世界互联网大会智库合作计划系列成果

魔搭社区介绍 魔搭社区 ModelScope（modelscope.cn），是中国最大模型开源社区，始终坚持开放、中立、非盈利的原则。魔搭社区于 2022 年 11 月由 CCF 开源发展技术委员会和阿里巴巴共同发起，致力于为全球开发者、研究者和企业提供高质量、易用、可扩展的 AI 模型及工具，推动人工智能技术的开放共享与产业落地。 在产业领域，目前平台汇聚的 1000+ 家顶尖科技机构与企业中，既包括阿里生态如 Qwen 系列的领先成果，也涵盖了腾讯、百度、快手、bilibili 等互联网头部企业，还有 DeepSeek、智谱 AI、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰等新锐创新力量。在学术领域，上海人工智能实验室、北京智源人工智能研究院及清华大学、北京大学、复旦大学、上海交大等顶级学府持续输出前沿研究成果，与社区开发者共建开源生态。值得关注的是，除机构官方开源外，社区还凝聚了众多个人开发者的智慧结晶，与专业团队共同贡献开源了超 17 万优质模型、近 3 万优质数据集等。 同时，魔搭社区还通过开放过亿小时的 GPU 免费算力，结合优质的模型、数据集、全栈工具链和线下工位福利等供给，吸引了超过 2500 万全球用户，持续巩固其作为中国规模最大、生态最繁荣的开源社区地位。 编委会：石洪竺陈颖达迟有雷袁媛项目组：周洁琪付梦雯戴俊峰编写组：戴俊峰周搏彭靖芷徐玮夏天然王峥兰意坤特邀研究伙伴：通义实验室百度文心大模型书生开源社区天工开物开源基金会 前 言 在迈向通用人工智能（AGI）的宏大历史征程中，全球科技界并非热衷于在封闭的实验室中闭门造车地寻找所谓的“最佳路线图”，历史与现实反复证明，在技术演进的绝对无人区里、在超越人类既有经验的颠覆性技术面前，并不存在一条由事先预设、路径最短、万无一失的完美捷径和终极模式，应当且必须承认群体的“共同无知”。在认识到AI 的发展没有大教堂的前提下，应看到技术集市的价值，而开源社区的本质是技术的前置市场、自由选择的竞技场、乃至协同合作的全球网络生态。 在 AI 时代，“不发展才是最大的不安全”，而开源本身正是全球共同造车的过程，AI 开源社区正是 AI 时代的练车场。关于发展真正的答案，蕴藏在广泛的社区共识与开源力量之中，沉淀在以开源社区为载体的协同与共治当中，唯有开源社区，能够成为全球开发者最大范围的 AI 技术扩散、应用孵化、风险治理和集体合意的最佳场域。在开源社区中开发者们用脚投票的行为模式，不断推动 AI 技能、工具、认知的提升和安全风险的化解，并在全球的协作共创中得以凝聚共识。产业实践不断验证了，正是在开源模式运转的飞轮之下，AI 技术和应用方才能保持蓬勃生机和实现持续发展。 对于全球所有人而言，开源是 AI 时代一场从技术到产业乃至社会、从个体到企业乃至国家、从微观到中观乃至宏观的关乎平权的历史性机遇。在开源平台，各主体都跨越了出身背景、资源禀赋、门户之见等限制枷锁，取得过去无法想象的资源能力，打破了传统发展路径中被锁定的“天花板”，每一个人都被赋予了超级个体、一人成军的机会，借助开源的资源和平台都能释放出无穷的可能性和想象力，进而迸发出超乎想象的生命力，使得“每个人都能成为任何人”。 为系统研究这一命题，魔搭社区联合行业合作伙伴，共同发起了触达 20 万用户、高质量样本数超 1 万份的以“AI开源生态发展”为主题调研；通义实验室与魔搭社区联合发起以 “AI 向善”（AI For Good）为主题的“小有可为”赛事，对近 800 支团队中的获奖者进行深度调研访谈。本报告围绕“开源生态演进范式”“全球化的路径重构”“开源治理与安全”“科技向善的多重价值”“智能生活的全场景渗透”等五个维度展开调研发现和系统论述，试图勾勒一幅 AI 开源生态全景图。应当看到，全球 AI 开源生态不仅仅促进了技术范式和生产力的革命，同时也蕴含了经济学、社会学和公共治理角度的创新范式，更是构建全球化协作、推动认知平权与社会善治的基础设施。 