具落地潜力的应用场景之一⁵。从单一的代码补全，到结合多模态支持、上下文感知与协同工作流，AI编程工具正加速程序员的效率革命。CLI工具（如Gemini CLI、OpenCode）和插件形态（如Cline、Continue）都在重塑开发体验。与此同时，Model Serving（模型服务）作为连接AI基础设施与应用层的关键中间件，持续在性能优化（如vLLM、SGLang）和集群编排（如NVIDIA Dynamo）上取得突破，甚至在端侧（Ollama、llama.cpp）实现了普惠化部署。
• AI Agent框架的调整与低代码平台的崛起：曾一度火热的Agent开发框架，如LangChain、LlamaIndex、AutoGen等，在社区投入上出现显著收缩，OpenRank活跃度下降明显⁵。取而代之的是，Dify、RAGFlow等融合低代码工作流和企业级服务理念的应用开发平台，凭借_易用性与快速构建_的特点逆袭成为市场新宠¹。这标志着Agent范式正从底层框架搭建转向更注重用户体验和商业落地的应用层面。
• TensorFlow的十年消亡与PyTorch的崛起：报告通过TensorFlow与PyTorch的对比，深刻揭示了技术路径选择、开发者体验和向后兼容性对开源项目生命周期的决定性影响。Google在2015年将TensorFlow开源，最初以生产环境设计为主，而PyTorch则以其“Pythonic”和“研究人员优先”的理念赢得了创新者的青睐。2019年TensorFlow 2.0的发布，虽然借鉴了PyTorch的理念，但因缺乏无缝兼容性和复杂的迁移成本，最终未能挽回开发者转向PyTorch的趋势，铸就了后者在模型训练领域的核心地位⁴。

在新入视野的项目中，具身智能相关的应用（如“AI小智”机器人、Genesis物理仿真平台）以及LLMOps（大语言模型运维）——MLOps在大模型时代的延伸，显示出巨大的潜力。LLMOps通过解决模型与应用的可观测性、模型评测、Agentic Workflow运行时管理等问题，成为确保LLM在真实生产环境中高效、可靠运行的关键。

商业格局、伦理挑战与地缘博弈

开源的定义本身正经历一场深刻的哲学思辨与商业重构。虽然大部分大模型开发生态项目仍采用Apache 2.0或MIT等宽松许可，但Dify、n8n、Cherry Studio等项目已开始探索带有商业保护色彩的修改版许可协议，限制多租户运营、要求保留LOGO或基于用户规模分段授权。这些“非OSI批准”的许可证引发了关于“何为真正的开源”的争议⁴。更甚者，许多闭源商业产品（如Cursor、Claude Code）利用GitHub作为用户反馈和品牌建设的阵地，模糊了开源与闭源的界限，体现了GitHub从代码托管平台向“运营阵地”的角色转变。

从全球开发者分布来看，美国和中国在大模型开源贡献中占据主导地位，两国合计贡献度超过55%²。在AI Infra领域，中美领先地位尤为明显，贡献度超过60%；而在AI Agent领域，中美差距大幅缩小，中国开发者展现出更强的投入。值得注意的是，在大模型开源策略上，中美两国厂商呈现出明显分化：中国厂商普遍倾向于开放权重，推动“数字积木”的共享，以期活跃全球生态；而美国头部厂商（如OpenAI、Google）则多采取闭源模式，并通过在应用层布局开源工具链（如Gemini CLI、adk-python）来构建围绕其闭源模型的生态护城河，实现用户锁定²⁵⁴。即使是曾大力推崇开源的Meta，也在重新审视其开源策略，暗示其可能转向更谨慎的选择，反映出大厂在竞争压力下的战略调整。

资本与巨头们正通过开源开放工具链（如NVIDIA的Dynamo、TensorRT-LLM）来强化其在硬件生态的控制力，促使企业倾向选择特定硬件以最大化性能收益。同时，OpenAI和Google则通过应用层工具试图将开发者锁定在各自的闭源模型生态中，这种_“工具链开源、核心模型闭源”_的策略，是科技巨头在AI时代构建商业壁垒的新范式。

未来展望：驶向何方的AI开源之舟

当前，大模型领域仍处在高速演进的初期。MoE架构下模型参数的规模化发展（如K2、Claude Opus、o3等万亿参数模型），通过强化学习提升模型推理（Reasoning）能力，以及多模态模型的走向主流，都是技术突破的关键方向。然而，从Sora视频模态的惊艳，到通用人工智能（AGI）的实现，仍有一段漫长的道路。

开源生态的未来，将继续在技术创新、商业利益与开放精神之间寻求动态平衡。一方面，开发者们将持续追求简化复杂性、提升效率的工具，推动AI Coding和LLMOps等实用性领域的持续增长。另一方面，围绕“开源”定义、许可证选择以及数据主权的争议，将随着商业化进程的深入而愈发凸显。AI领域的国际合作与竞争，特别是中美两国在技术路线与生态构建上的差异化战略，将深刻影响全球AI技术的演进路径。

展望未来3-5年，我们预计：

• AI Coding将走向深度集成与智能化：从目前的辅助编程工具，发展为能够理解项目上下文、进行自主测试和部署的_“全栈AI副驾驶”_，彻底改变软件工程的范式。
• AI Agent将趋于成熟与垂直化：经历初期的框架探索后，Agent将更侧重于特定领域的应用落地，结合低代码/无代码平台，赋能非技术人员构建复杂智能系统。
• 开源许可证创新与商业模式多样化：为了平衡开源的普惠性与商业的可持续性，将出现更多定制化的、分段式的或混合型开源许可证，以适应不同企业和场景的需求。
• 中美AI生态竞争持续升级：两国在AI基础设施和核心模型领域的竞争将更加激烈，并可能催生出各自独特的、相对独立的开源技术栈和应用生态。

大模型开源生态犹如一个活生生的有机体，其蓬勃发展与残酷淘汰并存，每一次代码提交、每一次项目引用，都在共同勾勒着人类智能未来的宏伟蓝图。作为观察者，我们必须以多维度、批判性和前瞻性的视角，持续追踪这场变革对技术、商业乃至人类文明的深层影响。

引用

• 大模型
• 开源生态
• AI Agent
• AI Coding
• 商业模式
• 地缘政治
• 开源许可证