几十年来，开源软件一直是科技世界的基石。与附带许可和限制的商业软件不同，开源工具是协作构建的，任何人都可以免费使用、修改和共享。这种协作方式使开发者能够根据自身特定需求定制解决方案，从而促进创新和定制化。
现在，随着人工智能 (AI) 改变各行各业，开源技术正发挥着日益重要的作用。各组织正在转向日益增长的开源 AI 工具，以支持其 AI 驱动的解决方案。这些工具包括 Meta 的 Llama 系列、Google 的 Gemma 系列、Allen 人工智能研究所的 OLMo 系列、Nvidia 的 NeMo 系列、DeepSeek-R1 以及阿里云的 Qwen 2.5-Max 等强大的选择。许多这些开源模型在性能方面正迅速赶上专有 AI 模型。
麦肯锡、Mozilla 基金会和 Patrick J. McGovern 基金会最近进行的一项调查，为开源 AI 的采用提供了宝贵的见解。该调查对 41 个国家/地区的 700 多名技术领导者和高级开发人员进行了调查，详细了解了各组织如何使用和看待开源 AI。调查结果表明，与专有选项相比，开源工具正成为技术堆栈的重要组成部分，具有高性能、易用性和成本效益等优势。此外，开发人员越来越认识到开源 AI 经验对工作满意度的重要性。虽然安全问题和价值实现时间仍然需要考虑，但绝大多数受访者预计未来几年将增加对开源 AI 的使用。
开源AI的采纳：超出预期
该研究揭示了企业中开源模型采用的显著水平。在 AI 技术堆栈的各个层面上，超过一半的调查参与者表示使用开源 AI 技术，通常与来自 Anthropic、OpenAI 和 Google 等公司的专有工具结合使用。优先考虑 AI 的组织尤其可能拥抱开源技术。那些将 AI 视为其竞争优势关键因素的组织，使用开源 AI 模型和工具的可能性比其他组织高出 40% 以上。科技行业处于领先地位，72% 的受访者组织使用开源 AI 模型，而所有受访组织中为 63%。
主要调查结果：深入分析
调查数据突出了几个关键趋势和见解：
开源 AI 的广泛使用： 开源解决方案已广泛应用于 AI 技术堆栈的数据、模型和工具层，超过 50% 的受访者报告在每个领域都有使用。
技术专长驱动采用： 开源 AI 的采用在技术、媒体和电信行业中最高 (70%)。与经验较少的开发人员相比，经验丰富的 AI 开发人员使用开源 AI 解决方案的可能性也高出 40%。
开源 AI 中的熟悉名称： 企业使用的最受欢迎的开源 AI 工具是由主要技术公司开发的工具，例如 Meta 的 Llama 系列和 Google 的 Gemma 系列。
开源AI的价值主张
开源 AI 为组织和开发人员提供了显著的价值：
对开源 AI 模型的高度满意度： 用户对开源 AI 模型感到满意的主要原因是其性能和易用性。
成本效益与价值实现时间： 开源 AI 在成本效益方面表现出色，受访者表示实施成本较低 (60%)，维护成本较低 (46%)。然而，专有 AI 工具被认为可以提供更快的价值实现时间 (48%)。
开发人员对开源 AI 的赞赏： 大多数开发人员 (81%) 认为开源 AI 工具的经验在他们的领域非常有价值。此外，使用这些工具可以提高他们的工作满意度 (66%)。
AI的未来：混合方法
各组织越来越愿意混合使用开源和专有 AI 解决方案。近四分之三的受访者（超过 70%）表示愿意在其技术堆栈的不同领域使用开源或专有 AI 技术。这表明未来两种方法将共存，使各组织能够利用各自的优势。
应对风险并实施保障措施
虽然开源 AI 提供了许多优势，但也存在需要解决的潜在挑战：
网络安全问题： 许多受访者 (62%) 对与开源 AI 工具相关的网络安全风险表示担忧。
监管合规： 超过一半的受访者 (54%) 认为监管合规是使用开源 AI 的一个关键问题。
知识产权侵权： 一半的受访者 (50%) 担心潜在的知识产权侵权问题。
为了减轻这些风险，各组织正在实施各种保障措施，包括：
加强信息安全框架： 加强安全协议以防止潜在的漏洞。
改进软件供应链控制： 对软件开发和分发过程实施更严格的控制。
第三方模型评估： 寻求对 AI 模型进行外部评估，以识别和解决潜在问题。
实施防护栏： 建立指导方针和限制，以控制模型行为并防止意外后果。
开源AI的持续增长
