【深度收藏】大模型开源生态全景图2.0：AI开发者的趋势指南！

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原创最新推荐文章于 2026-11-08 21:56:25 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

OSDU（Open Subsurface Data Universe，开放地下数据空间 / 开源地下数据生态系统） OSDU是由油气行业与云厂商共建的开源、云原生数据平台规范，旨在解决勘探开发领域数据孤岛、格式不统一、应用绑定等问题。其核心是“数据与应用解耦”，通过统一元数据模型、API及权限体系，实现跨云、跨项目的数据互通。平台支持地震、井筒、储层等专业数据管理，配套OpenVDS、ETP等标准，适配PB级体数据，支撑AI训练与数字孪生。虽为参考实现，非即用系统，但已成国际油气数字化底座趋势，国内三桶油正推进试点与国产化适配。阅读详情

那个昔日叱咤风云的开源框架——TensorFlow，已然是行将就木了。

如此断言并非空穴来风，而是根据一份冷静的数据洞察所得出的结论。

一个十年的时间，TensorFlow的社区活跃度，有过巅峰，但后来却不可逆转地一路下跌至最低谷，甚至还不及出道之际。

而与之形成鲜明对比的，却是另一条高歌猛进的红色曲线——PyTorch。

这便是蚂蚁开源技术委员会副主席王旭，在刚刚过去的外滩大会中给出的令人唏嘘不已的趋势分析。

△蚂蚁开源技术委员会副主席，王旭

也正因如此，在蚂蚁开源最新发布的一张**《大模型开源开发生态全景图2.0》中，TensorFlow已经被正式除名**。

如果说TensorFlow的发展轨迹，是AI开源技术浪潮更迭的一个缩影，那么十年时间，或许对于它的衰败来说已经显得有些温柔了。

因为我们从这张全景图中发现，开源项目的兴衰交替不能再按“年”来度量，它的计量单位已经变成了**“天”**。

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仅仅100天，开源世界大变天

为什么这么说？

因为在5月27日的蚂蚁技术日上这张全景图1.0版本就已经亮相。

而仅仅时隔100天，全景图里就有不少的“玩家”已经惨遭出局（下图灰色）的部分：

要理解这些变化，我们首先需要了解这份全景图的构建方法。

根据王旭的介绍，它并非基于少数专家的经验判断，而是一个数据驱动的项目，其核心是名为OpenRank的影响力评估算法。

OpenRank类似于网页排名领域的PageRank算法，但应用于开源社区；它通过分析项目与项目、开发者与开发者之间的协作关联网络，体现项目的活跃影响力和开发者的活跃贡献度。

一个项目的影响力，取决于与之关联的其他项目及开发者的影响力。这套算法为评估开源生态提供了一个相对客观的宏观视角。

不过在2.0版本中，蚂蚁开源团队对研究方法也进行了升级——

直接拉取GitHub当月全域项目的OpenRank排名，并设定**“OpenRank > 50”**的准入门槛，筛选出属于大模型生态的项目。

这一方法论的调整，可以说是给版图带来了较为明显的变化；与1.0版本相比，新版图中更新了39个项目，替换率达到35%，同时有60个原有项目被移出。

王旭认为，在迭代周期极快的AI领域，这种幅度的变化是在预期内的。

那么具体什么样的开源项目会被除名呢？

首先就是短期热点型项目。

例如3月份因Manus热潮而出现的开源复刻项目OpenManus和OWL，随着热点消退，其社区活跃度未能持续，在新标准下被移出。这类项目的生命周期往往较短，符合“黑客松”式开发的特征。

其次是迭代速度落后的项目。

NextChat作为早期流行的大模型客户端应用，在后续的版本迭代和新功能跟进上，慢于Cherry Studio、LobeChat等新兴项目，导致用户和开发者流失，活跃度下降。

最后就是同生态位竞争中的落后者。

在端侧模型部署领域，MLC-LLM和GPT4All曾是备受关注的工具。然而，Ollama凭借其更完善的生态和用户体验，逐渐占据了该生态位的主导地位，导致前两者活跃度相对不足。

