昔日王者TensorFlow已死 深度学习框架时代宣告终结

然而，这一现象背后隐藏着两个值得关注的范式转变。

首先，开源的运营属性日益凸显，GitHub正逐渐演变为新的GTM（市场推广）主战场。

GitHub的功能早已超越了单纯的代码托管与协作，逐步发展为一个融合产品发布、用户反馈与社区营销的综合平台。众多商业产品——即便是闭源项目如Cursor、Claude-Code——也在GitHub上维持着活跃的社区，将其作为与用户互动、收集反馈以及开展市场推广的核心阵地。

在这种背景下，开源本身已成为一种关键的GTM战略。项目是否完全开放源代码已不再是最重要的因素；社区活跃度——如星标数、Issue数量、PR数量——反而成为了评估产品活力与市场认可度的硬性标准。

其次，“社区开放”与“商业利益”之间正在寻求新的平衡点。

新一代AI开源项目从初期便将商业化诉求摆在明处。它们借助定制化许可证条款，在享受开源社区生态红利与保护核心商业利益之间寻求巧妙平衡。例如，Dify对多租户的限制旨在规范云服务商基于其项目提供的SaaS化服务；n8n的许可证则直接引导用户走向其商业化路径。这种“源码开放但商用受限”的模式正被越来越多项目采纳。

当然，这挑战了传统开源中非歧视性原则，但在商业化落地需求如此迫切的时代，这种务实做法很可能代表了未来发展的新方向。

总之，开源的定义正在演变，商业价值的实现路径也变得更为直接。

新战场：从框架竞争转向性能至上

如果说生态发展的1.0阶段是围绕功能实现进行广泛探索，那么2.0阶段的竞争焦点则截然不同。

下面这张技术领域发展趋势图，非常直观地反映了这个变化：

Agent Framework（智能体框架）领域：整体活跃度呈下降趋势。诸如LangChain、LlamaIndex、AutoGen等早期代表性项目，其社区活跃度均有所回落。

Model Serving（模型服务）与AI Coding（AI编程）领域：增长势头极为强劲。

这一升一降的背后，反映了AI产业正从探索期向工程落地期过渡。

首先，生态正从探索期迈向工程落地期。Agent框架活跃度下降并不意味着理念失败，而是市场在早期广泛探索后进入了理性筛选阶段。早期的通用框架证明了构建Agent的可行性，但在实际部署中，开发者面临性能、稳定性和成本等工程化挑战。因此，市场关注点正从“能否实现”转向“能否高效、经济、稳定运行”。

这一转变表明大模型生态正在步入工程落地期。在此阶段，大而全的通用框架吸引力降低，而那些更垂直、性能更优、能解决具体工程问题的专用工具更受青睐。

其次，推理成本成为工具链演进的核心驱动力。AI应用大规模落地的主要制约因素之一正是推理成本：每次模型调用都直接消耗计算资源。如何优化模型服务效率、降低单位成本，是所有AI应用开发者必须面对的问题。

正因如此，Model Serving成为新的竞争焦点。以vLLM和SGLang为代表的高性能推理引擎，通过PagedAttention等技术创新，大幅提升了GPU利用率与推理吞吐量。NVIDIA的TensorRT-LLM则利用软硬件协同优势，提供极致性能优化方案。这些项目目前在AI Infra（基础设施）层占据了核心生态位，其性能直接决定了上层应用的商业可行性。可以说，谁能在模型推理性能优化上取得突破，谁就在很大程度上掌握了生态话语权。

竞争主题已从功能覆盖转向性能的深度优化。

新格局：中美两国引领全球开源生态

从全球开发者贡献来看，新格局已然成型：中国与美国成为驱动全球AI开源发展的两大核心力量。

数据显示，在可识别地理位置的开发者中，美国开发者占比24%，中国开发者占比18%。基于OpenRank计算的贡献度方面，美国以37.4%领先，中国以18.7%位居第二，两国合计贡献度超过55%。

△大模型开发生态整体贡献度Top 10国家分布

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在整体格局下，细分领域的贡献分布呈现出不同特点。

首先，全球AI开源格局呈现“双中心”特征。在AI Infra领域，美国贡献度达43.39%，中国为22.03%，美国在该领域具有显著领先优势，这与其在底层芯片、基础模型和云服务等方面的长期积累密切相关。而在AI Agent领域，中美之间的差距大幅缩小，贡献度分别为24.62%和21.5%。中国开发者在更贴近应用层的领域展现出强大的活力与增长潜力。这种差异化分布勾勒出“双中心”格局：美国在基础设施层拥有更强的主导权，中国则在应用创新层展现出强劲的追赶势头。

其次，是应用场景驱动的技术创新模式。中国开发者在Agent领域的活跃，与国内庞大且复杂的数字经济应用场景密切相关。各行各业都存在利用AI技术实现流程自动化、提升服务效率及降低运营成本的巨大需求。这种强烈的“场景驱动力”催生了大量面向具体问题的AI原生应用与Agent解决方案，形成自下而上的创新模式：由真实应用需求驱动并选择最适合的技术工具。这也在一定程度上解释了为何Dify（低代码Agent平台）、Cherry Studio（Chatbot应用）等项目能快速发展并在全球范围内获得关注。它们的优势可能不在于底层技术的绝对领先，而在于对AI能力的产品化与场景化落地有更深刻的理解。

最后，总结《大模型开源开发生态全景图2.0》，可以归纳出三个清晰的大趋势：

范式演变：开源的运作模式正从纯粹的技术社区向商业化与市场运营驱动转变。

战场转移：生态竞争核心正从功能广度转向运行性能，推理效率成为关键瓶颈。

格局形成：中美两国成为全球AI开源生态的两个主要贡献中心，并在不同技术层面展现出各自优势。

总而言之，这是一个关于快速迭代与适者生存的演进故事。在这场“黑客松”式的竞争中，没有一成不变的领先者，只有持续创新的先行者。

One More Thing：

与TensorFlow的趋势形成对比的是，新一代开源项目正以极快速度崛起。例如，新上榜的AI Coding项目OpenCode（定位为Claude Code的开源替代）以及Google的Gemini CLI，均在发布后短短数月内获得了极高的社区关注度与活跃度。

而最值得关注的一个开源项目是Browser-use——两位研究生仅用9个月便收获了60K星！

那么问题来了，你认为再过100天，下一个类似“Browser-use”的高光时刻，会花落谁家呢？