COMPANY 背靠24 年互联网技术积累 成熟可靠 年 24 140 余项技术专利 140 12 亿终端用户体验支持 亿 12 100 余家行业头部客户 + 100 产品与方案均经 网易大规模内部实践验证； 标杆项目均与行业龙头企业共建。 自主可控 产品基于开源内核， 底层实现全面跨云； 基础软件实现国产兼容，推动信创。 原厂服务 原厂服务，核心技术方案不外包； 全过程服务覆盖咨询、 流水线 容器部署 主机部署 策略部署 开放 治理 监控 事务 管理 DevOps 多云部署 服务治理 能力扩展 中间件高可用 全链路监控 容器平台NCS 轻舟混合云 多云管理 多集群管理 镜像仓库 容器管理 轻舟低代码 应用管理 可视化开发 WebIDE 一键发布 资产中心 轻舟中间件 中间件PaaS RDS MySQL Redis Kafka RocketMQ 产品能力 云原生微服务统一管理平台，助力企业分布式技术架构演进。 轻舟微服务 微服务应用优势 巨石（单体）应用 代码级的依赖，容易出现代码冲突，以及影 响范围扩散，导致大量的沟通，开发效率低 随着规模增加 编译时间快速增加 代码级的依赖，需要全量测试 测试回归周期长 代码修改对整个应用有影响，需要全量测试 无法有效对需求快速变化 单一技术架构 技术演进需要全部重写，成本高 开发效率 编译时间

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。
2.
团队聚焦底层技术创新，技术Vision强
好的模型是
10
的
25
到
26
次⽅
FLOPs
这 种规模。这个数量级接下来肯定还会持续增⻓，所以我认为算⼒是个必要条件，因为机器学习或者
AI
研究了七⼋⼗年，唯⼀
work
的东西其实是
scaling
Law，就是放⼤这⼏种⽣产要素。
我们其实⽐较有信⼼，在⼀年的时间窗⼝，能够达到
10
的
26
次⽅这样规模的模型，资源最终会得到 合理分配的。
海外独⻆兽：Open
海外独⻆兽：OpenAI
训下⼀代模型，我们推测有⾄少
10
万张
H100，单个集群也能达到
3
万张。 OpenAI
显然是追求“登⽉”的，不⾜可能是没那么注重⽤⼾和客⼾体验。⽉之暗⾯和
OpenAI
的差 异化路径会在哪⼉？有什么是⽉之暗⾯能做⽽
OpenAI
不做的？
杨植麟：短期内关键的⼀点在于⼤家的
tech
vision
不完全相同。很多领域并不是
OpenAI
的核⼼竞争 ⼒，⽐如图⽚⽣成，

v0.41.0发布 Flagger v1.31.0发布 D2iQ Kubernetes Platform v2.5发布 04 04 04 04 05 05 05 05 DEF CON将举办全球最大规模AI黑客大赛 微软将用近一年时间完成对0-day Secure Boot漏洞的修复工作 06 06 04 开源热点 芬兰南萨沃计划建立开源能力中心 Decidim参与式民主的开源平台正在被日本广泛使用 OSM（Open Service Mesh）是一个轻量级、 可扩展的云原生服务网格项目，旨在为运行在 Kubernetes上的应用程序提供简单、完整且独 立的服务网格解决方案，包括处理在Kuberne- tes集群上运行的微服务的流量管理、策略执行 和可观测性等任务，以简化应用程序的部署和 管理。OSM于2020年8月推出，同年加入云原 生计算基金会（CNCF）。不久后，该项目成为 云原生计算基金会（CNCF）沙箱级别的项目。 Kubernetes安全态势管理平台 近日，KSOC推出业内首个实时Kubernetes安 全态势管理平台。Kubernetes安全态势管理平 台可以通过实时上下文以及当前和历史信息准 确定位攻击活动，同时还可以根据集群的当前 状态提供可操作的补救措施。具体功能包括： • 实时态势管理，发现基于事件的错误配置； • 汇总并找到Kubernetes RBAC中的过度权限； • 防止部署不合规的工作负载，减少潜在爆炸

