1 1 /*使用电脑阅读，获得最佳体验 1 1 序 毫无疑问，开源开发者圈子来看，2023 年是大模型 LLM 年、生成式 AI GenAI 年。 一、 这自然要从 OpenAI 说起，前一年年底，ChatGPT 的横 空出世，标志着对话式 LLM 开始进入公众视野，为人们 提供了全新的人机交互方式。而 2023 年 3 月，同系 GPT-4.0 的发布则将 LLM 的规模和能力提升到一个新 模型升级、Adobe 产品整合 LLM 能力、 语音模型 whisper-3 更新、AI 虚拟主播创造等，都是在 这条路上的进一步发展。 五、 AI 编程方面，Copilot 可以根据开发者的代码提示自动补 全代码，大大提高了开发效率。这也引发了代码原创性的讨 论，但它已经实实在在将 LLM 拉进了编程应用领域。 六、 LangChain 的出现，实现了 LLM 之间的链式交互，使多 个 LLM 十、 镜头给到国内。相比国际上当前逢 AI 必 GenAI，国内更 多地还是在 LLM 这一层面，Robin Li 的“卷大模型没意 义，卷应用机会更大”，其实很深刻地指出了内中区别。 本报告以开发者视角为主，从 LLM 切入，但实际上或多 或少与 GenAI 脱不开关系。 2023 年国内 LLM 发展活跃，从最初的百度文心一言“硬 刚”ChatGPT，到后来各式各样的大模型与产品出现，覆

编程工具的进化 62 | AI 开发者中间件工具生态 2024 年总结 66 | AI Agent 逐渐成为 AI 应用的核心架构 68 | 谈开源大模型的技术主权问题 72 | 2024:大模型背景下知识图谱的理性回归 77 | 人工智能与处理器芯片架构 89 | 大模型生成代码的安全与质量 93 | 2024 年 AI 大模型如何影响基础软件行业中 的「开发工具与环境」 98 | 推理中心化：构建未来 推理中心化：构建未来 AI 基础设施的关键 Part 1：中国开源开发者生态数据 04 | Gitee 数据篇 Part 3：国内 GenAI 生态高亮瞬间 104 | 中国 GenAI 消费应用人气榜 Top10 15 | OSS Compass Insight 106 | AI 创新应用开发大赛获奖作品 局长，OSCHINA 副主编 肖滢，OSCHINA 副主编 李泽辰，Gitee 设计：张琪 开发者是开源生态的重要支柱。 本章结合 、 的数据分 析，勾勒 2024 年中国开源开发者的整体画像趋势轮廓，主要 反映中国开源开发者使用开源大模型概况、开源项目/组织健康 度，以及中国开源社区的生态评估等情况。 Gitee 数据篇 本报告数据来源：2024年1月至2024年12月 Gitee及Gitee AI平台相关公开数据 4 / 111 开发者是社区的力量源泉

基础软件开源界限划分 操作系统、数据库、中间件、AI框架底层代码按规范进行共享与协作 本篇报告研究的基础软件开源范围，是指研究“开源”中“基础软件”板块的情况。开源过程中，参与者可以共享、协作完成开发， 正好与基础软件庞大的开发量需求相契合。这种契合性促进了基础软件良性、可持续性发展，并因为基础软件对上层软件生态有支 撑作用，基础软件的开源价值远超过单一产品的范畴，其意义惠及软件产业全领域。 注释：由于暂无 基础软件 具备能衍生出并支撑 多个技术簇的一类根 技术软件，拥有技术 门槛高、衍生场景复 杂等特点 中间件：不同系统和应用程序之间交互 与协作的桥梁 AI框架：具备构建和部署人工智能模型 的基础的全套开发工具 操作系统：是软硬件资源的资源管理者， 为用户与应用程序提供交互接口 数据库：通过对数据的访问与管理，支 持各种应用程序和业务的需求 编程语言：人与计算机交互的“语言”， 含编译器、基础编程语言、IED等 使用开源许可证需注意的风险点 审判机关 开发者 开源许可证 “两者的契约” 开源者 将许可证视为“合同”，基于《著作权法》、 《专利法》等法律法规对相关纠纷进行判决 围绕许可证可能出现的其他风险 专利风险 数据风险 出口风险 其他风险 开发者商用开源代码时容易出现的违规风险：不同开源许可证对 于二次发行有不同程度的开源要求，要求越严格，开发者越难保护商 业版本发行的机密性，不知情企业闭源发行时越容易有侵权风险