目 录 前言：P1 PART1 开源生态：从代码开源（Open Source）到资源普惠（Open Resource）的 AI 生态演进和发展范式 本质逻辑：打破技术黑箱，拓展开发者光谱，形成技术集市应用生态：边际成本锐减，敏捷试错和多方协同驱动生态爆发激励循环：开发者并非“为爱发电”，而是持续受益、改变人生 PART2 P9- P12 生而全球化：从 Copy to China 到 Born Global，以应用技术双重驱动形成全球双循环 跨越分水岭：全球开源力量的实质性重构与事实标准的再定义 全球共振：中国开发者以技术和应用双驱动，重构全球协作网络社区价值：深度运营构建差异化价值，形成面向全球的独特生态位 PART3P13 - P16 开源治理：开源是提升整体安全水位、强化行业整体信任的最佳路径，真正推动“AI安全作为公共产品” 多方共治：以透明度、公共参与带来多方治理、全球性安全保障公共产品：开源是 AI 安全能力和资源开放共享的最佳场域信任基石：开源有助于打破人工智能的黑盒，从“懂技术”到“增信任” PART4P17 - P20 科技向善：从“数字鸿沟”到“数字义肢”，不仅授人以鱼更授人以渔 研发逻辑：边际成本巨降下的科技平权，与细分人群需求满足主体变革：从“受助者”到“自助者”，开源工具链重塑生命叙事范式变革：从“物资分配”到“能力分发”，数字基建重构社会公益范式 PART5 智能生活：无论一老一小、公共服务、休闲娱乐，均在开源 AI 驱动下焕发新生 公共服务：激发了多元主体参与共建的热情，低成本试错与广泛吸纳民间共建力量休闲娱乐：叙事宇宙的逻辑基石，从审美增长到生成式剧本演化点亮晨曦：AI 陪伴教学、具身智能重塑科学启蒙，培育 AI-Native 原住民 附录 P24 - P26 “全球 AI 开源生态发展”调查问卷 01 开源生态：从代码开源（Open Source）到资源普惠（Open Resource）的 AI 生态演进和发展范式 正如阿里云创始人、中国工程院院士王坚院士所言，AI 时代开源的终极价值，绝非仅仅是提供几行公开的代码或是免费的 API 调用额度，而是建立起一个涵盖资源普惠、认知平权、二次开源行动的生态循环和正向飞轮，实现从代码开源（Open Source）到资源普惠（Open Resource）的彻底变革。AI 时代的开源，以极高的透明度和诚意，打破了先进技术机密的黑箱迷雾，通过深度的开源，尽可能地开放模型权重、训练方法和使用工具，让每一个普通的技术人员、创业者或在校学生，能够真正拥有触达与全球顶尖大厂科学家同等的技术成果和资源的机会。应当深刻认知到，开源社区不仅是代码的托管所，更是激发创新、推动二次创作的反应堆，它正在形成一股不可阻挡的社区发展飞轮，不仅重构 AI 时代的经济生产力，也重塑着整个数字乃至物理世界的生产关系。这看似石破天惊、打破传统认知的观点，已然播种并生根发芽，日益成长为庇护人类命运共同体走向 AI 时代的参天大树。 （一）本质逻辑：打破技术黑箱，拓展开发者光谱，形成技术集市 传统的软件时代开源，往往止步于代码实现层面的公开，将技术实现与商业应用解耦，为应用层的调用与封装提供技术基础，并能更快速、更低成本地检验软件产品。然而，AI 时代的逻辑发生了根本性颠覆。大模型本身的训练成本极其高昂、训练难度极其苛刻，其门槛之高让大量中小型公司、普通开发者和学生望而却步；同时，大模型发展具有极强的不确定性和涌现泛化能力，AI 时代的开源必须是相对“白盒化”，才能共同在演进中完成探索、纠偏、发展和监督认可的闭环，即完成从“代码开放”（Open Source）向“资源开放”（Open Resource）的关键跃迁。 当今的开发者，其诉求已经发生了质的改变。他们不仅追求知其然，更追求知其所以然；他们不满足于仅仅“用模型”，而是渴望通过解剖模型来真正“懂模型”。