數十年來，開源軟體一直是科技世界的基石。與附帶授權和限制的商業軟體不同，開源工具是協作構建的，任何人都可以免費使用、修改和共享。這種協作方式使開發人員能夠根據其特定需求客製化解決方案，從而促進創新和客製化。
如今，隨著人工智慧 (AI) 改變各個行業，開源技術正發揮著越來越重要的作用。各組織正轉向越來越多的開源 AI 工具，以為其 AI 驅動的解決方案提供支援。這些工具包括強大的選項，例如 Meta 的 Llama 系列、Google 的 Gemma 系列、Allen 人工智慧研究所的 OLMo 系列、Nvidia 的 NeMo 系列、DeepSeek-R1 和阿里巴巴雲的 Qwen 2.5-Max。就性能而言，許多這些開源模型正在迅速趕上專有 AI 模型。
麥肯錫、Mozilla 基金會和 Patrick J. McGovern 基金會最近進行的一項調查，提供了對開源 AI 採用的寶貴見解。該調查訪問了來自 41 個國家/地區的 700 多名技術領導者和高級開發人員，詳細了解了各組織如何使用和看待開源 AI。調查結果表明，開源工具正成為技術堆疊的重要組成部分，與專有選項相比，具有高性能、易用性和成本效益等優勢。此外，開發人員越來越認識到開源 AI 經驗對於工作滿意度的重要性。雖然安全問題和價值實現時間仍然需要考慮，但絕大多數受訪者預計未來幾年會增加對開源 AI 的使用。
開源 AI 採用：超越預期
研究揭示了企業中開源模型採用的顯著程度。在 AI 技術堆疊的各個層面，超過一半的受訪者表示正在使用開源 AI 技術，通常與 Anthropic、OpenAI 和 Google 等公司的專有工具結合使用。優先考慮 AI 的組織尤其可能採用開源技術。那些認為 AI 對於其競爭優勢至關重要的組織，使用開源 AI 模型和工具的可能性比同行高出 40% 以上。科技產業正在引領潮流，72% 的受訪者組織正在使用開源 AI 模型，而所有受訪組織中這一比例為 63%。
主要調查結果：深入探討
調查數據突顯了幾個關鍵趨勢和見解：
開源 AI 的廣泛使用： 開源解決方案正被廣泛用於 AI 技術堆疊的資料、模型和工具層面，超過 50% 的受訪者報告說在每個領域都有使用。
技術專業知識推動採用： 開源 AI 採用率在科技、媒體和電信領域最高 (70%)。與經驗較少的開發人員相比，經驗豐富的 AI 開發人員使用開源 AI 解決方案的可能性也高出 40%。
開源 AI 中的熟悉名稱： 企業使用的最流行的開源 AI 工具是由主要科技公司開發的工具，例如 Meta 的 Llama 系列和 Google 的 Gemma 系列。
開源 AI 的價值主張
開源 AI 為組織和開發人員提供了顯著的價值：
對開源 AI 模型的高度滿意： 用戶對開源 AI 模型感到滿意的主要原因是其性能和易用性。
成本效益與價值實現時間： 開源 AI 在成本效益方面表現出色，受訪者認為其降低了實施成本 (60%) 和降低了維護成本 (46%)。但是，專有 AI 工具被認為可提供更快的價值實現時間 (48%)。
開發人員對開源 AI 的讚賞： 大多數開發人員 (81%) 認為開源 AI 工具的經驗在其領域中非常有價值。此外，使用這些工具還有助於他們的工作滿意度 (66%)。
AI 的未來：混合方法
各組織越來越願意採用開源和專有 AI 解決方案的混合方案。近四分之三的受訪者 (超過 70%) 表示願意在其技術堆疊的不同領域中使用開源或專有 AI 技術。這表明未來兩種方法將共存，使各組織能夠利用每種方法的優勢。
應對風險和實施保障措施
雖然開源 AI 具有許多優勢，但也存在需要解決的潛在挑戰：
網路安全問題： 相當多的受訪者 (62%) 對與開源 AI 工具相關的網路安全風險表示擔憂。
法規遵循： 超過一半的受訪者 (54%) 認為法規遵循是使用開源 AI 時的主要問題。
智慧財產權侵權： 一半的受訪者 (50%) 擔心潛在的智慧財產權侵權問題。
為了減輕這些風險，各組織正在實施各種保障措施，包括：
加強資訊安全框架： 加強安全協議以防範潛在漏洞。
改進軟體供應鏈控制： 對軟體開發和分發過程實施更嚴格的控制。
第三方模型評估： 尋求對 AI 模型進行外部評估，以識別和解決潛在問題。
實施護欄： 建立指導方針和限制來控制模型行為並防止意外後果。
開源 AI 的持續成長
