直 接 企业倾向在自身技术实力较强、产品能 力较扎实的领域选择开源 社区运营是开源人力投入的焦点，头部 企业社区人员投入量超过千名 为方便各职能开源人员交流和开源业务 整合，企业针对性调整组织架构 基础软件是底层技术投入较多的领域之 一，需要企业持续供给技术资源 开源项目的研发、运营、激励都需要 “真金白银”的投入 企业作为开源发起者，应主导开源生态 的建设，努力引入战略合作伙伴 12 来源：根据专家访谈、公开资料，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 操 作 系 统 开 源 社 区 常 见 小 组 分 布 操 作 系 统 适 配 生 态 概 览 技术类 语言 基础功能 中间件 图形/桌面 架构/内核 云原生基础设施 安全 测试 行业解决方案 治理类 职能组织 社区基础设施 版本发行 社区生态管理 服务器 云计算 边缘计算 智能终端 桌面 … 操作系统应用场景 处理器 iresearch.com.cn openEuler 数字基础设施操作系统，原子化解耦灵活构建，三向连接实现“一至无限” openEuler通过全栈原子化解耦和榫卯架构，可以做到版本灵活构建和服务自由组合，从而实现一套操作系统架构对全场景应用、主 流设备的全覆盖。除南向支持多样设备，北向覆盖应用场景外，openEuler还通过分布式套件与OpenHarmony系统互通，从而提 供更全面、更丰富的

平台产品及相 应技术服务，业务覆盖云原生基础软件、数据智能全链路产品、人工智能 算法应用三大领域，旗下拥有轻舟、有数、易智三大产品线，致力于帮助 客户搭建无绑定、高兼容、自主可控的创新基础平台架构，快速应对新一 代信息技术下实现数字化转型的需求。 网易数帆依托网易二十余年互联网技术积累，系列软件基础平台产品和技 术方案，成熟应用于金融、零售、制造、能源、电信、物流等多个行业领 域， 代，不断适应市场与业务需求 的变化，摆脱缓慢的大版本更 新与业务需求脱节的窘境。 高效 通过自动化与生产协作方式 的优化，多环节提升软件生产 的效率。 开放 基于开放的技术体系，打造开 放的软件架构。 轻舟云原生软件生产力平台 2.0 能力全景图 轻舟优势 搭建云原生技术底座，助力企业与时俱进实现云上软件创新，支撑业务高速发展。 12 PRODUCT 首批通过信通院认定项目：首批可 无侵入微服务治理 无侵入式接入，提供注册发现、路由分 流、熔断限流等丰富治理能力。 精细化流量管控 支持不同维度的流量治理，并具备丰富 的流量管控能力。 架构平滑演进 支持单体架构向微服务架构、微服务架 构向服务网格架构平滑演进。 开放兼容 全面覆盖主流微服务开发技术选型，增 强、扩展开源服务网格。 异构应用统一治理 多框架、多协议、多语言服务的统一治 理，避免技术栈重复建设。

AI 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 最优竞争力。 那么，把 transformer“焊死”到板子上就是最佳方案吗？我知道你很急，但你先别急。大 模型底层框架还存在底层路线之争。 32 / 111 我们知道，Transformer 架构呈现了 O(n²)的理论计算复杂度，这里的 n 指的是大模型输入 序列的 token 数量，但其前任语言模型担当 RNN 只有 O(n)的理论计算复杂度。 最近，以 Mamba、RWKV 为代表的类 流和行业知识将转化为 行业应用和行业数据，传统行业数字化转型中的定制化开发难题有望解决。 对程序员而言，需求表达能力、沟通能力等软技能和系统架构设计等硬核能力将越来越重要， 因为 AI 就像今天的基层程序员，需要人表达清楚需求才能做好，复杂系统的架构设计和问题解 决也还是要靠人。 专业模型是通向 AGI 的必经之路。Anthropic CEO 预测，未来 5 年专业模型将达到人类顶 尖专家水平，将人类科研进展加速

