在3月22日南京举行的“智汇金陵·AI开源人才峰会暨魔搭开发者大会”上，《中国人工智能开源生态白皮书》（2026年3月版）正式发布。这份由Datawhale人工智能产业研究院牵头，联合魔搭社区、上海交通大学人工智能研究院、浙江大学人工智能教育教学研究中心、传播大脑、潮新闻等多家权威机构共同完成的重磅报告，首次系统揭示了中国AI开源生态的现状、痛点与突围路径。
《中国人工智能开源生态白皮书》发布
政府工作报告首提"智能经济"
中国AI开源生态呈现“应用牵引”特征
今年政府工作报告首提"智能经济"，今年全国两会期间，国务院总理李强作的政府工作报告中首次提出打造智能经济新形态，并对此进行了系统部署，包括深化拓展“人工智能+”，促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式。支持人工智能开源社区建设，促进开源生态繁荣。
白皮书指出，中美AI开源生态在战略目标、发展路径与治理模式上呈现显著差异。美国以市场驱动为核心，依托基金会体系与成熟开源文化，形成从底层芯片到应用层的全链路控制格局，通过开源构筑技术主导权与全球规则话语权。
相比之下，中国AI开源生态呈现“应用牵引”特征。报告显示，国内开源大模型在工程效率与场景落地方面表现突出，但在芯片层、算力层、训练推理系统等底层基础设施领域，高影响力开源项目数量与美国差距明显。报告直言：“底层闭源、应用层开源”的格局，虽有助于快速形成解决方案，但可能造成技术标准影响力不足与长期依赖风险。
AI开源项目中立治理型待培育
基于对全球114个高影响力开源项目的分析，白皮书将AI开源生态模式划分为四类：中心主导型、周边生态型、标准探索型、中立治理型。数据显示，中国AI开源项目高度集中于“中心主导型”，由单一企业或机构主导，资源配置效率高，但社区深度参与与长期治理能力相对薄弱。而美国四种模式分布更为均衡，其中核心标准型与中立治理型项目合计占比约四成，承担着技术标准探索与跨主体协作基础设施的角色。
报告特别指出，中国缺乏如Linux基金会、Apache基金会等具有国际影响力的中立治理平台，也缺少围绕“长期价值高、短期变现弱”的底层标准项目，这制约了生态稳定性和技术话语权的形成。
人才困境：规模追赶与体系缺失并存
AI开源生态是人才培养的重要基础设施。当前，中国AI人才呈现“规模追赶快、体系支撑弱”的态势。白皮书显示，全球顶尖AI研究员中，47%本科毕业于中国高校，但约42%选择赴美工作，仅12%的顶尖人才首选在国内就业。从头部开源项目开发者分布看，美国开发者占比37.4%，中国为18.7%，约为美国的一半。2025年上半年，国内AI领域人才缺口超500万人，技术类人才尤为紧缺。
与此同时，国内开源文化尚在培育，个人开源成果的可见度与货币化路径仍不清晰，开源运营、开发者关系等新兴岗位缺乏统一标准，人才流动与价值认可受限。高校教育与企业内训难以跟上技术迭代速度，闭源环境又使大量潜在人才难以接触真实产业场景，导致“重理论、缺实践”“懂模型、不懂应用”的结构性矛盾日益突出。
建议发展适度先于治理，企业与高校双轮驱动
针对上述问题，白皮书提出六大方略建议。核心原则是坚持长期主义、壮大耐心资本、兼容并蓄发展。基本方略强调“企业与高校双轮驱动，生态与场景深度融合，发展于治理适度超前”。
报告建议，引导大型科技企业由场景承接者向生态组织者转型，通过开源输出通用模型与工具链，构建开放共享的技术底座；推动高校将开源项目纳入科研评价与人才培养体系，打造AI开源生态高地；地方政府应以“放权、赋能、托底、治理”为边界，提供公共物品与真实场景牵引；支持社会组织与中立平台发展，补齐生态中立性短板；同时，培育兼容并蓄的工程师文化，鼓励社会化学习与分布式创新。
专家普遍认为，这份白皮书的发布标志着中国AI开源生态建设从“项目思维”向“生态思维”的认知跃迁。中国工程院院士在峰会上指出，开源不仅是技术问题，更是制度设计与文化培育的系统工程。白皮书提出的“发展适度先于治理”原则，为当前各地AI开源生态建设提供了重要方法论参考。
《中国人工智能开源生态白皮书》截图（受访者供图）
本次峰会由魔搭社区主办，吸引了50余家全球顶尖高校、2000余名开发者与企业代表参与。大会同步举办9场技术论坛与AI展区活动，围绕开源模型、智能体、具身智能等前沿方向展开深度交流，成为中国AI开源领域年度风向标。
“转载自潮新闻”
