©2023 iResearch Inc. 2023年中国基础软件开源 产业研究白皮书 2 目 录 CONTENTS 01 02 03 开源基础软件界定及中外发展对比 中国开源基础软件产业链及参与者洞察 中国开源基础软件产业细分领域洞察 3 开源基础软件界定 及中外发展对比 01 4 ©2023.11 iResearch Inc. iresearch.com.cn 基础软件开源界限划分 操作系统、数据库、中间件、AI框架底层代码按规范进行共享与协作 本篇报告研究的基础软件开源范围，是指研究“开源”中“基础软件”板块的情况。开源过程中，参与者可以共享、协作完成开发， 正好与基础软件庞大的开发量需求相契合。这种契合性促进了基础软件良性、可持续性发展，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。 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。 基础软件开源范畴界定 国内基础软件开源界定 基础软件 具备能衍生出并支撑 多个技术簇的一类根 技术软件，拥有技术 门槛高、衍生场景复 杂等特点

iresearch.com.cn 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 摘要 SMS 开源与云计算：开源软件与云计算产业既有互相促进的良性合作，也有因利益纠纷带来的冲 突和矛盾。一方面，云计算产业的大量的基础软件都是开源软件，开源生态为云计算行业的 产品创新提供了持续的动力，而云服务企业的平台也为众多开源软件提供了市场分发渠道； 另一方面，由于全球范围内普遍存在云企业托管开源软件后不回馈开源社区的情况，二者的 码这一基本要求之外，其开源许可（open source license）还需要满足关于源代码的使用和修改、关于软件传播以及公平 性、中立性等方面的诸多要求，这些要求加强了开源产业的规范性，构建了诸多开源商业模式的基础。 来源：OSI，艾瑞咨询研究院根据公开资料研究及绘制。 OSI组织对“开源”核心概念和要求的界定 关于开源软件的内容（代码） • 开源软件必须包含可理解与运用的源代码，或提供简便的获取 “集市”开发模式强调为众多的开 发者创设一个鼓励创新、交流的公 平和公开环境，在开发者能够自由 交换关于软件进步路径的看法，并 在沟通过程中自然选择出最合适的 方向。这一模式可能更适合具备长 期成长价值和进步空间的基础软件。 通过“德尔菲方法”实 现不断进化 效率至上，商业结果导向 8 ©2022.2 iResearch Inc

空出世，标志着对话式 LLM 开始进入公众视野，为人们 提供了全新的人机交互方式。而 2023 年 3 月，同系 GPT-4.0 的发布则将 LLM 的规模和能力提升到一个新 的台阶，为 LLM 的广泛应用奠定了基础。再之后的 11 月份，OpenAI 再发力，GPTs 的到来，“用户自定义 ChatGPT”的能力，更是让世人领略了 OpenAI 作为 LLM 一哥的宏大叙事能力与强劲技术实力。 二、 LLM 的应用 范围和价值；它为 LLM 的智能化发展提供了新的方向， 使 LLM 能够更加接近于人类智能。 九、 AI 原生，目前还没有明确的定义，大致是说，不同于当前 各种应用在原本的基础上增加 AI 能力，使其智能化，但 它的智能只充当了“辅助”角色；在 AI 原生的语境下， LLM 从一开始就是应用的中枢，应用本身的架构、功能、 交互层是围绕 LLM 中枢来构建的。也许 ChatGPT 话题拉回来，简介一下整个报告。 前边讲到的 LLM 领域大放异彩，自然是会作为报告中的 一个重要部分，我们策划了一个《2023 LLM 技术报告》 篇章，整体围绕 LLM Tech Map 梳理逻辑来展开。 从基础设施、大模型、Agent、AI 编程、工具和平台，以 及算力几个方面，为开发者整理了当前 LLM 中最为热门 和硬核的技术领域以及相关的软件产品和开源项目。 是的，先整理了一个 LLM 技术图谱，欲知详情，请查看

许还会继续持续下去。 生态责任 在开源还只是一个小众群体的业余爱好时，几乎做任何事情，都是 自由的。但是，在软件吞噬世界、开源吞噬软件的今天，开源技术， 2021 中国开源年度报告 3 已经成为整个世界的基础设施之一。能力越大，责任越大。应用越广， 风险越高。我们应该如何思考与保障开源供应链安全呢？应该如何 建设更加健康的开源生态呢？在这样一种生态中，各方的责任又该 如何界定呢？ 历史感 开源 受访者从业时间 …………………………………………………………………………………… 15 3.3 受访者职位分布 …………………………………………………………………………………… 16 3.4 受访者所在的企业类型 …………………………………………………………………………… 17 3.5 公司购买开源产品的决策 ………………………………………………………………………… 18 3.6 受访者所从事的技术方向 ：主要涵盖个人信息、工作状况、开源社区以及开发者技术 调查方法 ：以在线问卷方式搜集样本和数据，交叉对比法分析数据 推广方法 ：线上社交媒体、博客、开源社、开源中国网站 问题数量 ：44 问题类型 ：单选、多选、开放性 样本量 ：537 2 重要发现 通过分析 2021 年的统计数据，并对比往年数据和其它一些公开发布的统计报告，我们有 如下一些重要发现： 参与者的年龄集中在 20-39