能力，使其智能化，但 它的智能只充当了“辅助”角色；在 AI 原生的语境下， LLM 从一开始就是应用的中枢，应用本身的架构、功能、 交互层是围绕 LLM 中枢来构建的。也许 ChatGPT 是最 经典的“AI 原生”应用。此概念目前还处在萌芽期，明确 的概念、应用场景、架构、技术栈细节等尚未完成自洽。 换一种视角来看，这个概念的提出其实都没技术什么事， 有人称之为“造商业概念”，这里按下不表。 放宽到 Apache 2.0。 华为云重磅发布盘古大模型 3.0 2023 年 7 月，华为云正式发布盘古大模型 3.0。盘古大模型 3.0 是一个面向行 业的大模型系列，包括“5+N+X”三层架构。 盘古为行业而生，盘古大模型已在金融、金融、制造、医药研发、煤矿、铁路 等诸多行业发挥着巨大价值。 9 / 87 1 1 开源开发者事件回顾 蚂蚁集团开源 CodeFuse 代码大模型 电视机的上传速度马上变为零。 对此，爱奇艺客服给出的回应是，这是加速手段，对使用没有影响，并提供 了关闭 HCDN 开关的操作。HCDN (Hybrid CDN)是爱奇艺技术团队研发的大 规模混合架构在线视频数据分发技术。 有网友指出，这是爱奇艺客户端将电视机当成了自己的 PCDN 服务器，因此 会在后台持续执行上传任务。这种白嫖电费、流量、存储空间的操作，爱奇 艺要给用户打钱才对。 2023

测 实 • 需求收集、整理是开源社区的最大功能之一，市场上的开发者和用户在 接触项目的过程中自然会产生进一步产品需求，并反馈给社区 • 软件设计主要涉及项目整体架构规划，开源社区开发者主要贡献 为小范围的补丁和功能开发，对整体架构的关注度一般不高 • 软件构建主要指的是核心代码的编写流程，开源社区的贡献者 以编写代码的形式向项目提交创新和改良，能够帮助项目降低 代码编写成本 • 开源社区主 开源之于云计算（一） 开源的虚拟化架构促进了云服务的普及和产业发展 随着用户对于敏捷高效的IT资源的需求不断提升，云服务正在逐步成为数字化时代企业级IT基础设施的标配，而传统意义 上的不同层次的云服务中，IaaS、PaaS和虚拟机等基础云服务产品中不乏开源产品的身影——这也和传统IT架构中底层操 作系统和中间件所处的位置相似。本报告第一章已经提到，传统IT架构中，处于底层的操作系统、数据库管理系统等软件 技术、扩大市场影响力的战略手段。同样的，在整个云服务 架构中，云基础软件也更有可能以开源的形式发布，作为厂商向市场推广这一当时被认为是IT创新的系统架构的方式。事 实上，尽管闭源云服务软件在商业化市场占据重要地位，开源的云基础软件的确为云计算在全球的推广贡献了重要力量， 云计算开源社区也促进了各类云服务软件的不断创新和演进。 云服务基础架构开源技术典型代表 我国企业云计算开源应用规模 基础云服务

九年，⽤⼼做好⼀款堡垒机 2014 年 2017 年 2018 年 2020 年 2022 年 2023 年 2022 年 100+ Contributors JumpServer 的架构及核⼼组件 Load Balancer Lina Luna（Web Terminal） Chen CORE MySQL / Redis 等 本地存储 云存储 负载 接⼊ 核⼼ 数据 - N JS - A 负载均衡 JS - B JS - N 访问统⼀的⼊⼝， 访问不同地域资产 数据库 依据配置端点规则进⾏访问转发 适⽤于资产访问⼈员分散型管理组织架构 适⽤于资产访问⼈员集中型管理组织架构 特⾊功能三 JS 组件 数据库 KoKo 组件 （Web CLI） Chen 组件 （Web GUI） Magnus 开源许可协议，免费下载； • 极致 UI 体验，⽀持容器化部署； • 全⾯超越传统堡垒机的应⽤体验； X-Pack 增强包 + 原⼚企业级⽀持服务 JumpServer 企业版的功能架构 JumpServer 企业版的四种型号 名称 描述 ⽀持的部署⽅式 单位 购买⽅式 JumpServer 企业版 （基础） JumpServer 堡垒机企业版（基础）⽀持的最⼤资产数量为

