在2025 Inclusion·外滩大会AI开源见解论坛上，蚂蚁开源与Inclusion AI联合发布了《全球大模型开源开发生态全景与趋势报告》2.0版本，同时推出大模型发展时间线全景图。这一系列成果通过量化分析开源社区动态，为行业提供了技术演进与生态格局的最新图景。
新版报告在首次发布五个月后完成迭代，新增百余个开源项目的追踪数据，覆盖GitHub平台22个技术领域的114个核心项目。研究团队采用OpenRank算法对项目进行筛选，发现62%的开源项目诞生于2022年10月后，平均“年龄”仅30个月，凸显AI开源生态的快速迭代特征。项目分类聚焦AI Agent与AI Infra两大技术方向，形成可组合的“数字积木”体系。
开发者生态呈现显著地域特征。全球约36万开发者参与相关项目开发，其中美国开发者占比24%，中国占18%，印度、德国、英国紧随其后。中美两国贡献超四成核心代码，但技术路线呈现分化：中国厂商更倾向开放权重模型，美国头部企业则多采用闭源策略。蚂蚁开源技术委员会副主席王旭比喻，这种差异如同“数字积木”的共享模式差异，中国企业的开放态度正在激活全球创新生态。
AI编程工具领域爆发式增长成为最大亮点。2025年新涌现的Coding工具平均获得3万次开发者Star关注，其中Gemini CLI开源三个月即突破6万星标。工具形态分化明显：命令行工具（如Gemini CLI）以轻量化见长，集成开发环境插件（如Cline）则强调流程整合。研究显示，模型厂商偏好从命令行切入，用户体验团队更倾向开发环境集成，两种路径共同推动编程效率革命。
开发者需求变迁推动行业分工重塑。随着大模型能力提升，程序员正将重复性编码工作交给AI工具，转向创意设计与复杂问题解决。报告指出，这种转变将重构软件开发价值链，未来开发者的核心竞争力可能转向系统架构设计与创新算法研发。
同步发布的大模型发展时间线全景图，系统梳理了2025年初以来全球主流厂商的模型发布动态。图表标注了开放参数模型与闭源模型的关键参数、模态特征等信息，直观呈现中美技术路线的竞争态势。研究指出，MoE架构推动模型参数规模化发展，强化学习成为提升推理能力的核心手段，多模态模型加速普及，评价标准呈现主观投票与客观评测并行的趋势。
技术路线分化背后是战略选择差异。中国企业的开源策略促进了技术扩散，美国厂商的闭源模式则聚焦商业闭环。这种差异在基础设施层表现尤为明显：中国开发者在数据预处理、模型优化等环节贡献突出，美国团队则在算法创新、硬件协同领域保持领先。
AI编程工具的爆发折射出开发者生态的深层变革。工具热潮不仅提升个体效率，更在重构开发范式。例如，某些集成开发环境插件已实现代码自动补全、错误预测等功能，使初级开发者能快速完成复杂项目。这种效率跃升正在降低技术门槛，吸引更多跨领域人才进入AI开发领域。