/ Ecological responsibility 在开源还只是一个小众群体的业余爱好时，几乎做任何事情，都是自由的。但是，在软件吞噬 世界、开源吞噬软件的今天，开源技术，已经成为整个世界的基础设施之一。能力越大，责任 越大。应用越广，风险越高。我们应该如何思考与保障开源供应链安全呢？应该如何建设更加 健康的开源生态呢？在这样一种生态中，各方的责任又该如何界定呢？ When the blogs, open source community, open source China website 问题数量 ：44 Number of questions: 44 问题类型 ：单选、多选、开放性 Question type: single choice, multiple choices, open 样本量 ：537 Sample size: 537 society's general pursuit of higher education.  公司在购买开源产品时，多由工程团队负责人（技术总监 / 架构师 /TL）来进行产品的选 择，而且在同类型软件的购买中，半数的人会考虑软件供应商对开源社区的贡献，但不是 主要的考虑因素，只有在产品性能差别不大时，才会选择对开源社区贡献大的供应商。  When companies buy open source

堡垒机的优势 JumpServer 堡垒机企业版 JumpServer 公开案例研究 4 JumpServer ⼀体机及信创⽅案 3 5 ⽬ 录 各种类型 的 IT 资产 为什么要使⽤堡垒机？ - 以更安全、更⾼效的⽅式管控和登录各种类型的资产 - 系统管理员 普通⽤户 外包⼈员 临时访客 服务器 ⽹络设备 数据库 Kubernetes 事前授权 事中监察 事后审计 管理者期望 政府机构及国有企业拥有⼤量机密信息，运维的安全等级要求很⾼，堡垒机是提⾼其安全合规⽔平的必备选择。 服务业 传统服务⾏业，以及包括了物流交通⾏业在内的、依托于信息技术发展演进的现代服务业，普遍具有分布式基础设施的安全 管控需求，同时需要兼顾海量资产的纳管和⾼可⽤，堡垒机是其必备的 IT 安全组件。 互联⽹ 互联⽹⾏业拥有⼤量的异构云资产，并持续追求 IT 系统运维的安全和⾼效，是堡垒机⼀直以来的忠实⽤户群体。 医疗医药⾏业的信息化⽔平呈现⾼速发展的态势，IT 资产规模快速扩张，迫切需要通过堡垒机实现⼤规模 IT 资产的统⼀管 理与安全运维。 房地产及酒店 房地产和酒店⾏业的业务系统通常随业务经营场所分布式构建，IT 基础设施⾼度分散，需要通过堡垒机实现 IT 基础设施的 统⼀安全运维。 1 2 企业为什么需要堡垒机？ JumpServer 堡垒机的优势 JumpServer 堡垒机企业版 JumpServer 公开案例研究

恢复、迁移、克隆和复制等管理功能； • 支持将恢复时间目标（RTO）和恢复点目 标（RPO）从几天缩短到几分钟； • 提供策略驱动的有状态应用管理； • Kubernetes和IT管理员可以通过制定规则 和限制来管理基础设施，并启用自助式工 作流程。 Mirantis发布轻量级 Kubernetes发行版k0s v1.27 Docker和Kubernetes开发公司Mirantis发布 了其轻量级开源Kubernete发行版的最新版本 Exchange（VEX）对检测到的漏洞进行 过滤； • 支持为虚拟机镜像生成CycloneDX和SPDX 等格式的SBOM（软件物料清单）； • 支持嵌套JAR路径； • 支持通过分析文件内容来识别dpkg和Go模 块的许可证类型； • 支持使用自定义的Docker socket。 全球开源态势洞察｜第十期 06 03 开源安全 DEF CON将举办全球最大规模 AI黑客大赛 微软将用近一年时间完成对0-day Secure Prefecture） • 在横滨市议员自由民主党的选举中采用Mirai Creative Platform 如今，日本的Code for Japan正积极参与Meta- Decidim项目，在发展国际合作的基础上，与本 地开源社区开展密切合作，通过案例研究和讨论 会不断推进平台在本地的发展。旨在推广Decid- im在国际范围内的应用，并提升其本地化能力。 “我们的首要任务是深入地了解该地区企业在采 用

