11月21日，中国开源界发生了两件大事。一是开源原子基金会旗下的OpenHarmony和openEuler都成为第一波毕业项目。也体现了生态发展的全面成熟。本次毕业项目不仅具有强大的生命力和可持续发展能力，而且对全球开发者和用户产生了很大的影响，将推动全球开发者和用户的发展（产业创新和技术进步）。二是全新升级的AtomGit平台正式上线，表明新一代平台正在加速中国开源和人工智能生态发展。根据 GitHub 的 Octoverse 2024 报告，该平台上的全球开发者总数超过 1.5 亿，其中 2280 万是在过去 10 年里活跃的。仅 2024 年，新增活跃用户就将超过 300 万。velopers，增长率在10年内翻了一番。在这一波浪潮中，中国开发者的崛起成为不可忽视的变量。 《中国开源发展深度报告（2024）》数据显示，我国开源生态快速发展，活跃开源开发者数量全球领先，2024年将达到227万，并持续贡献核心代码库、重大核心软件、行业应用等关键环节。从市场规模来看，全球开源软件市场预计2025年至2030年将保持8.5%的复合增长率，到2030年将达到1500亿美元以上，其中云计算、人工智能和物联网是三大主要增长动力。细分领域中，AI开源市场表现尤为出色。在中国，开源的崛起速度更快。在AI领域，Qwen、DeepSeek等大规模开源模型已经获得广泛应用。een 全球下载量超过 3 亿次，拥有 10 万个衍生模型，占 HuggingFace 社区的 30% 以上。在技术影响力层面，中国开源呈现出明显的“结构性特征”。在人工智能大模型、云原生、大数据等应用层领域，以Qwen、DeepSeek、PaddlePaddle为代表的项目已进入全球第一阶段。然而，在操作系统核心、编译器、底层数据库架构等“根技术”领域，仍然缺乏话语权和参与治理。 GitHub的Technology 2024影响力排名揭示，大型人工智能模型已成为具有绝对优势的全球主要创新引擎，其跨学科、跨国界的“超级创新网络”效应远超其他领域。与此同时，云基础设施已成为坚实的数字化基础，RISC-V、大数据等新兴领域正在接入引领“硬科技”与“数据智能”的融合。在此背景下，中国正处于从“绿色参与者”向“绿色共建者”转变的关键时刻。 “价值”怎么办，成了一个难题。规模的扩大并不一定带来价值的增加。 IDC的人工智能和大数据开源生态系统研究指出，中国开源项目的平均商业寿命不到18年。 8月份，70%的项目在启动一年内经历了活跃度下降，只有3%能够形成盈利且可持续的商业模式。与国际市场相比，红帽的OpenShift容器平台年收入超过30亿美元，Canonical的Ubuntu系统通过企业服务实现了稳定的盈利。然而，中国重大开源项目的年收入大多在1000万元以下。这一数据背后的事实是，虽然开源产业规模不断扩大，但其创造的价值与规模扩张并不成正比。这种不平衡在开源人工智能领域尤为明显。同时，根据Gartner公布的数据，预计到2025年全球开源软件市场将达到1500亿美元，年复合增长率为12%，其中AI开源领域预计将贡献600亿美元收入。同时，根据英伟达公布的数据，中国拥有全球80%的大型开源模型，但这些模型的商业价值转化效率很低。开源人工智能的“失衡”中，尽管中国开源人工智能社区爆发式增长，但也面临三大系统性挑战。首先是“铁三角”与算力框架模型的分离。开发者不得不争先恐后地在NVIDIA GPU和国产Ascend/Cambrian芯片、PyTorch和PaddlePaddle框架之间切换orks、Hugging Face模特和国内大模特。根据 Gartner 2024 年人工智能基础设施报告，每个人工智能项目平均花费 35% 的时间来配置和调整其环境，这显着减缓了创新的步伐。二是代码和模型之间的“双向”协作。传统软件开发使用 GitHub 进行版本控制，而模型开发则依赖 Hugging Face 模型存储库。两者在权限管理、CI/CD 流程和安全审计方面完全独立。根据 CSDN 2024 年中国人工智能开发者生活方式调查，92% 的开发者更喜欢在同一平台上管理代码、模型和数据集，以避免信息不一致和流程中断。第三是“演示运行”和“生产交付”之间的差距。开源社区说“Just run it”，但缺乏企业级的 DevOps 工具链支持，导致复制、审核和部署变得困难y 模型要 escreek。 IDC数据显示，目前只有12%的开源人工智能项目最终投入生产，“最后一公里”交付能力成为中国人工智能产业化的最大瓶颈。 “中国答案” 在过去的十年里，开源世界已经形成了明确的“分工”。 GitHub 定义了代码协作和 Hugging Face 标准。这种分离在人工智能的早期阶段是可以理解的，甚至可以促进专业化的分工。然而，随着大型模型进入“软件工程”时代，它们的缺点变得越来越明显。其次，模型权重和训练代码分离，README文件和模型卡信息可能再次不同步，再次酿成灾难。