………………………………………………………………………… 19 3.7 开发语言 …………………………………………………………………………………………… 20 3.8 Java 开发框架 ……………………………………………………………………………………… 21 3.9 PHP 开发框架 ……………………………………………………………………………………… 21 3.10 Ruby 开发框架 …………………………………………………………………………………… ………………… 22 3.11 Go 开发框架 ……………………………………………………………………………………… 22 3.12 Node.js 开发框架 ………………………………………………………………………………… 23 3.13 Python 开发框架 ………………………………………………………………………………… 23 3.14 前端开发框架 …………………………………………………………………………………… 数据库……………………………………………………………………………………………… 25 3.16 版本控制工具 …………………………………………………………………………………… 26 3.17 AI 开发框架 ……………………………………………………………………………………… 26 3.18 云原生组件 / 工具 ………………………………………………………………………………… 27 4 开源社区参与现状

中国的开源软件法治建设状况 4 中国的开源软件产业发展洞察 4 ——《大教堂与集市》中文版，机械工业出版社 好的软件作品，往往源自于开发者的个人需要——按说这是显而易见的（正如 老话说“需要是发明之母”），但太多的软件开发人员并不需要也不热爱他们 正在开发的软件，他们把编程当差事，为的只是拿薪酬。Linux世界里可不是 这样——也许这可以解释为什么Linux社区里原创软件的平均质量是如此之高。 与世界上绝大多数商品不同，使用一款软件不仅不会损耗它 的价值量，还有可能为之带来增长 开源软件理念的前身是美国计算机软件产业起步之时就在软件开发者群体中流传的“自由软件”理念，彼时这些开发者认 为软件不应该成为一种私有财产，而应该被公开成为公共资源，这样做的好处在于通过让海量的用户对软件进行使用和反 馈来帮助开发者进行产品升级——这是一种只有在软件这样的产品上才能够实现的发展模式；然而，自由软件理念与企业 商业化运营背道而驰 1970s-1998 • 软件开源理念可以追溯到美国的计算 机软件产业初期，彼时一些开发者提 出了“自由软件”的概念，核心理念 是软件不应该成为一种被私有化的商 业资产，而应该成为一种公开、可免 费获得的公共资源，这一理念是后来 的“开源软件”概念的前身 • 1976年美国《著作权法》修订将软件 纳入规制范畴，引起了众多提倡自由 软件的开发者的不满，加速了市场对 开源软件的【战略深化期】 1998-2010

⼀⽅⾯，是开源这么多年⼀直持续的上升势头。⽽另⼀⽅⾯，则是我们的⼀个猜测：疫情以 来，越来越多的⼈开始远程办公，事实上促进了更多的⼈有机会“斜杠化”，也就是在⼀台电脑 ⾯前⽅便地切换多种身份，以异步的⽅式处理多种事务，从⽽增加了开发者参与开源的时间和 机会。 当然，同样由于远程办公，虚拟世界在⼈类⽣活中的占⽐，变得更⼤了。这样是否更好，还会 引发哪些问题？作为站在隧道⼝的⼈类，其实是猜不透的。 2. 中国开源崛起以及开源世界分裂的趋势 年中国开源社区参会调查报告》，随后的⼏年中，持续发 布了开发者调查报告，旨在从多种维度呈现国内的开源发展情况。今年我们再次启程，结合数 据分析⼿段和调查报告等多种形式，绘制⼀份 2020 年中国开源世界的地图。 这份问卷是每年中国开源年报的重要⼀环，不基于调研的分析报告不过是纸上谈兵。在往年的 基础上，我们参考了其他现存的主流开发者问卷内容，并加⼊了⼀些新的视⻆。基于 2020年 COVID-19 通过近 60 项左右问题的统计调查与分析，我们希望能够还原出当前中国开源社区的真实现 状，从⽽为开源的后来⼈提供权威的参考。  调查对象：覆盖开发者、社区成员、贡献者、学⽣、政府企业管理⼈员  调查内容：主要涵盖个⼈信息、⼯作状况、开源社区以及开发者技术  调查⽅法：以在线问卷⽅式搜集样本和数据，交叉对⽐法分析数据  推⼴⽅法：线上社交媒体、博客、开源社、开源中国⽹站  问题数量：59

