number of people who chose that option, and 20% is the proportion of people who chose that option. 【专家点评】/ [Expert Comment] 堵俊平：整体而言，在开源领域，男性在参与人数上仍然占据绝对优势，这一点和 IT 行 业整体参与者性别比例失调的趋势是一致的。尽管越来越多的开源项目都在争取吸引更多 been working for more than ten years. 【专家点评】/ [Expert Comment] 郭悦：开源参与中 43%还未参与工作的学生群体占比最大，这证实了近两年我国开源文化 推广成果，能反映出开源项目的推广已下沉影响到学生群体。不论是 gitee students and 29% developers. 【专家点评】/ [Expert Comment] 堵俊平：参加开源项目的开发者有超过四成是学生。这一方面说明高校学生参与开源的热 情高涨，学校里老师们也鼓励和重视开源；另一方面，也说明现有的 IT 从业人员在开源 领域投入的比例偏小。开源领域资深专家的比例偏低，技术人员梯度不够合理，也是国内 各大开源社区在吸引贡献者方面，可以优化的地方。

男，441,82% 女 ,96,18％ 14 注：问卷篇中饼图的数据标签，例如“硕士 ,107,20%”，其中硕士表 示选项，107 是选择该选项的人数，20% 是选择该选项人数所占的比例。 专家点评 堵俊平：整体而言，在开源领域，男性在参与人数上仍然占据绝对优势，这一点和 IT 行业整体参与者性别比 例失调的趋势是一致的。尽管越来越多的开源项目都在争取吸引更多的女性开发者大力来参与开源，但整体 受访者从业时间 受访者中还未参加工作的人数最多，占比约 43%，其次则是从业时 间为 3-5 年、10-15 年的参与者占比分别为 13%、12%，从业时 间在 10 年以上的约 3 成。 专家点评 郭悦：开源参与中 43% 还未参与工作的学生群体占比最大，这证实了近两年我国开源文化推广成果，能反 映出开源项目的推广已下沉影响到学生群体。不论是 gitee 开源暑期活动、中科院开源软件点亮计划以及 受访者职位分布 受访者中学生和开发者占绝大多数，学生占比约 47%，开发者占比 约 29%。 专家点评 堵俊平：参加开源项目的开发者有超过四成是学生。这一方面说明高校学生参与开源的热情高涨，学校里老师 们也鼓励和重视开源；另一方面，也说明现有的 IT 从业人员在开源领域投入的比例偏小。开源领域资深专家 的比例偏低，技术人员梯度不够合理，也是国内各大开源社区在吸引贡献者方面，可以优化的地方。

值得⻓期思考并改进的领域。 作为⼀份⼒图完整、客观、全⾯、丰富的报告，值得探讨的问题当然不⽌上述这些，也欢迎朋 友们阅读下⾯的报告，并随时与我们交流。 庄表伟，开源社理事⻓ 2021 年 1 ⽉ 16 ⽇ 特邀点评专家：  吴晟，Apache 软件基⾦会 Member，Apache Local Community 联合创始⼈  ⻩东旭，PingCAP 联合创始⼈兼 CTO  ⻢艳军，百度深度学习技术平台部⾼级总监 3、开发者群体特征 3.1 参与者普遍年轻且学历较⾼，男性占⽐⼋成 参与者的年龄集中在 20-39岁，受教育程度普遍在本科及以上，其中男性占⽐约为 84%，⼥ 性为 16%，与去年持平。 【专家点评】 刘天栋：⼥性参与开源的⽐例这和过去2~3年的调查数据相似，但是和国际平均数据（约 10~12%）相⽐⾼。期盼未来国内能有更多⼥性参与开源，形成⼀道美丽的开源⻛景线。 陈阳：多元化一直是开 参与者所从事的技术⽅向以后端开发为主，占⽐约 31%，其次是 Web 前端、AI 以及⼤数据 分析⽅向，占⽐分别为10%、9%、9%，⾮技术⼈员以及其他⾏业的从业者占⽐均为 7%，说 明开源已经越来越受到社会各界的关注。 【专家点评】 陈阳：开源早期的时候， 开源 = Linux。 作为当时开源项⽬的主战场，Linux 操作系统、 桌⾯办公软件（GNOME， OpenOffice）和浏览器（Mozilla）掀起了第⼀波开源的浪

