2025年AI时代开发者生态白皮书-知乎x魔搭-202510

引言 人工智能浪潮席卷全球，催生了庞大、活跃且充满创造力的AI时代的开发者群体。他们关注最新的AI资讯、讨论前沿论文、研究和使用最新发布的模型技术、推动技术进步，该群体成为将理论转化为实际生产力的关键力量。在这股浪潮中，知乎凭借其专业、深度的社区氛围，成为AI开发者钟爱的聚集地和讨论场。从前沿论文解读到应用实践分享，知乎不仅沉淀了海量高质量的开发者原创内容，更成为了解中国AI技术趋势与人才生态的最佳窗口。与此同时，魔搭作为领先的AI模型社区，为开发者提供了关键的模型与工具支持。此次知乎与魔搭的强强联合，旨在通过一份白皮书，深度洞察中国AI开发者的生态现状与未来趋势。 研究设计与执⾏回执 定性研究 定量研究 研究范围/对象 研究范围/对象 本次调研涉及554位AI时代的开发者，包含以下两类⼈群： 来⾃不同⾏业、不同规模企业的5位资深开发者与AI应⽤者代表。 开发者：具备扎实编程能⼒，能独⽴编写代码、调⽤模型/ API进⾏软件、算法或应⽤开发的技术⼈员。 研究⽅法 ⼀对⼀深度访谈 AI编程⼯具应⽤者：虽⾮传统技术岗位，但能熟练使⽤Cursor、ChatGPT等AI原⽣⼯具进⾏代码⽣成、⼯作流搭建，以解决实际业务问题的从业者。 覆盖议题 AI对个⼈⼯作流的重塑新型团队协作模式的变迁个⼈能⼒成⻓的挑战与机遇对未来技术与产业趋势的展望 研究⽅法 线上问卷调研 问卷发布渠道 知乎、魔搭社区、观猹、Research AI+社群等 样本筛选条件 在过去6个⽉内，在⼯作或个⼈项⽬中实际应⽤过AI相关技术、模型或⼯具。 CONCENTS⽬录 Chapter 1第⼀章 时代浪潮与核⼼引擎：中国AI开发者正在改变世界 01中国AI市场规模、格局及展望02中国发展AI的独特优势与政策进程03开发者规模迅速扩⼤，推进AI发展04 AI带来开发范式的转变 Chapter 2第⼆章 进化与引领：AI时代的开发者画像 01 THE WHO：开发者画像02 AI时代开发者的动机、追求与焦虑03 AI注⼊⼯作流：⼯具、流程与新模式04身份的跃迁：超级开发个体的崛起 Chapter 3第三章 从学习者到共创者：开发者的认知⻜轮 01开发者信息获取渠道与偏好02在开发者聚集的社区提升技术认知03从信息消费者到共创者：知乎⻅证开发者成⻓04超越社区，AI开发者聚集的⾏业⽣态「连接器」 Chapter 4第四章 实践跃迁：AI时代，开发者的创造主场 01百模汇聚：繁荣多元的模型供给⽣态02模型宇宙：从消费到⽣产的创新⻜轮03社区搭台：⼈⼈皆可参与的应⽤创新04⽣态演进：赋能多个产业领域 Chapter 5第五章 THE NEXT WAVE：AI开发者新物种 Chapter 1第⼀章 时代浪潮与核⼼引擎—— 中国AI开发者正在改变世界 人工智能的时代浪潮正席卷而来。在中国，这股浪潮由万亿级市场潜力、海量数据与完备产业链叠加的独特优势，以及国家战略层面的强力政策共同驱动，正在形成前所未有的时代发展机遇。数以百万计、持续壮大的开发者群体，正是驱动科技浪潮奔涌不息的核心引擎，推动AI从实验室走向产业一线，从工具能力跃迁为生产力和创造力。本章将深入剖析中国AI发展的宏观格局，并聚焦于AI技术如何重塑开发范式，探讨作为创新主体的开发者所扮演的关键角色与力量。 1.1中国AI市场规模现状及展望 中国AI市场正经历爆发式增⻓。 2024年产业规模约7000亿元，投资增速迅猛。未来⼏年，市场总体规模有望突破万亿。其中，⽣成式AI和AI Agent等细分领域正以惊⼈的复合增⻓率领跑，成为吸引资本的核⼼赛道，展现出重塑产业格局的巨⼤潜⼒。 规模现状与趋势预测 2024年中国AI产业规模约7000亿元⼈⺠币，产业增⻓率均在15%-30%之间。2024年中国AI市场投资规模约3000亿元⼈⺠币，年增速超过70% 预计2030年产业规模将突破1万亿元。