在2025Inclusion·外灘大會AI開源見解論壇上，螞蟻開源與Inclusion AI攜手推出的《全球大模型開源開發生態全景與趨勢報告》2.0版本引發行業關注。這份基于開源社區百余日動態的報告，系統梳理了人工智能開源領域的技術演進與生態格局，為全球開發者提供了全景式參考。

報告核心的大模型開源開發生態全景圖2.0版本，首次將114個高關注度開源項目按技術領域分類，覆蓋AI Agent與AI Infra兩大方向共22個細分領域。數據顯示，62%的開源項目誕生于2022年10月后，平均“年齡”僅30個月，印證了AI開源生態的快速迭代特征。這種技術活力在開發者分布上同樣顯著：約36萬全球開發者中，美國貢獻24%，中國占比18%，印度、德國、英國分別以8%、6%、5%位列其后，中美開發者合計貢獻超四成核心代碼。

在開源策略上，中美廠商呈現明顯分化。中國廠商更傾向開放權重模型，通過共享技術底座促進生態共建；美國頭部企業則多采用閉源模式，構建技術壁壘。螞蟻開源負責人王旭形象比喻：“這些開源項目如同數字積木，中國企業的共享策略讓全球開發者能更自由地組合創新，這種開放性正為全球AI生態注入新動能。”

報告特別指出，AI編程工具已成為開源社區最活躍的領域。這類工具通過自動生成、修改代碼，顯著提升開發效率。從工具形態看，可分為“命令行工具”與“集成開發環境插件”兩類：前者以Google的Gemini CLI為代表，憑借輕量化優勢快速普及；后者如Cline，通過深度整合開發流程提供一站式體驗。數據顯示，2025年新推出的編程工具平均獲得3萬開發者Star關注，其中Gemini CLI開源3個月即突破6萬星標，創下增長紀錄。

工具熱潮背后，是開發者對“AI助手”的強烈需求。王旭團隊分析發現，模型廠商多從命令行工具切入，注重技術底層優化；用戶體驗團隊則優先開發IDE插件，強化開發流程整合。這種技術路線分化，正推動編程效率發生革命性變化。報告預測，隨著大模型能力提升，程序員將更多聚焦創意設計與復雜問題解決，重復性編碼工作可能逐步由AI工具承擔，軟件開發行業的分工模式或將因此重塑。

論壇同期發布的2025大模型發展時間線全景圖，以可視化方式呈現了全球主流廠商的模型發布軌跡。該圖涵蓋開放參數模型與閉源模型，標注了參數規模、模態類型等關鍵信息，清晰展現了中美企業在技術路線上的競爭態勢。例如，中國廠商在多模態模型開發上進展迅速，美國企業則在模型推理能力優化方面持續突破。

報告總結了當前大模型發展的五大趨勢：中美開源閉源路線分化加劇、MoE架構推動參數規模化、強化學習提升模型推理能力、多模態模型成為主流方向、模型評價形成主觀投票與客觀評測雙軌模式。這些趨勢不僅反映了技術演進方向，也為開發者提供了戰略決策參考。例如，MoE架構的普及使得模型參數規模突破萬億級成為常態，而多模態融合則要求開發者具備跨模態數據處理能力。