专家视角:代码共享到全链条创新的实践路径
任 奎 近年来,我国人工智能开源社区建设取得显著进展,开源生态体系形成规模化发展态势,成为全球AI开源格局中的重要一极。 拿“魔搭社区”来说,成立仅3年多,已成为我国AI开源创新的重要基础设施。De
任 奎
近年来,我国人工智能开源社区建设取得显著进展,开源生态体系形成规模化发展态势,成为全球AI开源格局中的重要一极。
拿“魔搭社区”来说,成立仅3年多,已成为我国AI开源创新的重要基础设施。DeepSeek(深度求索)、智谱、阶跃星辰等前沿模型均在此首发,形成了“模型即服务”的一站式生态,体现出我国人工智能开源正从单纯的代码共享转向全链条创新。与此同时,开源生态的支撑能力也在不断增强。例如,中国信通院牵头建设的“鲸智社区”已汇聚超2800个开源模型和380个数据集,可供给超500P算力资源。
尽管成绩显著,我国人工智能开源生态仍面临深层挑战。核心底座自主率有待提升,生态工具的丰富度和成熟度存在差距,高质量开源项目占比偏低,部分开源模型存在“重发布轻维护”现象,持续运营能力和社区治理水平参差不齐;企业开源动力机制尚需完善,如何将开源影响力转化为可持续的商业模式仍是行业共性难题。
面向未来,如何推动人工智能开源社区建设从规模扩张转向生态深耕?一方面,强化顶层设计,完善开源治理体系,推动建设具有国际影响力的中立治理平台。另一方面,夯实技术底座,持续投入国产人工智能框架研发,推动全链条开源协同,构建自主可控的开源技术栈。此外,也需要完善人才激励与开源文化,建立开发者贡献评价体系。
从跟跑到引领,我国人工智能开源社区建设正处于关键跃升期。唯有坚持开放共享、生态共建,才能在全球人工智能竞赛中掌握主动权,筑牢自主创新的根基。
(作者为浙江大学计算机科学与技术学院院长,本报记者窦皓采访整理)
《 人民日报 》( 2026年03月31日 07 版)
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