AI开源生态竞争的激烈程度，可见一斑。

△正在步入“AI 墓园”路上的项目

其中的原因也是多样，括技术热点转移、产品迭代滞后，或在直接竞争中处于下风；这表明，在当前环境下，持续的技术创新和社区运营才是维持开源项目生命力的关键。

但项目进出全景图的变化也仅仅是一个表象，我们还从中观察到一个更深层次的趋势——

开源本身的定义和运作模式，正在发生演变。

新范式：开源被重新定义

开源这一概念的内涵，在当前的AI时代下，可以说是正在变得更加复杂。

若是观察2.0版图中最活跃的Top 10项目列表，就不难发现一个现象：部分高活跃度项目并未采用OSI（Open Source Initiative）批准的标准开源许可证：

Dify（第四名）：其许可证在Apache 2.0基础上增加了对多租户使用的限制和对品牌Logo的保护条款。
Cherry Studio（第七名）：采用根据用户组织规模而定的双许可模式，对超过特定规模的团队要求商业授权。
n8n（第九名）：采用了其自行提出的“Sustainable Use License”，对商业分发进行了限制。

王旭对此评论道：

虽然从严格的许可证定义上看，这些修改使其偏离了标准，但从产业生态的角度看，这种做法或许有助于实现更均衡的利益分配，从而保障生态的长期健康发展。

但这一现象背后，更反映出的是两个非常值得关注的范式转变。

首先就是开源的运营属性增强，GitHub成为GTM（Go-to-Market）的重要渠道。

GitHub的功能正在超越单纯的代码托管与协作，逐渐演变为一个集产品发布、用户反馈、社区营销于一体的综合性平台。

许多商业产品，即便是闭源的（如Cursor、Claude-Code），也在GitHub上维持着活跃的社区，将其作为与用户互动、收集反馈和进行市场推广的核心渠道。

在此背景下，开源本身成为了一种重要的GTM（Go-to-Market）战略。一个项目是否100%代码开放的重要性在相对下降，而其社区活跃度（如星标、Issue、PR等）则成为衡量其产品活力和市场接受度的重要指标。

其次就是在“社区开放”与“商业利益”间寻求新平衡。

新一代的AI开源项目，它们的商业化诉求从项目初期就非常明确，通过定制化的许可证条款，试图在享受开源带来的社区生态红利与保护核心商业利益之间找到一个平衡点。

例如，Dify对多租户的限制，意在规范云服务商基于其项目的SaaS化服务；n8n的许可证则直接将用户引向其商业化路径。这种“源码可用，但商用受限”的模式，正在被越来越多的项目所采纳。

虽然这挑战了传统开源关于非歧视性的原则，但在商业化落地需求迫切的当下，这种务实的做法可能代表了一种新的发展方向。

总而言之，开源的定义正在演变，其商业价值的实现路径也更加直接。

新战场：从框架之争到性能为王

如果说生态发展的1.0阶段是围绕功能实现的广泛探索，那么2.0阶段的竞争焦点则明显发生了转移。

技术领域发展趋势图，就非常直观地反映了这一点：

Agent Framework（智能体框架）领域：整体活跃度呈下降趋势。一些早期代表性项目，如LangChain、LlamaIndex、AutoGen，社区活跃度有所回落。
Model Serving（模型服务）和AI Coding（AI编程）领域：呈现出显著的增长态势。

这一升一降的背后，是AI产业从探索期向工程落地期过渡的体现。

首先是生态正在从探索期迈向工程落地期。

Agent框架的活跃度下降，并不代表其理念的失败，而是市场在经历早期广泛探索后，开始进入理性筛选阶段。早期的通用框架证明了构建Agent的可行性，但在实际部署中，开发者遇到了性能、稳定性和成本等工程化挑战。

