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据全球权威科技媒体InfoWorld最新产业观察，当前生成式AI技术爆发并未挤压开源生态生存空间，2024年已有超过68%的主流AI底层框架、预训练模型采用开源协议开放，开源体系已从传统软件协作模式，转变为支撑全球AI产业迭代的核心控制平面，覆盖模型训练、推理部署等全链路环节。
刚过去的第二季度，Meta先后开源Llama 3多模态版本、推理优化工具包，国内深度求索（DeepSeek）也开放了千亿参数大模型的商用权限，此前一向坚持闭源路线的OpenAI，也低调开源了音频模型Whisper v3的全量代码——几乎所有头部AI厂商，都把开源作为了重要的技术布局路径。
在AI技术爆发之前，开源生态的核心场景集中在操作系统、数据库、中间件等传统软件领域，参与者多为底层技术厂商、独立开发者。而随着大语言模型、生成式AI的落地门槛持续降低，开源的价值正在快速向AI产业迁移。
GitHub最新发布的2024年开源报告显示，AI领域的开源项目贡献量同比上涨127%，贡献者覆盖科研机构、AI创业公司、互联网大厂甚至个人开发者，已经成为活跃度最高的开源赛道。此前很多观察者担心闭源商用AI模型会压缩开源的生存空间，现在来看，两者反而形成了互补的协作关系：闭源模型主打高端商用场景，开源模型则覆盖长尾需求，共同推动AI技术的普惠。
InfoWorld在报告中提出的“开源是AI的控制平面”这一判断，正在得到产业端的验证。所谓控制平面，原本是通信领域的术语，指的是对整个系统的规则、调度逻辑拥有决定权的层级，放到AI产业中，开源正是承担了这一角色。
目前全球主流的AI训练框架PyTorch、TensorFlow均为开源项目，市场占比超过95%；占据模型托管半壁江山的Hugging Face，核心工具链全部采用开源协议开放。哪怕是走完全闭源路线的商用AI模型，超过80%的底层技术栈都依赖开源组件搭建，从训练数据的清洗工具，到推理部署的加速框架，再到安全检测模块，开源技术已经渗透到AI产业的每一个环节，定义了整个产业的底层运行规则。
随着AI技术向工业、医疗、交通等实体产业渗透，开源的价值还会进一步凸显。不同行业的场景需求差异极大，单靠某几家厂商的闭源模型很难覆盖所有需求，而开源的协作模式能够快速集合全行业的能力，开发适配垂直场景的定制化模型。
目前Linux基金会已经成立专门的AI开源工作组，推动建立开源AI项目的版权、安全、伦理规范，解决目前开源AI领域存在的数据授权不清晰、安全漏洞难追溯等问题。未来会有更多核心AI技术通过开源的方式开放，进一步降低中小企业使用AI技术的门槛，推动AI技术的普惠落地。
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