/ Questionnaire 1、报告背景 / 1 Report Background 2016 年初，开源社发布了《2015 年中国开源社区参会调查报告》，随后的几年中，持续发布 了开发者调查报告，旨在从多种维度呈现国内的开源发展情况。今年我们再次启程，结合数据 分析手段和调查报告等多种形式，绘制一份 2021 年中国开源世界的地图。 In early 2016, KaiYuanShe open source scenarios in 2021. 这份问卷是每年中国开源年报的重要一环，不基于调研的分析报告不过是纸上谈兵。问卷从两 个角度展开，其中包括个人信息（包括工作信息和开发者技术信息）和开源社区参与情况，与 往年不同的是，今年我们加入了开源社区度量和开源商业化相关的话题，欢迎大家参与问卷并 发表自己的想法。 This questionnaire is an essential source. 调查对象 ：覆盖开发者、社区成员、贡献者、学生、政府企业管理人员 Target: Covering developers, community members, contributors, students, government and corporate executives 调查内容 ：主要涵盖个人信息、工作状况、开源社区以及开发者技术 Survey content:

量分析等产品。 2020 2021 发布轻舟云原生软件生产力平台、有数全链路数据生产力平台。 网易云品牌升级为网易数帆，发力数字化转型基础软件。 深度参与社区 Spark 3.x 版本开发；开源企业级数据湖探索平台 Kyuubi ；发布首个开源项目分布式存储系统 Curve。 2019 发布全链路数据中台解决方案。 2018 发布轻舟微服务、“瀚海”私有云及国内首款云计算全栈一体机。 数帆资质（部分） 06 及以前 《Gartner 2020 中国 ICT 技术成熟度曲线》数据中台领域标杆厂商 信通院“大数据'星河'案例-行业大数据应用优秀案例” 信通院 OSCAR 尖峰开源创新（二次开发）奖 云计算开源产业联盟云原生十大优秀案例 infoQ 中国技术力量年度榜单 InfoQ2020 最有价值技术团队 InfoQ2020 最佳技术社区驱动力奖 思否 SegmentFault 中国技术品牌影响力企业 上海德启信息科技有限公司 上海景盟软件有限公司 上海赢科信息技术有限公司 上海燕汐软件信息科技有限公司 申万宏源证券有限公司 深圳航天科创实业有限公司 深圳市丰宜科技有限公司 深圳市巨益科技开发有限公司 深圳越海全球供应链有限公司 深圳证券交易所 土巴兔集团股份有限公司 泰康资产管理有限责任公司 天启物联网科技（青岛）有限公司 网易传媒科技（北京）有限公司 网易严选科技有限公司

⾼效对⻬⽅法。
ii. 视觉⽅⾯。团队成员发明了MoCo，引爆了基于对⽐学习的视觉预训练范式，也是过去三年 CVPR引⽤量最⾼的⼯作；发明了ShuffleNet，最⾼效的视觉⽹络结构之⼀；主导开发了 detectron2，⼀个被⼴泛使⽤的视觉开源项⽬并被集成到Meta全线VR/AR产品中。
iii. 强化学习⽅⾯。团队成员作为⼀作提出了基于关系学习的少样本⽅法，得到斯坦福⼤学、 Go Google、MIT、Amazon等团队的使⽤和扩展，并获得过OpenAI
RL联创及负责⼈John
Schulman亲⾃邀请加盟。
iv. 基础设施⽅⾯。团队核⼼成员曾带领数⼗⼈从零开发世界领先的深度学习框架，也具备数千 卡集群全⾃动化硬件运维告警、数百亿特征检索、⼤规模（数⼗PB数据、百万台机器）分 布式系统数量级性能优化的经验。
c. ⽬前团队⼈数超过
80
⼈，每个⽉都有在全球某个领域有显著影响⼒的⼈加⼊。
⽕，甚⾄即使今天，lossless
long-context
仍然不是⼀个共识。但如果今天才看到这个事情，已经没 有⾜够多的时间去迭代，最后会变成跟随者。 第⼆点是能够很深刻的理解
AI-Native
产品的开发⽅式，然后基于新的⽣产⽅式适配⼀套组织。以前做 产品是通过了解⽤⼾的需求设计功能，新时代需要在制造的过程中完成设计。ChatGPT
就是通过制造 完成设计，并没有先设计出来⼀堆场景再找对应的算法