2025⾄2035年复合年增⻓率达到15.6%。2028年总投资规模预计超过1万亿元⼈⺠币。 洞察及亮点 ⽣成式AI快速扩张，五年复合增⻓率⾼达63.8%，成为投资热点。 智能算⼒市场规模2025年预计达到约259亿美元。 AI Agent市场2023年规模554亿元，5年内将增⻓⾄8520亿元，年均复合增⻓率72.7% 1.2中国发展AI的独特优势与政策进程 在全球⼈⼯智能的激烈⻆逐中，中国凭借其得天独厚的优势开辟了独特的发展路径。其核⼼动能，源于全球最庞⼤的⽹⺠规模与⾼度数字化的社会⽣活所催⽣的海量数据资源。同时辅以从底层算⼒到顶层应⽤的完整产业链，以及覆盖千⾏百业的多元化落地场景，共同持续驱动AI技术的创新迭代与商业化落地，构筑了坚实的发展⼟壤。 中国市场发展AI的独特机遇 截⾄2025年6⽉，中国⽹⺠规模达到11.23亿⼈，互联⽹普及率79.7%。2024年中国全国数据⽣产总量达到41.06泽字节，同⽐增⻓25%。到2029年预计达到136.12ZB，复合年均增⻓率约为26.9%。2029年预计约有43%的数据直接在云端⽣成。⾼频、⾼密度、多场景⾏为数据，为模型迭代提供天然「数据⻜轮」。 海量数据资源基础 完整的产业⽣态链 中国AI产业⽣态链结构完整、层次清晰： 上游——以海量数据资源和不断完善的算⼒基础设施为基础，AI芯⽚是重点追赶⽅向。中游——技术核⼼，由⼤型科技公司与垂直领域的创新企业共同主导，在计算机视觉、⾃然语⾔处理、⼈形机器⼈研发等领域实⼒雄厚下游——全球最⼴阔的应⽤市场，商业闭环快（⾦融/安防/智能制造/⾃动驾驶等千⾏百业） 多元的应⽤场景 智慧城市、⾃动驾驶、医疗影像识别、智能客服、⼯业质检，中国⼴阔的市场为AI技术的商业化应⽤落地提供了丰富的试验⽥。 ⼈⼯智能相关政策红利密集释放 中国⼈⼯智能政策频繁出台和落实，全⼒推动AI成为引领中国新⼀轮科技⾰命和⾼质量发展的核⼼动⼒。2017年发布的《新⼀代⼈⼯智能发展规划》和2025年发布的《关于深⼊实施“⼈⼯智能+”⾏动的意⻅》，分别代表了中国⼈⼯智能发展的战略起点和深化推进阶段，是当前及未来⼀个时期内中国AI政策的核⼼依据和⾏动指南。前者搭建整体框架，奠定基础；后者聚焦全⾯实施和融合应⽤，推动⾼质量发展。⼆者共同形成中国⼈⼯智能发展的顶层设计和具体执⾏路径。 《新⼀代⼈⼯智能发展规划》—— 2017年7⽉ 规划为中国的⼈⼯智能发展设定了明确的「三步⾛」战略蓝图，⽬标是在2030年成为世界主要⼈⼯智能创新中⼼。为实现2030年的⽬标，规划将发展路径清晰地划分为三个阶段，并为每个阶段设⽴了具体的关键⽬标与衡量指标。 下表梳理了前两个阶段的核心规划内容，对当前进展进行了评估总结。 《关于深⼊实施“⼈⼯智能+”⾏动的意⻅》—— 2025年8⽉ 主要政策： 全⾯部署推动⼈⼯智能与经济社会各⾏业各领域的深度融合，促进⽣产⼒⾰命性跃迁和⽣产关系深层次变⾰，形成智能经济和智能社会新形态。 总体要求与发展⽬标： 《意⻅》强调以⼈为中⼼的发展思想，利⽤中国丰富的数据资源和完备产业体系，到2027年实现⼈⼯智能与六⼤重点领域⼴泛深⼊融合。 ⼈⼯智能+产业发展 ⼈⼯智能+科学技术 培育智能原⽣新业态，推动⼯业、农业数字智能化升级，创新服务业模式。 加快科学发现进程，推动跨学科融合 ⼈⼯智能+⺠⽣福祉 ⼈⼯智能+消费提质 智能化⼯作⽅式、有效学习⽅式和⾼品质⽣活。 拓展新服务消费场景，培育产品消费新业态。 ⼈⼯智能+治理能⼒ ⼈⼯智能+全球合作 ⼈机共⽣社会治理，安全治理体系建设，推进⽣态治理。 推动普惠共享，共建全球治理体系。 1.3开发者是引擎，把潜⼒转化为⽣产⼒ 中国正凭借其庞⼤的⼈才储备和活跃的开源⽣态，为⼈⼯智能的⻜速发展注⼊强⼤动⼒。 开发者不仅是技术的实现者，更是创新的源泉。