11月21日中国开源产业发生了两件重要的事情，一个是开放原子开源基金会旗下开源鸿蒙（OpenHarmony）与开源欧拉（openEuler）成为首批毕业项目（“毕业”是开源项目运营中的重要发展节点，标志着开源项目在技术、社区治理和生态发展上的全面成熟。毕业项目不仅具备强大生命力和可持续发展能力，还将为全球开发者和用户创造深远影响，推动行业创新和技术进步）；另一个是全新升级的AtomGit平台正式上线，这标志着新一代平台正在加速赋能中国开源与AI生态发展。
根据GitHub 2024年度Octoverse报告，平台全球开发者总量已突破1.5亿，其中过去十年间的活跃开发者（Active Developer）达2280万，仅2024年就新增超300万活跃开发者，实现十年翻倍式增长。在这股浪潮中，中国开发者的崛起已成为不可忽视的变量。据《中国开源发展深度报告（2024）》数据，我国开源生态发展迅速，活跃开源开发者数量全球领先，2024年达到227万人，在核心代码库、关键基础软件、行业应用等关键环节持续贡献力量。
从市场规模看，2025年至2030年全球开源软件市场将保持8.5%的复合增长率，2030年有望突破1500亿美元，其中云计算、AI、物联网是三大增长引擎。细分领域中，AI开源市场表现尤为突出。
中国在开源规模上的崛起更为迅猛。AI领域，Qwen、DeepSeek等开源大模型全球下载量超3亿次，衍生模型达10万个，在HuggingFace社区占据30%以上份额。
在技术影响力层面，中国开源呈现出明显的“结构性特征”：在AI大模型、云原生、大数据等应用层领域，以Qwen、DeepSeek、PaddlePaddle为代表的项目已进入全球第一梯队；然而在操作系统内核、编译器、数据库底层架构等“根技术”领域，话语权与治理参与度仍显不足。GitHub 2024年技术影响力排行榜揭示，AI大模型以绝对优势成为全球技术创新的首要引擎，其跨学科、跨国界的“超级创新网络”效应远超其他领域；与此同时，云基础设施成为稳固的数字底座，RISC-V与大数据等新兴领域加速“硬科技”与“数据智能”的融合。中国在此格局中，正处于从“生态参与者”向“生态共建者”转型的关键节点。
如何“价值化”成为难题
规模的膨胀并未带来价值的同步增长。IDC《AI与大数据开源生态研究》指出，中国开源项目的平均商业寿命不足18个月，70%的项目在发布后一年内活跃度骤降，仅有3%的项目能形成持续盈利的商业模式。
对比国际市场，RedHat（红帽）的OpenShift容器平台年营收超30亿美元，Canonical的Ubuntu系统通过企业服务实现稳定盈利，而中国头部开源项目的年营收多数不足千万元。
这些数据的背后，是开源产业规模虽然在持续增加，但所产生的“价值”却与规模的增加不匹配。
这种失衡在AI开源领域尤为明显。一方面，Gartner发布的数据显示，2025年全球开源软件市场规模已达1500亿美元，年复合增长率12%，其中AI开源领域贡献600亿美元营收；另一方面，英伟达发布的数据显示，中国拥有全球80%的开源大模型，但这些模型的商业价值转化效率极低。
在开源AI“失衡”的表象下，中国AI开源社区在爆发式增长的光芒下，也面临了三大系统性挑战。
首先是算力-框架-模型的“铁三角”割裂。 开发者不得不在英伟达GPU与国产昇腾/寒武纪芯片、PyTorch与PaddlePaddle框架、Hugging Face模型与国产大模型之间艰难切换。据Gartner 2024年AI基础设施报告，平均每个AI项目需花费35%的时间在环境配置与适配工作上，这严重拖慢了创新节奏。
其次是代码与模型的“双轨制”协作。传统软件开发使用GitHub进行版本控制，而模型开发依赖Hugging Face的模型仓，两者在权限管理、CI/CD流程、安全审计上完全分离。CSDN《2024中国AI开发者生存状态调查》显示，92%的开发者强烈希望能将代码、模型、数据集在同一平台管理，以避免信息不一致与流程断裂。
第三是从“跑通Demo”到“生产交付”的鸿沟。开源社区充斥大量“能跑就行”的模型，但缺乏企业级的DevOps工具链支持，导致模型难以复现、审计与规模化部署。IDC数据显示，仅12%的开源AI项目能最终进入生产环境，“最后一公里”交付能力成为中国AI产业化的最大瓶颈。
“中国答案”
过去十年，开源世界形成了清晰的“分工格局”：GitHub定义代码协作标准，Hugging Face统治模型分发市场。这种分离在AI早期阶段无可厚非，甚至促进了专业分工。但当大模型进入“软件工程化”时代，其弊端日益凸显：
首先是版本失控。模型权重与训练代码分处两地，README与模型卡（Model Card）信息极易不同步，导致复现灾难；其次是权限孤岛。代码仓库的RBAC权限体系无法延伸至模型文件，敏感模型的访问控制成为难题；再次是流程断裂：代码提交（PR）无法自动触发模型训练与评测，持续集成沦为空谈；第四是审计真空。模型从训练到部署的供应链缺乏SBOM（软件物料清单）支持，合规风险高。