展望未来，调查结果表明对开源 AI 的采用预计会增加。超过四分之三的受访者 (76%) 预计他们的组织将在未来几年增加对开源 AI 技术的使用。这种趋势的推动力在于人们认识到开源工具长期以来一直是软件生态系统的重要组成部分，为开发人员社区内的创新和协作提供了基础。随着 AI 技术的不断进步，企业和技术领导者应仔细考虑开源社区中涌现的机遇和创新。与云和软件行业一样，多模型方法可能会成为常态，开源和专有技术将在 AI 技术堆栈的各个层面协同工作。
在不断发展的人工智能领域，对开源技术的拥抱标志着一个关键的转变。这种转变使各组织能够根据自身特定需求定制解决方案，从而促进创新和定制化，同时可能降低成本。开源的协作性质鼓励持续改进和适应，确保 AI 解决方案始终处于领先地位。
调查结果强调了人们对开源 AI 日益增长的信心，性能和易用性被认为是用户满意度的主要驱动因素。随着各组织越来越熟悉可用的工具和框架，他们能够更好地应对潜在的挑战并充分利用众多好处。
混合方法结合了开源和专有解决方案，使各组织能够利用各自的独特优势。这种灵活性使他们能够为每个特定任务选择最佳工具，优化性能并最大限度地提高效率。开源 AI 的日益普及也促进了更具竞争力的环境，鼓励创新并降低总体成本。
调查数据还强调了解决潜在风险（如网络安全和监管合规性）的重要性。通过实施强大的保障措施并遵守行业最佳实践，各组织可以降低这些风险并确保 AI 技术的负责任使用。
开发人员对开源 AI 日益增长的热情是推动其采用的另一个重要因素。开发人员赞赏开源项目的协作性质，以及为 AI 技术进步做出贡献的机会。这种热情转化为一个更加充满活力和创新的开源生态系统，进一步加速了开源 AI 解决方案的开发和采用。
转向开源 AI 代表着在实现强大 AI 工具的民主化方面迈出了重要一步。通过使这些工具更易于访问和负担得起，开源正在使各种规模的组织能够利用 AI 的变革潜力。
开源 AI 的广泛采用不仅仅是一种技术趋势；这是 AI 开发和部署方式的根本转变。这种转变的推动力在于人们对更大控制权、灵活性和成本效益的渴望，以及人们越来越认识到协作和社区在 AI 技术开发中的重要性。
AI 的未来很可能以由开源和专有解决方案组成的多样化生态系统为特征，每种解决方案都在塑造 AI 格局方面发挥着独特的作用。拥抱这个生态系统并积极参与开源社区的组织很可能最能充分利用 AI 的潜力并推动各自行业的创新。
调查结果是一个宝贵的提醒，即 AI 革命不仅关乎技术本身，还关乎开发和使用它的人员和组织。通过促进协作、提高透明度并解决潜在风险，我们可以确保 AI 造福整个社会。
开源 AI 的日益普及标志着向更具包容性和协作性的 AI 环境的转变，在这种环境中，创新蓬勃发展，强大的 AI 工具的访问权得到普及。这种转变有可能改变各行各业，并使各种规模的组织能够利用 AI 的优势。随着 AI 技术的不断发展，开源无疑将在塑造其未来方面发挥至关重要的作用。
从调查中收集到的见解强调了积极应对与网络安全、监管合规和知识产权相关的挑战的重要性。通过实施强大的保障措施并遵守行业最佳实践，各组织可以降低这些风险，并确保开源 AI 解决方案的负责任开发和部署。
开发人员对开源 AI 的热情高涨是推动其广泛采用的关键催化剂。开发人员重视开源项目的协作精神，以及为 AI 技术进步做出贡献的机会。这种热情推动了一个充满活力和创新的开源生态系统，进一步加速了开源 AI 工具的开发和采用。
向开源 AI 的过渡代表着在实现强大 AI 功能民主化方面取得了显著进展。通过使这些工具更易于访问和负担得起，开源使各种规模的组织能够利用 AI 的变革力量。
开源 AI 的普遍采用不仅仅是一种技术趋势；它标志着 AI 开发和实施方式的根本转变。这种转变的推动力在于人们对更大控制权、灵活性和成本效益的渴望，以及人们越来越认识到协作和社区在 AI 技术开发中的重要性。
展望未来，AI 格局很可能以由开源和专有解决方案组成的多样化生态系统为特征，每种解决方案都在塑造 AI 的未来方面做出独特的贡献。拥抱这个生态系统并积极与开源社区互动的组织将能够充分利用 AI 的潜力并在各自的行业内推动创新。
调查结果是一个宝贵的提醒，即 AI 革命不仅包含技术本身，还包含开发和利用它的人员和组织。通过促进协作、提高透明度并解决潜在风险，我们可以确保 AI 造福整个社会。
开源 AI 日益突出标志着向更具包容性和协作性的 AI 环境的转变，在这种环境中，创新蓬勃发展，强大的 AI 工具的访问权得到普及。这种转变有可能改变各行各业，并使各种规模的组织能够利用 AI 的优势。随着 AI 技术的不断发展，开源无疑将继续成为塑造其未来的关键力量。