从庞⼤的开发者社群，到海量的开源项⽬和井喷式增⻓的AI企业，⼀个完整且充满活⼒的AI创新⽣态已然成型。这股由⼈才驱动的浪潮，正推动AI技术在中国各⾏各业的深度应⽤与迭代创新。 项⽬数 开发者数量 涉及AI和开源项⽬开发的活跃⽤户众多，开源项⽬数量超过3000万个 截⾄2024年底，中国软件开发者数量突破940万 3000万+ 940万 企业数 ⾏业 涵盖从芯⽚设计到应⽤的产业链各环节 2025年上半年⼈⼯智能相关企业注册量达到34.6万家 34.6万 1.4开发范式迁移：从「写代码」到「意图表达」 AI正在重塑开发范式。编程助⼿可以⾃动化处理代码⽣成、优化、测试及纠错等⽇常任务。这不仅显著提升了开发效率与代码质量，更核⼼的是，它将开发者从重复性劳动中解放出来，使其能更专注于架构设计、复杂问题解决与技术创新。AI推动的开发范式由传统编程向智能、⾃动、意图驱动发展，促进开发效率和创新能⼒的跃升，软件⼯程进⼊智能化新阶段。 开发者⻆⾊的重塑 编程平⺠化 ⼈机新分⼯ 技能新要求 核⼼能⼒从精通语法转向⾼阶的「提示⼯程」、系统设计和对AI产出的评估决策能⼒。 AI处理重复性编程⼯作，开发者则专注于更⾼价值的架构设计、复杂问题解决和创新。 AI降低了技术⻔槛，⾮专业⼈员通过简单的指令实现功能定制。 意图驱动与全链路智能开发范式 意图驱动开发——开发模式的核⼼从「编写代码」转为⽤⾃然语⾔「表达意图」，由AI⾃动⽣成和优化代码，实现「许愿式开发」全链路智能化——AI深度嵌⼊从编程、测试、部署到智能运维 开发流程变化 这⼀轮开发范式的演进，离不开⼀个关键的催化剂：空前繁荣的开源模型⽣态。与相对封闭的API模式不同，开源模型为开发者提供了最⾼程度的⾃由度和控制权。尤其在中国，⾼质量的开源⼤模型集中涌现，它们不仅性能强⼤，更贴近中⽂环境和本⼟化需求。 根据魔搭社区数据，⽬前社区内开源模型数量已超12万个提供5500+MCP服务和调试⼯具汇聚超800贡献机构 ⾼灵活度与可控性 开发者可以将开源模型进⾏私有化部署，保障数据安全与隐私；也可以对其进⾏深度微调，打造满⾜特定业务场景的专属模型。 成本效益优化 基于开源模型进⾏开发，能够有效降低对外部API的依赖，为企业提供更具成本效益和⻓期稳定性的技术路线。 加速创新迭代 庞⼤的开源社区围绕模型贡献了丰富的⼯具链、应⽤案例和解决⽅案，极⼤地降低了开发者的创新⻔槛，加速了AI技术在各⾏各业的落地验证。 未来，调⽤AI模型API会像使⽤电⼒⼀样便捷和普遍。这将极⼤降低技术⻔槛，使得独⽴开发者甚⾄产品经理等⾮技术⼈员，都能利⽤AI快速开发产品原型，验证市场需求。 开发者观点 在AI时代，「开发者」这一身份的内涵正经历一场深刻的重塑。他们早已超越代码编写者的传统定义，演变为驱动创新、定义产品的核心力量，成为塑造未来的关键变量。本章将立体地呈现这一群体的进化全景：我们通过数据揭示他们的群体画像，更将深入其内心世界，探寻他们源于时代机遇的巨大热情，以及聚焦于「创造真实商业价值」的核心焦虑。我们洞察到，当AI作为能力杠杆深度注入其工作流后，一个更自主、更全能、更具商业闭环能力的「超级开发群体」正在崛起。他们，正在重新定义技术人才的价值边界。 2.1 THE WHO：开发者画像 在人工智能浪潮席卷全球的今天，开发者是引领科技发展的探路者。他们不仅编写代码，更是将算法转化为现实生产力的核心驱动力。这群塑造未来的关键人物究竟是谁？通过对开发者年龄、性别、教育背景、行业归属及组织角色的多维度数据分析，我们试图揭示AI时代开发者的真实面貌。 AI时代开发者：经验与活⼒并存的群体 数据显示，28-32岁的开发者是中坚⼒量，33 -37岁的开发者同样占⽐较⾼，达到22%。更年轻的开发者群体（23-27岁）占⽐20%。 这说明引领AI时代的开发者群体经验与活⼒并存——他们既有年轻开发者带来的创新锐⽓，也依赖资深从业者深厚的⼯程直觉和系统性思维来驾驭AI的复杂性。 开发者性