发展，并因为基础软件对上层软件生态有支 撑作用，基础软件的开源价值远超过单一产品的范畴，其意义惠及软件产业全领域。 注释：由于暂无国内厂商主导的开源编程语言，因而不列入本报告研究范围。 来源：根据专家访谈、公开资料，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 对于这四类基础软件（操作系统、数据库、AI框架、中间件），其编写者将实现功能的代码按照一定的开源规范 开放，任何人可以查看、使用、贡献，同时，使用者也要遵循一定的开源规范。 www.iresearch.com.cn 软件开源规范 不同许可证对软件再发行是否需要开源有不同要求，企业需根据自身商业 需求谨慎选择开源代码使用 来源：参考可信开源合规计划，根据专家访谈、公开资料，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 使用开源许可证需注意的风险点 审判机关 开发者 开源许可证 “两者的契约” 开源者 将许可证视为“合同”，基于《著作权法》、 《专利法》等法律法规对相关纠纷进行判决 Mozilla许可证 全部不了解直接使用 LGPL许可证 BSD许可证 GPL许可证 MIT许可证 Apache许可证 百分比（%） 来源：Gitee《2022中国开源开发者报告》，结合专家访谈、公开资料，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 开发者对常见开源许可证了解情况 开源开发者对于许可证种类与应用的了解不全 17%的开源开发者对于所有开源许可证不了解但直接使用 开发者对于许可证的种类认知并不全面，了解程度最高的

如某些组织在开源项目中长期 保持较高的贡献水平，展现出 其对生态建设的持续支持；而 部分组织的活跃度则随时间推 移逐渐下降，可能受到内部资 源调整或技术方向变化的影响。 19 / 111 本章汇集了来自不同领域专家和开发者对开源大模型和人工 智能技术的深刻见解，不仅涵盖了技术层面的深入探讨，也 触及了社会、伦理和政策层面的广泛议题。 从对中国开源模型崛起的分析，到对开源模型持久性的思考， 再到对超级应 中国在推动人工智能技术发展的同时，也在监管层面努力建立了完善、透明的治理机制。这 种监管创新为开源模型的发展提供了稳定的政策环境，同时确保技术应用符合社会价值导向。比 如 《人工智能示范法 2.0（专家建议稿）》对于免费且已开源方式提供人工智能研发的个人和 组织给予减轻或免承担法律责任；《生成式人工智能服务管理暂行办法》 则明确了人工智能技 术的使用和合规要求，促进了开源模型在合规框架下良性发展。 物理部署上的便利，很可能会在应用与模型之间创造出物理部署上的耦合性。 当然这种“开源策略”不是进攻的方法，而是“先为不可胜，以待敌之可胜”。目标是以最 小的代价，尽可能多地消耗闭源对手的资源与心气。 顾钧 资深开发者社区运营专家，目前担任杭州映云科技 (EMQ) 市场&开发者 社区总监一职。 2004 年，顾钧从北京大学计算机系本科毕业，其后在工商银行、IBM、 摩根士丹利、华为和 Zilliz 等多家知名企业工作。

重从社区的使用者 和贡献者处得到观点和启发，并用以驱动项目未来的发展。 开源软件主体和产业链关系 源作者 软件作品 企业开源 开源基金会 开 源 社 区 代码托管平台 开源软件论坛 专家指导 产业联盟 法律服务 市场宣传 二次开发者 软件用户 • 开源代码的源作者/最初贡献 者可能是企业、个人、工作 室等主体，没有任何限制 • 源作者开源软件作品的动机， 可能是企业的战略和市场决 源基金会进行直接的 项目运营 • 此处的开源社区指代一个开源项目在运营中所处环境，由不同的开源市 场主体协同构成，以代码托管平台和开源软件论坛为核心（二者可能合 而为一），辅以市场宣传、法律服务、专家指导、产业联盟等机构和服 务能力，协同开展项目的开源运营活动，促进项目发展 • 开源项目的代码在托管平台上开放， 二次开发者和最终用户均可以免费取 得 • 在二次开发和使用过程中，开发者和 用户也会通过开源社区指出项目缺陷， www.iresearch.com.cn 来源：《GPL的法律性质及各方法律风险研究——以违反GPL的案例为视角》，《电子知识产权》2018年第1期；专家访谈；艾瑞咨询研究院根据公开资料研究及绘制。 涉及开源的法律诉讼（一） 最常见的涉及开源的诉讼问题：软件著作权侵权案的被告以 涉案软件使用了开源代码为由进行抗辩 涉及开源软件的法律诉讼问题通常

