全球化新特征 - 全球化进入以中国企业为主导的“生而全球化”新阶段 其核心动力源于研发能力提升 数字基础设施广泛应用以及对本地利益相关者利益的重视[3] - 新模式体现在企业创立之初即进行全球资源整合 例如设计研发在中国完成 生产环节分布在匈牙利和波兰 销售市场聚焦欧洲[3] - 中国企业对新兴市场如拉美 中东 中亚和中东欧地区的贸易在迅速增加[4] 中国企业的关键优势 - 中国持续的工程师红利是全球化进阶的重要基础 中国每年有1000万到1500万大学毕业生 庞大的毕业生规模为研发团队提供了强大的人力资源支持[4] - AI开源技术如千问 DeepSeek等为全球化提供了安全 可信赖且普惠的技术基础 有助于获得更多国家认可并推动本地化创新生态构建[4] - 能够规模化管理数千人乃至数万人的研发队伍 这种研发管理能力是其他国家团队难以比拟的[4] 未来展望 - 未来10年到20年 对中国企业来说 全球化将是一次巨大的浪潮[4]

TensorFlow衰落与PyTorch崛起 - TensorFlow社区活跃度已跌至历史最低点，甚至不及初发布时期[3] - PyTorch呈现高歌猛进增长态势，形成鲜明对比[3] - 蚂蚁开源正式将TensorFlow从《大模型开源开发生态全景图2.0》中除名[8] 开源生态快速迭代特征 - 开源项目兴衰计量单位已从"年"缩短为"天"[10] - 全景图1.0到2.0仅隔100天，更新39个项目，替换率达35%[11][12][17] - 60个原有项目被移出，反映AI领域极快迭代周期[17][18] 项目淘汰机制与标准 - 短期热点型项目如OpenManus和OWL因热点消退被移出[19] - 迭代速度落后项目如NextChat被新兴项目取代[20] - 同生态位竞争落后者如MLC-LLM和GPT4All被Ollama取代[21] - 项目准入门槛设定为OpenRank > 50[17] 开源定义与商业模式演变 - Top 10活跃项目中部分未采用OSI标准开源许可证[26] - Dify在Apache 2.0基础上增加多租户使用限制[26][32] - Cherry Studio采用按用户规模双许可模式[27] - n8n采用自定义"Sustainable Use License"[28] - GitHub功能扩展为集产品发布、用户反馈、社区营销一体化平台[31] - 开源运营属性增强，成为重要GTM（Go-to-Market）战略[31] 技术领域竞争焦点转移 - Agent Framework领域整体活跃度呈下降趋势[38] - Model Serving和AI Coding领域呈现显著增长态势[39] - 竞争从功能覆盖转向性能深度优化[45] - vLLM和SGLang通过技术创新提升GPU利用率[44] - NVIDIA TensorRT-LLM提供极致性能优化方案[44] 全球开发贡献格局 - 美国开发者占比24%，贡献度37.4%[46][47] - 中国开发者占比18%，贡献度18.7%[46][47] - 中美两国合计贡献度超过55%[46] - 美国在AI Infra领域贡献度43.39%，显著领先[51] - 中国在AI Agent领域贡献度21.5%，与美国24.62%差距缩小[51] 新兴项目崛起案例 - OpenCode和Gemini CLI在数月内获得极高社区关注度[54] - Browser-use项目由2名研究生9个月开发获得60K星标[55]