因此，市场的关注点正从“能否实现”转向“能否高效、经济、稳定地运行”。

这一转变标志着大模型生态正在进入工程落地期。在此阶段，大而全的通用框架的吸引力下降，而那些更垂直、性能更优、能解决具体工程问题的专用工具则受到更多关注。

其次，推理成本成为工具链演进的核心驱动力。

AI应用大规模落地的核心制约因素之一是推理成本。每一次模型调用都直接关联到计算资源的消耗。如何优化模型服务的效率、降低单位成本，是所有AI应用开发者共同面临的问题。

正因如此，Model Serving成为了新的竞争焦点。

以vLLM和SGLang为代表的高性能推理引擎，通过技术创新（如PagedAttention）显著提升了GPU的利用率和推理吞-吐量。NVIDIA的TensorRT-LLM则利用其软硬件协同的优势，提供了极致的性能优化方案。

这些项目目前在AI Infra（基础设施）层占据了核心生态位，它们的性能表现直接影响上层应用的商业可行性。可以说，谁能在模型推理的性能优化上取得突破，谁就在很大程度上掌握了生态的话语权。

竞争的主题，已从功能覆盖转向了性能的深度优化。

新格局：中美正在引领开源世界

从全球开发者贡献来看，一个新的格局已经形成：中国和美国成为驱动全球AI开源发展的两大核心力量。

数据显示，在可识别地理位置的开发者中，美国开发者占比24%，中国开发者占比18%。从基于OpenRank计算的贡献度来看，美国以37.4%领先，中国以18.7%位居第二，两国合计贡献度超过55%。

△大模型开发生态整体贡献度Top 10国家分布

△不同技术领域下的贡献度Top 3国家分布

在整体格局之下，细分领域的贡献分布呈现出不同特点。

首先，全球AI开源格局呈现“双中心”特征。

AI Infra领域：美国贡献度达43.39%，中国为22.03%，美国在该领域有显著的领先优势。这与其在底层芯片、基础模型和云服务等方面的长期积累有关。
AI Agent领域：中美之间的差距则大幅缩小，贡献度分别为24.62%和21.5%。中国开发者在更贴近应用层的领域表现出强大的活力和增长潜力。

这种差异化的分布，勾勒出一个“双中心”的格局：美国在基础设施层具备更强的主导权，而中国则在应用创新层展现出强劲的追赶势头。

其次，是应用场景驱动的技术创新模式。

中国开发者在Agent领域的活跃，与国内庞大且复杂的数字经济应用场景密切相关。在各行各业，都存在着利用AI技术进行流程自动化、提升服务效率和降低运营成本的巨大需求。

这种强烈的“场景驱动力”，催生了大量面向具体问题的AI原生应用和Agent解决方案，形成了一种自下而上的创新模式：由真实的应用需求来驱动和选择最适合的技术工具。

这也在一定程度上解释了为何如Dify（低代码Agent平台）、Cherry Studio（Chatbot应用）等项目能够快速发展，并在全球范围内获得关注。

它们的优势可能不在于底层技术的绝对领先，而在于对AI能力的产品化和场景化落地有更深刻的理解。

最后，总结来看这份《大模型开源开发生态全景图2.0》，我们可以从中总结出三个清晰明了的大趋势：

范式演变：开源的运作模式正从纯粹的技术社区，向商业化和市场运营驱动的模式转变。
战场转移：生态的竞争核心正从功能广度转向运行性能，推理效率成为关键瓶颈。
格局形成：中美两国成为全球AI开源生态的两个主要贡献中心，并在不同技术层面呈现出各自的优势。

总而言之，这是一个关于快速迭代和适者生存的演进故事。在这场“黑客松”式的竞争中，没有一成不变的领先者，只有持续的创新者。

One More Thing：

与TensorFlow的趋势形成对比的是，新一代开源项目正以极快的速度崛起。

例如，新上榜的AI Coding项目OpenCode（定位为Claude Code的开源替代）和Google的Gemini CLI，都在发布后的短短数月内获得了极高的社区关注度和活跃度。

而最值得一提的一个开源项目，就是Browser-use——2个研究生仅用9个月便拿下60K星！

那么问题来了，你觉得再过100天，下一个类似“Browser-use”的时刻，会花落谁家呢？

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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