在2025 Inclusion·外灘大會AI開源見解論壇上，螞蟻開源與Inclusion AI聯合發布了《全球大模型開源開發生態全景與趨勢報告》2.0版本，同時推出大模型發展時間線全景圖。這一系列成果通過量化分析開源社區動態，為行業提供了技術演進與生態格局的最新圖景。
新版報告在首次發布五個月后完成迭代，新增百余個開源項目的追蹤數據，覆蓋GitHub平臺22個技術領域的114個核心項目。研究團隊采用OpenRank算法對項目進行篩選，發現62%的開源項目誕生于2022年10月后，平均“年齡”僅30個月，凸顯AI開源生態的快速迭代特征。項目分類聚焦AI Agent與AI Infra兩大技術方向，形成可組合的“數字積木”體系。
開發者生態呈現顯著地域特征。全球約36萬開發者參與相關項目開發，其中美國開發者占比24%，中國占18%，印度、德國、英國緊隨其后。中美兩國貢獻超四成核心代碼，但技術路線呈現分化：中國廠商更傾向開放權重模型，美國頭部企業則多采用閉源策略。螞蟻開源技術委員會副主席王旭比喻，這種差異如同“數字積木”的共享模式差異，中國企業的開放態度正在激活全球創新生態。
AI編程工具領域爆發式增長成為最大亮點。2025年新涌現的Coding工具平均獲得3萬次開發者Star關注，其中Gemini CLI開源三個月即突破6萬星標。工具形態分化明顯：命令行工具（如Gemini CLI）以輕量化見長，集成開發環境插件（如Cline）則強調流程整合。研究顯示，模型廠商偏好從命令行切入，用戶體驗團隊更傾向開發環境集成，兩種路徑共同推動編程效率革命。
開發者需求變遷推動行業分工重塑。隨著大模型能力提升，程序員正將重復性編碼工作交給AI工具，轉向創意設計與復雜問題解決。報告指出，這種轉變將重構軟件開發價值鏈，未來開發者的核心競爭力可能轉向系統架構設計與創新算法研發。
同步發布的大模型發展時間線全景圖，系統梳理了2025年初以來全球主流廠商的模型發布動態。圖表標注了開放參數模型與閉源模型的關鍵參數、模態特征等信息，直觀呈現中美技術路線的競爭態勢。研究指出，MoE架構推動模型參數規模化發展，強化學習成為提升推理能力的核心手段，多模態模型加速普及，評價標準呈現主觀投票與客觀評測并行的趨勢。
技術路線分化背后是戰略選擇差異。中國企業的開源策略促進了技術擴散，美國廠商的閉源模式則聚焦商業閉環。這種差異在基礎設施層表現尤為明顯：中國開發者在數據預處理、模型優化等環節貢獻突出，美國團隊則在算法創新、硬件協同領域保持領先。
AI編程工具的爆發折射出開發者生態的深層變革。工具熱潮不僅提升個體效率，更在重構開發范式。例如，某些集成開發環境插件已實現代碼自動補全、錯誤預測等功能，使初級開發者能快速完成復雜項目。這種效率躍升正在降低技術門檻，吸引更多跨領域人才進入AI開發領域。