互联⽹ 互联⽹⾏业拥有⼤量的异构云资产，并持续追求 IT 系统运维的安全和⾼效，是堡垒机⼀直以来的忠实⽤户群体。 医疗医药 医疗医药⾏业的信息化⽔平呈现⾼速发展的态势，IT 资产规模快速扩张，迫切需要通过堡垒机实现⼤规模 IT 资产的统⼀管 理与安全运维。 房地产及酒店 房地产和酒店⾏业的业务系统通常随业务经营场所分布式构建，IT 基础设施⾼度分散，需要通过堡垒机实现 IT 基础设施的 统⼀安全运维。 堡垒机企业版部分⽤户。 强⼤的市场影响⼒：堡垒机 = JumpServer JumpServer 堡垒机的特⾊功能 体验极佳的 Web Terminal ⼴泛的 多云管理⽀持 超⼤规模 分布式资产⽀持 全⾯的数据库 运维安全审计⽀持 ⽀持审计录像 的云端存储 内置多组织体系 强⼤的 远程应⽤发布能⼒ 灵活的 软件 / 硬件 部署⽅案选择 1 3 6 特⾊功能⼀ ⼴泛的多云管理⽀持 ⾃动同步与纳管 特⾊功能⼆ JS - 1 统⼀存储 缓存 A.jms.com 离散⼊⼝分布式部署⽅案 区域 A 区域 B 超⼤规模分布式资产⽀持 - ⽀持多分⽀、多区域的集群分布式互联部署 - B.jms.com 负载均衡 JS - 2 JS - N JS - A 负载均衡 JS - B JS - N 访问不同的节点， 访问不同地域资产

告方立场。涉及开源的法律法规建设正在进一步完善，有望为我国的开源软件产业创设更有 序的发展环境。 SMS 中国的开源软件产业发展：得益于政策支持、软件产业高速发展、软件行业人才不断累计， 中国的开源产业已经初具规模，市场上涌现了一批自主开源的企业，并形成了开源社区、开 源产业联盟、开源基金会等开源组织，但整体来看，我国的开源软件产业尚处于发展初期， 长期发展还需要在制度、法律和文化等方面进行提升。 开源基金 同 收益。其中，直接商业化收益包含企业提供开源软件的收费版本、专业服务和引流广告收入；渠道化收入主要包含开源软 件具备一定的“流量”后为企业的其他产品产生的广告效应；产业协同主要是开源软件形成足量的规模和市场影响力后， 带动产业形成创新的产品和服务形式，进一步反哺企业自身而产生的收益。然而，为了产生上述效果，项目需要成功的开 源运营，而开源运营的核心是通过不断提升用户和贡献者的数量来构建“质”和“量”互相驱动和促进的良性循环。如果 件开源代 表着一种“广触达，少转化”的推广模式。从商业成功的角度上讲，促进转化的关键仍然是产品本身的创新性、竞争力以 及付费业务的价值量，企业开源运营能够帮助企业进行软件创新，但这更与企业本身的投入规模、战略规划等有关。 软件产业市场战略的双漏斗模型 成交 触达 了解 试用 商务 持续订阅 增值服务 “互补”产品 常 规 闭 源 商 业 软 件 水 平 • 软件开源在商务策略之前的环节具

堵俊平：在欧美，邮件列表和 Issue 是开源开发者交流的主要方式，这样既可以公开、透明，又可以把讨论的 过程沉淀下来，降低后加入者的学习成本。国内开发者当前习惯在微信群中讨论问题，但受限于微信群的规模 以及非公开的讨论问题的方式，需要聊天机器人等辅助工具才能达成开源社区的沟通需要。 34 4.7 开源社区中重要的角色 受访者们认为开源社区中核心开发者、社区管理人员、普通开发者、布 道师 本 资料来源：Crunchbase，Pitchbook，云启资本 76 全球开源软件公司获风险投资数量与总金额不断攀升，资本市场退出周期加快。可以看到，在近二十年间， 一级市场的投资布局在投资规模和融资事件都在持续上升。据不完全统计，全球开源软件 2021 年在资 本市场融资金额为 50 多亿美元，融资交易事件为 30 起。资本市场上对开源行业的大力热捧主要源于二 级市场上开源软件公司的 离，由云供应商负责置备、维护和扩展服务器基本架构，而开发者则可仅将代码打包到容器中进行 部署。Serverless 的全球规模保持着比较高的增速。据沙利文报告统计，2020 年营收统计口径下， Serverless 全球市场规模高达 446.1 亿元，相对于 2019 年 348 亿的市场规模，增速达到 28%。 通过在自有云和 Serverless 基础上运行开源，开源方案成本降低。Serverless