一面是企业级AI应用已经是不可逆的趋势，另一面是大模型软件工程化面临的挑战，企业需要的是一个融合了GitHub与Hugging Face的，具备“代码+模型+数据+算力”融合能力的一体化平台，才能在兼顾传统软件开发与AI应用落地过程中更为顺畅。
在此背景下，开放原子开源基金会携手CSDN等生态伙伴，推动平台深度融合与能力升级，聚合开源模型、数据集及异构算力资源，共同打造中立、开放、公益的新一代“开源+人工智能”一体化基础设施平台——AtomGit，发布人工智能开源社区，并于11月21日举办的2025开放原子开发者大会上正式上线。据开放原子开源基金会理事、开源共创科技有限公司董事长蒋涛介绍，本次升级将AtomGit与GitCode深度融合，汇聚代码、模型、数据与算力资源，构建国内首个面向AI 研发的一体化服务体系。与此同时，AtomGit还能为生态中更广泛的开源项目提供代码托管、安全检查、合规治理、服务运维等支持。
据悉，新一代AtomGit在原有开源协作和社区服务能力基础上，整合GitCode平台的产品能力，导入AtomGit开源项目、开源模型，构建了模型托管、数据集托管、工具链集成与算力集成四大核心能力，进而实现了代码托管与AI资源托管能力的融合。
不过在实现“融合”的过程中，AtomGit还是面临了一些挑战，对此，蒋涛表示，平台融合过程中主要面对了三大挑战。
一是多元算力的融合与统一调度、管理，“如何高效整合异构计算资源（如CPU、GPU、NPU等），实现统一调度与管理，确保不同AI任务和代码构建任务能够灵活适配算力，是面临的首要挑战。”蒋涛强调。
二是系统架构的融合——将原AtomGit的代码协作能力与GitCode社区服务能力进行整合，涉及账号体系、权限管理、存储架构等多模块的统一。
三是满足用户体验的一致性，“在功能融合过程中，保持界面交互、工作流体验的统一与流畅，降低用户学习与迁移成本。”蒋涛指出。
除此之外，因为要实现“代码+模型+数据+算力”融合的能力，这种一体化模式带来了系统复杂性的提升，其主要体现在存储多样性、任务调度、权限统一等方面。据蒋涛介绍，为平衡性能与稳定性，AtomGit采取了以下策略：
- 一是在底层存储方面采用了一体化的设计理念。代码托管中的小文件采用高性能存储方案，模型与数据集等大文件则复用优化后的大文件存储系统，“两者共用一套底层存储架构，既保障性能，又降低运维复杂度。”蒋涛介绍道。
- 二是平台采用了统一的账号与权限管理体系，实现了跨代码、模型、数据集资源的精细化权限管理，确保安全可控。
- 三是平台融合后，采用了资源调度与隔离机制，通过容器化与调度策略，实现算力任务的资源隔离，避免了高负载任务之间相互干扰的情况发生。
- 四是AtomGit平台通过建立全链路监控体系，实现对系统健康度、性能瓶颈的实时感知与自动修复，从而将平台的稳定性保持在可控范围内。
Hugging Face以模型为中心，代码托管能力薄弱。其Hub模式侧重模型分发，缺乏企业级CI/CD。AtomGit的“代码仓+模型仓+Agent市场+DevOps全栈闭环”，本质上是将软件工程的成熟度带入AI开发。
“AtomGit的终极目标是让模型研发像软件工程一样‘可复现、可审计、可交付’。这一定位切中了AI工程化的核心痛点。”蒋涛如是说。
AtomGit平台在模型服务方面已经为包括“文心一言”、智谱ChatGLM等在内的多个国内主流大模型产品提供了模型托管、在线体验与运营支持服务。
伴随着“智能定义未来”时代的到来，开源AI的发展也已经走在了类似开源软件发展的“老路”——从“爱好者玩物”到“企业基础设施”。Gartner预测，到2027年，70%的企业AI应用将基于开源模型构建。而在这背后，离不开的是AI开源社区及生态的不断完善。回看AtomGit平台发展的故事，并非仅仅是一个技术平台的升级，而是中国开源产业从“规模扩张”到“生态深化”的缩影。
谈及未来的开源AI社区的发展模式，蒋涛告诉笔者，以AtomGit为例，其未来的商业模式将围绕“基础服务+增值运营”双轮驱动，“在基础服务层通过提供代码、模型、数据集等资源的协作开发托管服务，构建平台生态基础；在增值运营服务层，为开源项目、开源模型、开放数据集提供运营推广、社区建设、商业化对接等增值服务，助力项目成长并实现平台商业化；在生态和产业层面，通过与厂商、科研机构合作，输出平台能力，推动行业开源创新与AI产业化落地。”蒋涛与笔者分享了开放原子开源基金会对于AtomGit，乃至未来开源AI社区商业运营模式的期许。
从全球视角看，开源AI正进入“工程化、产业化、Agent化”的三重拐点。GitHub与Hugging Face的分离架构，已难以满足下一代AI开发需求。AtomGit的“一体化”路径，提供了一个具备可行性的“中国答案”。（文｜Leo张ToB杂谈，作者｜张申宇，编辑丨盖虹达）