限的条件下，还能实现登⽉吗？
杨植麟：“登⽉”有⼏个不同的⽣产要素，算⼒肯定是⼀个核⼼，但还有其他的。 你需要⼀个同时满⾜
scalability
和
generality
这两点的架构，但今天其实很多架构已经不满⾜这两条 了。transformer
在已知的
token
space
符合这两条，但放⼤到⼀个更通⽤的场景，也不太符合。数据 也是⼀个⽣产要素，包括整个世界的数字化，和来⾃⽤⼾的数据。 章、甚 ⾄⼀个视频，但表⽰⼀个更⼤的
3D
世界或你硬盘上的所有⽂件还有难度，没做到
token-in-token- out，离所谓的
unified
representation
其实有差距。架构其实解决的是这个问题。
通过
AI
⾃我进化克服数据稀缺性的瓶颈是第⼆层的另⼀个问题。今天的
AI
其实像⼀个⿊盒，这个⿊盒 有两个输⼊：电源线和数据线，输⼊这两个东西后，盒⼦就能产出智能。随后⼤家意识到，数据线的 ⼤量的熵，抓住确 定性的东西，让本⾝是混沌的东西继续混沌。 通往
AGI
的话，long-context
会是⼀个很重要的点。所有问题都是
long-context
的问题
⸺
历史上所 有的架构演进本质上都是在提升有效的
context
length。word2vec
最近拿了
NeurIPS
的
Test
of
Time
奖。它在
10
年前⽤⼀个词去预测周围的词，相当于
conte

（一）基础共性标准 基础共性标准主要包括人工智能术语、参考架构、测试评估、 管理、可持续等标准。 1. 术语标准。规范人工智能相关技术、应用的概念定义， 为其它标准的制定和人工智能研究提供参考，包括人工智能相关 术语定义、范畴、实例等标准。 2. 参考架构标准。规范人工智能相关技术、应用及系统的 逻辑关系和相互作用，包括人工智能参考架构、人工智能系统生 命周期及利益相关方等标准。 3. 测试评估标准。规范人工智能技术发展的成熟度、人工 智能体系架构之间的适配度、行业发展水平、企业智能化能力等 方面的测试及评估的指标要求，包括与人工智能相关的服务能力 成熟度评估，人工智能通用性测试指南、评估原则和等级要求， 企业智能化能力框架及测评要求等标准。 4. 管理标准。规范人工智能技术、产品、系统、服务等全 生命周期涉及的人员、组织管理要求和评价，包括面向人工智能 组织的管 基础数据服务标准。规范人工智能研发、测试、应用等 过程中涉及数据服务的要求，包括数据采集、数据标注、数据治 理、数据质量等标准。 2. 智能芯片标准。规范智能芯片相关的通用技术要求，包 括智能芯片架构、指令集、统一编程接口及相关测试要求、芯片 数据格式和协议等标准。 3. 智能传感器标准。规范单模态、多模态新型传感器的接 口协议、性能评定、试验方法等技术要求，包括智能传感器的架 构、指令

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工具和平台  LLMOps  大模型聚合平台  开发工具 AI 编程  插件、IDE、终端  代码生成工具 编程语言 3 / 32 LLM 技术背景 Transformer 架构和预训练与微调策略是 LLM 技术的核心，随着大规模语言数据集的可用性和计算能 力的提升，研究者们开始设计更大规模的神经网络，以提高对语言复杂性的理解。 GPT (Generative Pre-trained 数网络，这些框架通常设计得易于水平扩展， 支持在多个处理器或多个服务器上并行处理。 ：它们提供工具来有效地加 载、处理和迭代大型数据集，这对于训练大 型模型尤为重要。 国产深度学习框架 OneFlow 架构 （图源：https://www.oneflow.org/a/chanpin/oneflow/） 9 / 32 LLM 基础设施：大模型框架及微调 (Fine Tuning) 想要微调一个模型，一般包含以下关键步骤： 这类工具通常由开源社区支持和维护，提供了灵活、可扩展的工具和 库来构建和训练大型机器学习模型，如 TensorFlow 和 PyTorch 和 Hugging Face Transformers 等。 TensorFlow 架构图 (图源：https://www.geeksforgeeks.org/architecture-of- tensorflow/) 12 / 32 LLM 基础设施：编程语言 LLM 的训