权限系统无法扩展到m个文件模型，这使得对敏感模型的访问控制出现问题。第三，代码提交（PR）过程不能自动触发模型训练和评估，并继续繁琐的整合变成了空洞的对话。第四，供应链缺乏审核，从模型训练到部署，企业需要的是一个有能力的统一平台。整合GitHub和Hugging Face，汇聚“代码+模型+数据+算力”，让传统软件开发和AI应用部署流程更加无缝。对此，Open Atom开源基金会，我们将携手CSDN等生态合作伙伴，推动平台深度集成和功能更新，添加开源模型、数据集和异构计算资源，共同打造中立、开放、符合公共利益的新一代“开源+人工智能”综合基础设施平台AtomGit。开源AI社区于11月21日在Open Atom 2025开发者大会上正式启动。据Open Atom开源基金会总监江涛介绍，开源共创科技有限公司总裁表示，此次升级将深度融合AtomGit和GitCode，整合代码、模型、数据和计算资源，打造全国首个人工智能研发综合服务系统。同时，AtomGit还可以为生态中广泛的开源项目提供代码托管、安全检查、合规治理、服务运维等支持。据悉，新一代AtomGit在原有开源协作和社区服务能力的基础上，整合了GitCode平台的产品能力，从AtomGit导入开源项目和开源模型，依托模型托管、数据集托管、工具链集成、算力集成四大核心能力，从而实现代码托管能力和AI资源的融合。然而，AtomGit 在开发过程中仍然面临着一些挑战。实现“一体化”的过程。对此，蒋涛表示，平台整合过程中面临三个主要挑战。首先是多种计算能力的融合以及集成编程和管理。 “异构计算资源（CPU、GPU、NPU等）的主要挑战是如何高效地集成AI（如AI），实现调度和管理并让不同的AI和代码构建任务灵活适应计算能力。”姜涛强调。二是系统架构的整合。它结合了原始AtomGit的代码协作功能和GitCode的社区服务功能。这包括账户系统、权限管理、存储架构等模块的集成。三是实现用户体验的一致性。 “在功能集成过程中，我们保持界面交互和工作流程体验的统一性和流畅性，减少学习此外，由于可以实现“代码+模型+数据+算力”的融合，这种融合模式带来了系统复杂度的增加，主要体现在存储多样性、任务调度、集成权限等方面。蒋涛表示，为了平衡性能和稳定性，AtomGit采用了以下策略：第一，我们从底层存储角度有统一的设计理念，降低运维复杂度。其次，平台采用统一的权限和账户管理系统，通过代码、模型、数据集资源实现精细的权限管理，保证安全性和可控性。第三，平台整合后，采用资源隔离调度机制，通过调度策略和容器实现计算任务的资源隔离，避免计算任务之间的相互干扰。gh 负载任务。第四，Ato mGit平台建立了全链路监控系统，实时识别性能和系统健康瓶颈并自动修复，使平台稳定性处于可控状态。 Hugging Face以模型为中心，代码托管能力较弱。他们的核心模型侧重于模型分发，企业层面没有 CI/CD。 AtomGit的“代码仓库+模型仓库+代理市场+DevOps全栈闭环”本质上为AI开发带来了软件工程的成熟。 “AtomGit的最终目标是让模型开发成为‘可复制、可审计、可交付’的软件工程实践。这一定位契合了人工智能工程的核心点。”江涛表示。模型服务方面，AtomGit平台已为“文心艺言”、智普ChatGLM等国内大模型产品提供模型托管、在线体验和运营支撑服务。随着一个时代的到来“智能定义未来”，开源AI的发展也走着开源软件开发的“老路”，从“爱好者玩具”到“企业基础设施”。 Gartner 预测，到 2027 年，70% 的企业人工智能应用将基于开源模型构建。这一背景的背后，与AI开源社区和生态的不断完善密不可分。回顾AtomGit平台的发展历程，它不仅仅是技术平台的升级，更是中国开源产业从“扩张”到“深化生态”的一个缩影。对于开源人工智能社区未来的发展模式，江涛以AtomGit为例，表示自己未来的商业模式将围绕“核心服务+增值运营”。他告诉作者他会的。 》基础服务层提供代码、模式等资源的协同开发和托管服务ls和数据集构建平台的生态基础。增值运营服务层提供开源项目、开源模型、开放数据集。“为了支持项目成长，实现平台商业化，我们提供运营便利、社区建设、业务耦合等增值服务。在生态和产业层面，通过与厂商、科研院所的合作，输出平台的能力，推动行业人工智能的开源创新和产业化。”姜涛向笔者分享了开放原子开源基金会成员的经验。 AtomGit，以及开源人工智能社区未来的企业运营模式。在全球范围内，开源人工智能正处于三个转折点：工程化、工业化和代理。 GitHub 和 Hugging Face 各自独立的架构已经不能满足下一代 A 的需求我发展。 AtomGit的“整合”路径提供了可行的“中国答案”。 （文|Leo张ToB各种，作者|张申宇，编辑|盖本田）
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