TL;DR：
大模型开源生态正以惊人速度迭代，中美在AI Infra和Agent领域展开激烈竞逐。Vibe Coding作为人机协作编程新范式，预示着软件工程的深层变革与开发者角色的重塑；而AI Agent则以自主决策和多智体协同，为AGI的实现路径和未来社会带来深刻的哲学思辨与商业机遇。
在AI浪潮以肉眼可见的速度重塑全球技术格局的背景下，大模型的迭代如浪涌般此起彼伏，其背后的开源生态正在成为技术演进与产业落地的核心驱动力。近日，在2025 Inclusion｜外滩大会见解论坛上，来自蚂蚁开源、魔搭社区、硅基流动等业界专家及AI一线实践者，围绕大模型开源开发趋势进行了深度对话，并发布了《大模型开源开发生态全景与趋势 2.0》，对Vibe Coding和AI Agent两大前沿趋势进行了深入探讨。1
大模型开源生态的潮汐涌动与区域竞逐
外滩大会发布的《大模型开源开发生态全景与趋势 2.0》绘制了一幅充满活力的AI开源全景图。这份报告不仅更新了生态全景的分析方法，更揭示了生态迭代的惊人速度：与三个月前的1.0版本相比，2.0版本收录的114个顶尖开源项目中，有高达35%的项目（39个新项目）是首次上榜，同时有60个项目被移除。这表明AI开源领域正处于一个快速洗牌和不断演进的阶段，其中62%的项目在“GPT时刻”后开源，印证了大模型技术正驱动新一轮开源创新浪潮。1
从开发者地域分布来看，全球36万多名开发者参与其中，其中约24%来自美国，18%来自中国，两者共同扮演着主导角色。值得注意的是，在AI Agent领域，中美开发者数量几乎持平，但在AI Infra和AI Data领域，美国仍保持较大领先优势。1 这反映出在底层基础设施和数据积累上，西方仍有先行优势，但在面向应用层的智能体开发上，中国正迅速追赶。
地缘经济与技术策略的差异也催生了大模型发展的地域特色：国内厂商的大模型主要以开源为主，而美国厂商则更多选择闭源路线1。这种策略分化不仅影响了技术传播，也塑造了不同的产业格局。魔搭社区作为中国最大的模型开源社区，汇聚了10万个开源模型，服务1800万社区用户，形成了“模型贡献、使用、反馈、优化”的良性循环。其“Model-as-a-Service”（模型即服务）的理念，通过MCP（Model Capability Protocol）广场提供统一接口，使得模型能与支付宝、高德地图等真实世界服务交互，极大拓展了应用场景，展示了中国在应用层创新的强大能力1。
同时，硅基流动等创业公司也以惊人的速度在开源生态中崛起。DeepSeek开源事件让该公司在三天内获取了60万用户，七天内突破200万，流量一度超越阿里云。这标志着AI竞争正从“科技叙事”转向中国更擅长的“基建叙事”，国产芯片生态和强大的应用开发能力正成为中国AI产业的三大核心优势1。
Vibe Coding：重塑软件工程与开发者范式
Vibe Coding，这一新兴的人机协作编程范式，正深刻地重构着传统的开发工具栈和开发者技能。它将编程从“组件库”的堆叠转向了“意图表达”的范式转变，开发者只需表达意图，AI便能完成编码工作1。这不仅意味着生产力工具的升级，更预示着软件工程思维的根本性变革。
开源项目在Vibe Coding中扮演着至关重要的角色，模型的训练语料大量来源于开源项目，稳定且高质量的开源技术栈能让Vibe Coding发挥更大价值。然而，专家们也提醒，AI更擅长编写“两年前的代码”，强调了对核心编程原理的持续学习和对底层技术栈的深刻理解依然不可或缺1。
Vibe Coding的未来图景被生动地比喻为“不断添煤的火车”1：开发者源源不断地提出需求，AI排队执行，形成8小时不间断的编程流水线。这不仅改变了开发者的工作模式，也推动了工具层面从复杂IDE向更注重AI执行效率的简化转变。未来的开发将演变为“异步任务提交+自动合并”的模式，开发者从代码编写者转变为**“巡逻员”，监控和管理多个后台AI编码任务**。
