TL;DR：
AI开源生态正经历一场前所未有的加速迭代与范式重塑。曾经的框架王者TensorFlow的衰落象征着技术战场已从功能广度转向极致性能与工程落地；同时，开源的定义也在商业利益与社区开放之间寻找新的平衡点，并形成了由中美两国主导的全球技术贡献格局。
在数字世界的潮汐中，技术的兴衰迭代是永恒的主题。然而，当一个曾被视为基石的开源框架，在短短十年间从巅峰跌落至被生态图谱“除名”时，我们不禁要问：这仅仅是技术的自然更迭，还是预示着更深层次的产业变革？蚂蚁开源技术委员会副主席王旭在外滩大会上披露的《大模型开源开发生态全景图2.0》给出了一个明确的答案：AI开源世界正以“天”为单位加速演进，其内在逻辑、商业模式乃至全球格局都在被深刻重塑。
技术浪潮的潮汐：从框架争霸到性能为王
开源框架的更迭速度在AI时代被推向极致。昔日叱咤风云的TensorFlow，其社区活跃度已不可逆转地跌至谷底，远不及出道之初，与此形成鲜明对比的是PyTorch的一路高歌猛进1。这一现象并非偶然，而是大模型时代技术主战场转移的缩影。
在《大模型开源开发生态全景图2.0》的100天迭代周期中，35%的项目被替换，60个原有项目被移出1。这种剧烈的洗牌并非简单的优胜劣汰，而是生态关注点从探索期迈向工程落地期的关键标志。早期，Agent框架（如LangChain、LlamaIndex）的涌现证明了AI智能体构建的可行性，但随着实践的深入，开发者逐渐意识到性能、稳定性与成本等工程化挑战才是制约大规模落地的核心瓶本。因此，Agent框架的整体活跃度呈现下降趋势，而能够直接影响AI应用大规模落地的**模型服务（Model Serving）和AI编程（AI Coding）**领域则呈现出显著增长态势。
这一转变的核心驱动力在于推理成本的极致优化。每一次大模型的调用都直接关联到计算资源的消耗，这使得如何提升模型服务的效率、降低单位推理成本成为所有AI应用开发者亟待解决的问题。高性能推理引擎如vLLM和SGLang凭借PagedAttention等创新技术显著提升GPU利用率和吞吐量，而NVIDIA的TensorRT-LLM则凭借软硬件协同优势提供极致性能优化方案，牢牢占据了AI基础设施层的核心生态位2。可以说，谁能在模型推理性能上取得突破，谁就掌握了未来AI生态的话语权。竞争的主题，已从功能的广泛覆盖转向了性能的深度优化与工程化效率。
开源范式的重塑：商业化与协作的新平衡
在AI时代，开源的定义正变得前所未有的复杂。蚂蚁开源的OpenRank影响力评估算法，通过分析项目与开发者之间的协作关联网络，为我们提供了一个数据驱动的客观视角1。该算法类似于PageRank，以“OpenRank > 50”作为准入门槛，揭示了开源生态“黑客松”式的实时竞争：短期热点项目、迭代缓慢项目以及在同生态位竞争中落败者，都将被无情地淘汰1。
更有趣的是，对Top 10活跃项目列表的观察发现，许多高活跃度项目并未采用OSI（Open Source Initiative）批准的标准开源许可证。例如，Dify在Apache 2.0基础上增加多租户使用限制；Cherry Studio采用双许可模式，对超规模团队要求商业授权；n8n则提出“Sustainable Use License”限制商业分发1。这些“源码可用，但商用受限”的许可证模式，反映出新一代AI开源项目从项目初期就带有明确的商业化诉求。它们试图在享受开源带来的社区红利与保护自身核心商业利益之间找到一个新平衡。
这种现象背后，是开源运营属性的增强，GitHub正超越代码托管平台，成为重要的GTM（Go-to-Market）渠道。无论是开源还是闭源产品，都在GitHub上维持活跃社区，将其作为产品发布、用户反馈和市场推广的核心平台。开源本身成为一种重要的市场战略，而社区活跃度（如星标、Issue、PR）则成为衡量产品活力和市场接受度的关键指标1。这种务实的商业化探索，虽然挑战了传统开源的非歧视原则，但在商业化落地需求迫切的当下，可能代表着开源发展的新方向。