展望未來，調查結果表明，人們強烈預期開源 AI 的採用將會增加。超過四分之三的受訪者 (76%) 預計其組織未來幾年將增加對開源 AI 技術的使用。這種趨勢的驅動因素是人們認識到開源工具長期以來一直是軟體生態系統的重要組成部分，為開發人員社群內的創新和協作奠定了基礎。隨著 AI 技術的不斷發展，企業和技術領導者應仔細考慮開源社群中出現的機會和創新。與雲端和軟體產業一樣，多模型方法很可能成為常態，開源和專有技術在 AI 技術堆疊的各個層面協同工作。
在人工智慧不斷發展的領域中，擁抱開源技術標誌著一個關鍵的轉變。這種運動使各組織能夠根據其特定需求客製化解決方案，從而促進創新和客製化，同時可能降低成本。開源的協作性質鼓勵持續改進和適應，確保 AI 解決方案保持最前沿。
調查結果強調了人們對開源 AI 越來越多的信心，性能和易用性被認為是滿意度的主要驅動因素。隨著各組織越來越熟悉可用的工具和框架，他們能夠更好地應對潛在的挑戰並利用眾多優勢。
結合開源和專有解決方案的混合方法使各組織能夠利用每種方案的獨特優勢。這種靈活性使他們能夠為每個特定任務選擇最佳工具，從而優化性能並最大限度地提高效率。開源 AI 的更多採用也促進了更具競爭力的環境，鼓勵了創新並降低了整體成本。
調查資料還突顯了應對潛在風險（例如網路安全和法規遵循）的重要性。透過實施強大的保障措施並遵守行業最佳實務，各組織可以減輕這些風險並確保 AI 技術的負責任使用。
開發人員對開源 AI 日益增長的熱情是推動其採用的另一個重要因素。開發人員欣賞開源專案的協作性質以及為 AI 技術進步做出貢獻的機會。這種熱情轉化為一個更具活力和創新的開源生態系統，進一步加速了開源 AI 解決方案的開發和採用。
轉向開源 AI 代表了朝著使強大 AI 工具的存取民主化的重要一步。透過使這些工具更易於存取和負擔得起，開源正在使各種規模的組織都能夠利用 AI 的變革潛力。
開源 AI 的廣泛採用不僅僅是一種技術趨勢；這是 AI 開發和部署方式的根本轉變。這種轉變的驅動因素是對更大控制、靈活性和成本效益的渴望，以及對協作和社群在 AI 技術開發中重要性的日益認可。
AI 的未來很可能以多樣化的開源和專有解決方案生態系統為特徵，每種解決方案都在塑造 AI 格局方面發揮著獨特的作用。擁抱此生態系統並積極參與開源社群的組織最有可能充分利用 AI 的潛力並推動其各自行業的創新。
調查結果提醒我們，AI 革命不僅僅是技術本身，還包括正在開發和使用它的個人和組織。透過促進協作、促進透明度並解決潛在風險，我們可以確保 AI 造福整個社會。
開源 AI 的日益普及標誌著向更具包容性和協作性的 AI 格局的轉變，在這種格局中，創新蓬勃發展，強大 AI 工具的存取得以民主化。這種轉變有可能改變各個行業，並使各種規模的組織都能夠利用 AI 的優勢。隨著 AI 技術的不斷發展，開源無疑將在塑造其未來方面發揮至關重要的作用。
從調查中收集到的見解強調了主動應對與網路安全、法規遵循和智慧財產權相關挑戰的重要性。透過實施強大的保障措施並遵守行業最佳實務，各組織可以減輕這些風險並確保負責任地開發和部署開源 AI 解決方案。
開發人員對開源 AI 的熱情高漲是推動其廣泛採用的關鍵催化劑。開發人員重視開源專案的協作精神以及為 AI 技術進步做出貢獻的機會。這種熱情激發了一個動態和創新的開源生態系統，進一步加速了開源 AI 工具的開發和採用。
過渡到開源 AI 代表著朝著民主化強大 AI 功能存取的顯著進步。透過使這些工具更易於存取和負擔得起，開源使各種規模的組織都能夠利用 AI 的變革力量。
開源 AI 的普遍採用不僅僅是一種技術趨勢；它標誌著 AI 開發和實施方式的根本轉變。這種轉變的推動因素是對更大控制、靈活性和成本效益的渴望，以及對協作和社群在 AI 技術開發中重要性的日益認可。
展望未來，AI 格局很可能以開源和專有解決方案的多樣化生態系統為特徵，每種解決方案都以獨特的方式為塑造 AI 的未來做出貢獻。擁抱此生態系統並積極參與開源社群的組織將能夠充分利用 AI 的潛力並推動其各自行業的創新。
調查結果提醒我們，AI 革命不僅僅包括技術本身，還包括開發和使用它的個人和組織。透過促進協作、促進透明度並解決潛在風險，我們可以確保 AI 造福整個社會。
開源 AI 日益突顯標誌著向更具包容性和協作性的 AI 環境的轉變，在這種環境中，創新蓬勃發展，強大 AI 工具的存取得以民主化。這種轉變有可能改變各個行業，並使各種規模的組織都能夠利用 AI 的優勢。隨著 AI 技術的不斷發展，開源無疑將繼續在塑造其未來方面發揮關鍵作用。