这一变革甚至催生了L3（交互式工作流）与L4（全自动流水线）级编程的概念，并可能导致“超级个体”的出现——那些不懂编程却能通过AI完成复杂任务的人，从而带来开发能力的“分层现象”1。对于AI生成代码的质量保障，专家们一致认为责任仍在于人类工程师。Code Review不仅不能削弱，反而需要加强，并引入“Token有效利用率”等新考核指标，关注每个Token带来的价值提升。同时，AI在代码重构上的强大能力也为持续优化代码质量、避免“屎山代码”提供了新途径。
从社会影响角度看，Vibe Coding技术在一定程度上缓解了“35岁焦虑”，让经验丰富的资深工程师能通过AI放大经验价值。然而，它也加剧了人才分层：技术扎实者能实现指数级提升，而基础薄弱者提升有限。这引发了对未来编程教育和终身学习模式的深层思考，强调底层编程原理的恒久价值1。
AI Agent：通向AGI的策略性跃迁与社会重构
AI Agent被定义为“会思考、能动手、能交付最终成果”的智能体，或被形象地比喻为“理想的实习生”——在给定任务、信息和工具后能独立完成工作1。其概念从1986年《心智社会》中“无思想进程”演变至今的“自主智能体”，核心在于其“Action”能力，即不仅能动嘴还能动手，预示着通往通用人工智能（AGI）的策略性跃迁。
然而，构建高效可靠的AI Agent面临诸多技术挑战。上下文工程和管理、模型推理效率以及多模态数据融合是其中的关键。专家指出，当前AI的根本局限在于语言只能描述世界的一部分，大量的物理规则、化学现象和情感体验无法通过语言完全刻画。这是未来多模态Agent需要突破的瓶颈，需要新的硬件、传感器支持以及原生多模态模型的出现，以统一处理文本、图片、视频和音频1。此外，多模态的上下文工程比文本复杂得多，随着简单任务被解决，评估标准变得越来越开放和主观，使得**“奖励设计变得越来越重要”**。
在商业化前景方面，编程领域被普遍认为是AI Agent最先落地的场景。这得益于代码语料的高质量、问题空间的收敛以及开发者群体对技术的理解和接受度。然而，编程厂商面临盈利模式挑战，高昂的Token成本使得边际成本无法归零。2 尽管如此，其他领域如办公自动化和Operation同样潜力巨大，但目前缺乏“既懂AI又懂业务”的跨界专家。马骁腾看好“超级个体”市场，通过类似Fellou的工具，让不懂编程的人也能享受AI红利，实现“Vibe Working”——即在轻松的场景下，AI便已完成复杂工作1。
展望未来5-10年，多Agent系统将发挥关键作用。王月凡比喻道，就像语言让人类有了组织能力，多Agent系统能够让机器与机器之间的协同变得更加灵活有效。谢青池甚至预言：如果Agent达到L5水平，“白领工作可能退出历史舞台，成为人类历史的小插曲”2。范文栋则期待AI推动实现“解放生产力，让每个人不做工作，花时间做感兴趣的事情”。马骁腾进一步设想了一个人Agent共生的世界：每个Agent拥有身份证、电话、邮箱，人类从繁重工作中解放，转而更关注创意和审美——“形而上学将成为主流”1。这描绘了一个高度智能化、人类重心转向精神和创造领域的未来社会图景，挑战着我们对“工作”和“价值”的传统定义。
开源共创：普惠AI的愿景与伦理深思
本次论坛清晰地展示了AI开源生态的蓬勃活力和创新潜力。从数据驱动的生态洞察到魔搭社区的平台实践，再到硅基流动的创业视角，以及关于Vibe Coding和AI Agent的技术前沿讨论，无不体现出开源正在成为AI技术进化与产业落地的核心驱动力1。
随着大模型技术的不断发展和开源文化的深入人心，AI正从“精英技术”走向“普惠工具”。在这个过程中，开源不仅显著降低了技术门槛，促进了全球范围内的创新碰撞与协同，更在构建一个开放、协同的技术发展生态。诚然，技术飞速发展也伴随着伦理、责任、就业模式变革等深层考量。在享受AI带来的生产力解放和无限创意的同时，如何平衡技术进步与社会公平，如何确保AI的普惠价值，是全人类共同面临的挑战。
正如多位嘉宾所言，AI的未来不是简单替代人类，而是解放生产力，让人类有更多时间投入到感兴趣的、更有价值的事情中去。这或许正如圆桌嘉宾所预言的：“形而上学将成为主流”，人类的品味、对事物的理解以及创造力将变得更为重要，而AI则将成为实现这些宏大愿景的得力助手，共同开启人类文明的新篇章。