从 Open Source 到 Open Resource 的深度开源，实质上是一场抹平技术代差的平权运动。当模型权重、训练脚本和微调数据集被彻底公开，底层的工程复现和深度的业务魔改才成为可能，而这正是跨行业创新应用和生态繁荣的有效根基。 在这样的行业重塑期，以魔搭社区为代表的全国最大 AI 模型开源社区，展现出了极具前瞻性的差异化价值。相较于 Hugging Face 等偏向于资产托管的国际平台，魔搭社区的战略重心更加务实，极其重视生态平台的重度运营。魔搭社区不仅仅是一个线上的模型集市，它更像是一个深入一线的“瞭望塔”，甚至直接触达线下开发者，将最先进的工具链资源、算力资源进行打包整合。它敏锐地捕捉并传导超过 2500 万的一线开发者最真实的“动手实践”诉求，真正实现了顶级 AI 资源的向下渗透与扩散。这种扩散带来的直接结果，是整个开发者生态人口结构的颠覆性重构 [1]。最新的调研数据揭示了一个令人震惊，但又在情理之中的趋势：AI 业务从业者的占比达到了37.10%，已经历史性地反超了传统 AI 技术从业者 35.28% 的比例。更为深远的变化是，完全不具备 AI 技术或强业务背景的跨界群体，也占据了 27.62% 的庞大比例。深入剖析这份人群画像可以发现，近七成用户正奋战在企业的一线业务场景中；同时，生态中还活跃着超过 30% 的学生群体、创业者和灵活 / 自由职业者。 这一用户群体的拓展，明确验证了 AI 开发者正在呈现出一种“连续光谱”的特征。在这个光谱上，既有追求极致性能的专业科技极客和大厂算法员工，也有跨界寻求效率突破的超级个体，还有处于职业转型探索期的行业小白，甚至普通的在校学生。这说明，AI 开源早已不再是少数领先技术开发者的“圈子文化”或极客玩具，它已经蜕变为支撑千行百业运转的底层引擎。当市场上“懂需求”的人数开始超越“懂代码”的人数，尤其是当这些身处业务一线的“懂需求”者，开始熟练利用 AI Coding、AI Agent 等代码生成利器来跨越编程门槛时，这标志着 AI 技术已经正式跨越了漫长而昂贵的技术验证期，全面迈入应用大爆发的黄金时代。 （二）应用生态：边际成本锐减，敏捷试错和多方协同驱动生态爆发 在应用场景的分布版图上，数据给出了客观且清晰的答案。“工具效率类”应用以 47.2% 的绝对优势领跑全场。这无可辩驳地证明了，AI 现阶段落地的第一优先级，是实实在在的生产力革命。对于广大开发者而言，最容易实现商业变现、市场痛点最痛、需求最为旺盛的领域正集中于此。“工具效率”应用，无疑是 AI 生态孕育出的第一个超级盈利点与商业试金石。紧随其后的是由“休闲娱乐类”（28.7%）“生活服务类”（27.5%）“社会公益类” （27.2%）构成的第二梯队，正在井喷增长中。这三大领域占比高度接近，深刻反映了 AI 在 C 端消费市场的巨大应用潜力，它正以润物细无声的方式，全面渗透并重塑人类的工作、生活、娱乐与社会救助体系。 更深入地剖析 AI 应用爆发的经济学逻辑，其核心在于产品研发边际成本的大幅下跌，而小步快跑、敏捷迭代、低成本试错的开发机制，让溢出的技术红利蔓延到了应用生态、能够被承接和变现。在过去的传统软件开发时代，长尾市场中存在着海量被抑制和忽视的个性化需求，以及被极高风险和高额成本所遏制的颠覆式创新意图。这些需求或因受众规模小、开发周期长、人力成本高、风险挑战大，导致项目的投入产出比（ROI）极不平衡，科技公司和资本市场往往只能被迫性选择战略放弃或长期搁置。这并非是资本的逐利个体偏颇，而是在有限理性和资源限制下的必然选择。然而，相比于风险和隐患，在 Lecun 与吴恩达的对谈可见，产业已经形成共识，只有发展才能化解。[2] 然而，在开源 AI 能力与全栈工具链的强力加持下，逻辑发生了根本性逆转。强大的基础模型开源，意味着开发者不再需要耗费数千万乃至上亿美元去从头训练 AI 大脑；完善的微调工具链和 Coding Agent 代码生成技术，使得产品成型的周期从数月缩短至