全球AI开源新格局：中美双中心的竞合与分化
全球AI开源生态正在形成一个以中美两国为核心的“双中心”格局。数据显示，在可识别地理位置的开发者中，美国开发者贡献度高达37.4%，中国以18.7%位居第二，两国合计贡献度超过55%1。这表明两国不仅是AI技术创新的重要引擎，更是开源生态建设的关键推动者。
然而，在整体格局之下，细分领域的贡献分布却呈现出差异化特征。在AI基础设施（AI Infra）领域，美国以43.39%的贡献度显著领先，这得益于其在底层芯片、基础模型和云服务等方面的长期积累。而在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%1。中国开发者在更贴近应用层的领域展现出强大的活力和追赶潜力。
这种差异化的分布，映射出中美两国在AI发展路径上的战略选择分歧。谷歌搜索资料显示，中国大模型多倾向开源，如Hugging Face趋势榜单上中国模型占据前列；而美国头部大模型则倾向闭源，如OpenAI和Anthropic通过闭源API服务构建订阅盈利模式3。中国选择开源，部分原因在于其作为后发者，开源能快速吸引社区开发者参与，加速技术迭代，并降低行业客户接入门槛，推动AI与金融、政务、制造等具体行业的深度结合3。相比之下，美国企业通过闭源模式维护技术护城河，追求更高利润。这种**“场景驱动”的创新模式**，使得中国开发者在Dify等低代码Agent平台、Cherry Studio等Chatbot应用上展现出对AI能力产品化和场景化落地的深刻理解，这些项目也因此在全球范围内获得广泛关注12。
未来，开源与闭源的路线之争将长期存在，并可能出现交叉融合：基础模型开源以抢占标准，垂直领域则倾向闭源以维护商业壁垒。李开复曾指出，世界大模型竞赛中只有中美两国，中国选择开源是一个正确决定，它将普惠全球，并带来巨大的红利3。
未来展望：适者生存的“实时黑客松”
当前AI开源生态的快速迭代、商业模式的创新以及中美双中心的格局，共同描绘了一个充满活力、竞争激烈且不断演进的未来图景。这是一个关于“适者生存”的实时“黑客松”：没有一成不变的领先者，只有持续的创新者和快速适应者12。
对于开发者而言，这意味着需要不断关注新兴技术栈、深耕性能优化、并积极参与社区协作。对企业而言，无论是采纳开源技术还是贡献开源项目，都需要重新审视其GTM战略和商业化路径，在社区开放与商业利益之间找到可持续的平衡点。而对于政策制定者来说，理解并引导这种范式转变，不仅要关注技术突破，更要深思其对社会、经济、伦理的深远影响，以及在全球科技竞争中的战略意义。
未来3-5年，我们预计将看到以下几个趋势：
- 性能瓶颈将持续驱动创新：随着大模型规模的持续扩大和应用场景的复杂化，对推理效率、能耗比和部署灵活性的需求将持续增长，催生更多底层计算优化和软硬件协同创新。
- 混合开源模式成为主流：介于传统开放和完全闭源之间的“源码可用，商用受限”模式将进一步普及，以平衡商业回报与生态建设。这可能引发关于“真正开源”定义和伦理的更多讨论。
- 垂直领域应用层将爆发：以Agent为代表的智能体技术将进一步成熟，并结合低代码、RAG等工具，在特定行业和场景中实现大规模落地，带来实际的业务价值。
- 中美竞争与合作并存：两国将在AI基础设施和基础模型领域继续展开激烈竞争，但在应用层和开源协作方面仍可能存在合作空间，共同推动全球AI生态的繁荣。
这场演进远未结束，TensorFlow的“陨落”和Browser-use的迅速崛起，都是这场大潮中微不足道的浪花。下一个100天，乃至未来十年，谁将成为新的明星，又将以何种姿态参与这场科技的宏大叙事，是每一个关注AI未来的人都拭目以待的悬念。