情况。今年我们再次启程，结合数 据分析⼿段和调查报告等多种形式，绘制⼀份 2020 年中国开源世界的地图。 这份问卷是每年中国开源年报的重要⼀环，不基于调研的分析报告不过是纸上谈兵。在往年的 基础上，我们参考了其他现存的主流开发者问卷内容，并加⼊了⼀些新的视⻆。基于 2020年 COVID-19 这个不容忽视的⼤背景，这份调查问卷进⼀步将视⻆发散到开源世界的线上协 作，以及开源能够为世界带来什么等主题。 调查内容：主要涵盖个⼈信息、⼯作状况、开源社区以及开发者技术  调查⽅法：以在线问卷⽅式搜集样本和数据，交叉对⽐法分析数据  推⼴⽅法：线上社交媒体、博客、开源社、开源中国⽹站  问题数量：59  问题类型：单选、多选、开放性  样本量：236 2、重要发现 由于疫情，今年的问卷全部通过线上的⽅式传播，因此收集到的样本量相⽐往年较少，但仍旧 能够管中窥豹，观察到中国开源世界的悄然变化。通过分析 作系统相关产品仍然是⼤家了解 和接触开源的最初窗⼝。 4.7 最希望能够开源的产品 相⽐于 2019 年，开发⼯具在今年成为⼤家最希望能够开源的产品类型第⼀名，紧接着的是操 作系统，数据库产品与中间件产品也是很多⼈希望能够开源的产品类型。 4.8 企业对开源的贡献 在参与者眼中，GitHub 对于开源软件的贡献最⼤，其次是 Google，⽽在国内企业中， Alibaba、Huawei

强化学习⽅⾯。团队成员作为⼀作提出了基于关系学习的少样本⽅法，得到斯坦福⼤学、 Google、MIT、Amazon等团队的使⽤和扩展，并获得过OpenAI
RL联创及负责⼈John
Schulman亲⾃邀请加盟。
iv. 基础设施⽅⾯。团队核⼼成员曾带领数⼗⼈从零开发世界领先的深度学习框架，也具备数千 卡集群全⾃动化硬件运维告警、数百亿特征检索、⼤规模（数⼗PB数据、百万台机器）分 布式系统数量级性能优化的经验。

和智能助⼿
Kimi，⽀持
20
万字的输⼊。做“⻓”是因为杨植麟判断
AI-Native
产品的终极价值是提 供个性化的交互，⽽
lossless
long-context
是实现这⼀点的基础
⸺
模型的微调⻓期不应该存在， ⽤⼾跟模型的交互历史就是最好的个性化过程，历史上每⼀代技术都是在提升
context
length。
杨植麟⾝上的标签有天才
AI
科学家、连续创业者……在这次深度访谈中，他再次证明⾃⼰是个真 之暗⾯希望⽐
OpenAI
更关⼼⽤⼾，原因是杨植麟判断⽤⼾数据的
scale
up
的效果最终会超越
base
model
⾃⾝。
杨植麟对于⽤
transformer
这个概率模型的思想基础⾛向
AGI
也很有信⼼，⽤他的话说“如果你有
10
亿的
context
length，今天看到的问题都不是问题”。
AGI：AI
本质就是⼀堆
scaling
law

海外独⻆兽：

2024:大模型背景下知识图谱的理性回归 77 | 人工智能与处理器芯片架构 89 | 大模型生成代码的安全与质量 93 | 2024 年 AI 大模型如何影响基础软件行业中 的「开发工具与环境」 98 | 推理中心化：构建未来 AI 基础设施的关键 Part 1：中国开源开发者生态数据 04 | Gitee 数据篇 Part 3：国内 GenAI 生态高亮瞬间 104 | 中国 GenAI Gitee 等平台托管的开源项目。 16 / 111 OSS Compass Insight 生产力-协作开发指数 本部分图表仅用于数据展示，不涉及先后排名 作为国内及业内领先的 AI 开发基础设施，本部分图表 中的开发框架、向量数据库、 开发平台、大模型均表现出 色，代表着它们的代码提交 频率、参与者、代码合并比 率等协作开发工作保持着较 高的水平。 17 / 111 OSS Compass 随者到行业引领者的跨越式成长，也为全球人工智能发展注入了新的活力与动力。中国开源模型 的成功并非偶然。在政府对人工智能产业的持续支持以及国内人工智能行业对模型研发的巨额投 入下，从基础算法到行业应用、从算力基础设施到数据资源整合，中国人工智能生态体系正在迅 速完善。这一趋势表明，未来中国有可能在全球人工智能领域占据更为核心的地位。 开源生态的繁荣与协作 随着开源模型影响力的提高，中国开源