Flow、 CogVideoX； TTS：GPT-SoVITS、ChatTTS、CosyVoice、FishAudio、MaskGCT、F5-TTS 。 这一趋势表明，模型的竞争已经从单纯的规模比拼转向应用场景细化。为了更好地展现这一 演进路径，我们在 Hugging Face 的中文模型社群中对各个领域的开源模型进行了系统整理。 展望 2024 年，中国开源模型的发展展现了技术、生态和社会价值之间的深度协同。无论是从技 大量的互联网用户知识及非结构化数据。他们的共 同点是为模型训练提供了充沛的文字素材。这些大型文本数据集为自然语言处理（NLP）模型的 训练提供了丰富的语料库。像 GPT 这样的语言模型正是通过大规模爬取和处理这些数据集，才 能在文本生成和理解方面表现出色。 开源算法的角色 开源算法是 AI 研究和应用的核心驱动力。开源算法的共享和复用使得研究者和开发者能够 在前人工作的基础上迅速迭代和创新。以下是一些在这一轮 MiniMax 等。  其次是由 TogetherAI、Groq、Fireworks、Replicate、硅基流动等组成的 GPU 推理集群 服务提供商，它们处理扩展与缩减等技术难题，并在基本计算费用基础上收取额外费用，从 而让应用公司无需承担构建和管理 GPU 推理集群的高昂成本，而是可以直接利用抽象化的 AI 基础设施服务。  第三类是传统的云计算平台，例如亚马逊的 Amazon Bedrock、阿里云百炼平台、微软的

3090（24GB VRAM） - 存储: 20GB - 内存: 32GB（M3 Max） - 存储: 20GB 复杂推理、技术⽂档⽣ 成 32B+ 企业级部署（需多卡并联） 暂不⽀持 科研计算、⼤规模数据 处理 2. 算⼒需求分析 模型 参数规 模 计算精 度 最低显存需 求 最低算⼒需求 DeepSeek-R1 (671B) 671B FP8 ≥890GB 2*XE9680（16*H20 太初T100加速卡 个⼈开发者原型验证 14B 昆仑芯K200集群 企业级复杂任务推理 32B 壁彻算⼒平台+昇腾910B集群 科研计算与多模态处理 四、云端部署替代⽅案 1. 国内云服务商推荐 平台 核⼼优势 适⽤场景 硅基流动 官⽅推荐API，低延迟，⽀持多模态模型 企业级⾼并发推理 腾讯云 ⼀键部署+限时免费体验，⽀持VPC私有化 中⼩规模模型快速上线 PPIO派欧云 价格仅为OpenAI 价格仅为OpenAI 1/20，注册赠5000万tokens 低成本尝鲜与测试 2. 国际接⼊渠道（需魔法或外企上⽹环境  ） 英伟达NIM：企业级GPU集群部署（链接） Groq：超低延迟推理（链接） 五、完整671B MoE模型部署（Ollama+Unsloth） 1. 量化⽅案与模型选择 量化版本 ⽂件体 积 最低内存+显存需 求 适⽤场景 DeepSeek-R1-UD- IQ1_M

堵俊平：在欧美，邮件列表和 Issue 是开源开发者交流的主要方式，这样既可以公开、 透明，又可以把讨论的过程沉淀下来，降低后加入者的学习成本。国内开发者当前习惯在 微信群中讨论问题，但受限于微信群的规模以及非公开的讨论问题的方式，需要聊天机器 人等辅助工具才能达成开源社区的沟通需要。 Du Junping: In Europe and the United States, mailing lists Crunchbase, Pitchbook, YunqiCapital 全球开源软件公司获风险投资数量与总金额不断攀升，资本市场退出周期加快。可以看到，在 近二十年间，一级市场的投资布局在投资规模和融资事件都在持续上升。据不完全统计，全球 开源软件 2021 年在资本市场融资金额为 50 多亿美元，融资交易事件为 30 起。资本市场上对 开源行业的大力热捧主要源于二级市场上开源软件公司的良好表现，已上市企业较高的估值倍 用开发中抽离，由云供应商负责置备、维护和扩展服务器基本架构，而开发者则可仅将代码打 包到容器中进行部署。Serverless 的全球规模保持着比较高的增速。据沙利文报告统计， 2020 年营收统计口径下，Serverless 全球市场规模高达 446.1 亿元，相对于 2019 年 348 亿的市场规模，增速达到 28%。 Serverless will be the new paradigm for combining

图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。 DeepSeek R1 的核心突破在于其通过强化学习驱动的推理能力。该 模型在训练过程中，通过强化学习技术，显著提升模型的推理能力， 使其在数学、编程和自然语言推理等任务上表现出色。 传统依赖： 大规模监督微调（SFT） 创新思路： 强化学习（RL）驱动  推理效率 • 长思维链支持：DeepSeek R1 支持长链推理，能够生成数万字的 思维链，显著提高复杂任务的推理准确性，其长链推理能力在数学、 少上下文漂移和逻辑连贯性问题。 多令牌预测（MTP） 采用FP8混合精度训练，通过在训练 过程中使用更适宜的数据精度，减少 了计算量和存储需求。FP8混合精度 训练在保证训练准确性的基础上，显 著降低了计算成本，使得大规模模型 训练更加可行。 FP8混合精度训练 • 推 理 效 率 提 升 ： 蒸 馏 后 的 模 型 参 数 量 大 幅 减 少 ， 例 如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的参数量仅为7B，相比原始