36氪：海外的AI⼈才愿意回来吗？
杨植麟：我们在海外有office，其实两边还是可以相结合的。
36氪：现在⽉之暗⾯团队有多少⼈？你预想中的团队，会是什么样⼦？
杨植麟：我们的团队约60⼈，有很多技术专家，每个⽉都有在全球某个领域有显著影响⼒的⼈加⼊， 我们在努⼒打造⼤模型公司⾥产品⼈才密度最⾼的团队。互联⽹时代的技术和产品已经成熟分⼯，但 我们希望产品团队能更直接地参与模型优化，⼤幅缩短创新周期。智能时代⽆论技术、产品、增⻓还 资将⽤于以保证有⾜够 的资⾦进⾏GPT-4以及下⼀代模型的研发。
机器之⼼：能否详细介绍⼀下你们⽬前的团队？ 杨植麟：⽬前我们整个团队⼈数超过了四⼗⼈，绝⼤部分是拥有世界级影响⼒⼯作的⼤模型专家。 两位联合创始⼈，周昕宇和吴育昕，也都是清华背景，五位数的Google
Scholar引⽤，在⼤模型⽅⾯ 有⾮常丰富的⼯程和算法经验。 我们半数以上的成员拥有海外经历，从海外吸收了先进的⼈才 易事，需要⾮常强的算法和⼯程能⼒。对此，杨植麟采取了和
Anthropic
类似的策略：提⾼⼈才密 度。 ⽬前，Moonshot
AI
的整个团队⼈数超过了
60
⼈，这些⼈绝⼤部分都是拥有世界级影响⼒⼯作的⼤模 型专家，⽐如杨植麟本⼈提出的
Transformer-XL
是历史上第⼀个在词级别和字级别都全⾯超越
RNN
的注意⼒语⾔模型，解决了语⾔建模上下⽂⻓度的关键问题，定义了语⾔建模的新标准；两位联合创

Village公告中写道，“我们将 公布从此次竞赛中得到的启发，帮助其他想要做 类似尝试的人们。希望越来越多的人能知晓该如 何使用大语言模型，了解这些模型的局限性。” 注释：“红队”测试，是指安全专家尝试在组织系 统中发现漏洞或缺陷，以提高整体安全性和弹性的 过程。 全球开源态势洞察｜第十期 07 04 开源热点 芬兰南萨沃计划建立 开源能力中心 Decidim参与式民主的开源平台 正在被日本广泛使用 ”为目标，致力于提升我国对全球的开源贡献。在开源繁 荣发展的背景下，开放原子开源基金会推出《全球开源态势发展洞察》，现已发行五期。为推动更多的社会大众能认识开源、了解开源、参与开源，现诚邀各位开源专家、开源 大使、开源爱好者等开源人输出关于开源的权威、专业、前沿的观点及内容，为促进全球的开源发展贡献出一份力量！ 扫码参与 开源发展态势讨论 开源发展专题投稿 地址：北京市北京经济技术开发区

月，有 “欧洲版 OpenAI” 之称的大模型创业公司——Mistral AI 用「磁链链接」开源了 87 GB 的 8x7B MoE 模型：Mixtral 8x7B。 这是一个开放权重的高质量稀疏混合专家模型(SMoE)，采用 Apache 2.0 License 开源。在大多数基准测试中，Mixtral 的成绩都优于 Llama 2-70B， 且推理速度提升了 6 倍。而且在大多数标准基准测试中超过 hideshow GNU Emacs 软件包的作者和 维护者，并对许多其他软件包做出了重大贡献，如 vc 等其他软件包，GNU Taler 及其文档。 MegaEase 创始人兼 CEO、资深 IT 技术专家陈皓（网名：左耳朵耗子） 因突发心梗于 2023 年 5 月离世，年仅 47 岁。 陈皓追思网站：https://memorial.megaease.cn/ MegaEase 公司在 GitHub

数据治理中心 数据地图 数据质量 数据资产 数仓设计 数据服务中心 可视化建模 交互式建模 EasyAIOS 服务创建 服务测试 服务发布 免编码拖拽 建模 模型/数据市场 数据源管理 专家开发环境 Jupyter交互式 建模 Jupyter模型 市场 训练服务 训练可视化 作业管理 自定义算子 服务管理 SOLUTIONS 为金融行业提供端到端数据服务能力，致力于帮助金