（電子發燒友網報道 文/章鷹）2024年11月9日下午，2024CCF中國開源大會——大灣區智鏈未來：智算產業應用論壇在深圳博林天瑞喜來登酒店隆重舉行。本次論壇由中國計算機學會（CCF）、中國開放智算產業聯盟指導，LF AI & Data中國社區、開放技術樞紐（Open Technology Hub）主辦，鼎盛方圓科技承辦。在這一盛會上，LF AI & Data董事會主席孟偉先生發表了題為“AI的挑戰與倡議”的精彩演講。

圖：LF AI & Data董事會主席 孟偉

孟偉先生在演講中提到，LF AI & Data基金會自2018年3月由Linux基金會創立以來，成員數量從最初的10余個增長至目前的77個，項目數量也達到了72個，這充分展示了開源社區的蓬勃發展，也很高興能與大家共同見證開源社區的壯大與成長。

在全球范圍內，尤其是中國，AI技術和大模型應用正以驚人的速度發展，開源開放已成為開發者社區的主流趨勢。孟偉先生在接受電子發燒友的獨家專訪時，分享了LF AI & Data基金會在中國取得的階段性成果，以及開源大模型商業落地面臨的挑戰。

開源的大模型趨勢勢不可擋，基金會項目推動技術和應用的深度融合

LF AI & Data 董事會主席孟偉對記者表示，2024年是開源社區大發展的一年，LF AI & Data社區的開發者數量已超過10萬，貢獻者組織超過200個，開源項目多達70個，代碼貢獻每月都在持續增長。基金會的高級會員包括AWS、微軟、愛立信、華為、OPPO、中興通訊、Intel、英偉達等13家大公司。

他強調，從2023年至今，我們進入了算力時代，英偉達市值在2023年超越3萬億美元，超越了蘋果和谷歌。隨著生成式AI的興起，AI的落地成為了行業的挑戰和機遇。中國信通院2024年發布的《全球數字經濟白皮書》顯示，全球基礎大模型數量達到1328個，其中美國占44%，中國占36%。

孟偉先生分析說：“我們認為，基座大模型已經足夠，但在行業應用中，大模型面臨四大挑戰：一是行業知識不足，二是算力不足，三是合規治理水平不足，四是區域間發展不均衡。”

而當我們試圖尋找解決這些挑戰的路徑時，開源人工智能的發展模式為我們提供了新的視角。在這方面，LF AI & Data作為全球最大的開源人工智能基金會，其運作模式值得我們思考。現在全球人工智能開源有三種模式：一、公司來推動的，比如Google、Meta自己去開源一些項目，它們有足夠的影響力和社區，把開源項目和生態做起來；二、大模型托管平臺的大模型項目，各行業大模型或者通用大模型放到平臺進行托管，并且有相關的排名；三、基金會模式，就是LF AI & Data采用的模式，集中力量辦大事。把業界所有的力量都放到基金會里面，有硬件公司如英偉達、英特爾；也有基礎設施的公司如華為、中興通訊；也有軟件及服務型提供商，如微軟公司、AWS等。

今年8月，IDC中國分析師曾對記者表示，大模型今年一大趨勢是開源和閉源共存，共同促進大模型應用生態走向繁榮。更多企業選擇開源大模型來構建自身的應用。現有開源模型的參數大多數在十億到千億之間，基于MoE架構的稀梳大模型參數可以達到萬億，微調和多種計算技術并行變得十分重要。

LF AI & Data 董事會主席孟偉也持同樣的觀點，他認為，如果沒有開源大模型，行業AI落地的速度將慢至少4倍，主要有三大原因。一、閉源大模型成本非常高，對于實現私有化部署，去年商業大模型的價格是千萬級別的，今年雖降至百萬級，但對中小型公司而言仍成本極高，而且后期數據更新，涉及到是否要買后續的服務，每年可能都需要增加維護的成本；二、開源大模型對用戶非常友好，例如一個初創型的公司只要懂一些大模型的知識、行業的數據，就可以把行業大模型開發出來。三、開源大模型雖然解決軟件的問題，但是還有硬件AI芯片價格昂貴的問題，預計1-2年內AI芯片價格將下降，從而加速AI技術在行業的落地。

電子發燒友對開發工程師的調研也顯示，目前備受歡迎的大模型，諸如ChatGPT和Bard,都建立在專有的閉源基礎上，這無疑限制了它們的使用，并導致了技術信息的透明度不足。然而，開源AI大模型（LLMs）正在嶄露頭角，它們不僅增強了數據的安全性和隱私保護，還為用戶節省了成本，實現了代碼的透明性和模型化定制。更重要的是，開源LLMs積極支持社區的發展，推動整個領域的創新和發展。

孟偉介紹道，2024年4月，LF AI & Data基金會發起一個重要項目企業級開源平臺OPEA，9月份OPEA社區已有41家公司參與，產業生態持續壯大，目前還有10多家中國公司申請加入OPEA項目。OPEA的目標是快速給企業部署AI，實現一鍵部署。企業只需裝配到用戶的容器服務器，設定基座大模型、向量庫等參數，便可一鍵部署。因此，Linux基金會執行董事Jim Zemlin將OPEA稱作AI界的Kubenates，給予很高的評價。

把握開源社區的核心價值觀，推動開源大模型商業落地抓手

“一個開源項目除了開發者以外，還要有企業和行業的用戶，要真正了解用戶的需求和行業的痛點，才能形成行業大模型應用的商業閉環。” LF AI & Data 董事會主席孟偉對記者說。

孟偉強調，LF AI & Data的使命是建立和支持開源開放的人工智能和數據的開源社區，為成員提供協作和創新機會，推動人工智能和數據領域的行業落地。自2023年，他當選為LF AI & Data董事會主席，主要負責基金會的日常運作管理，包括基金會的戰略規劃和項目預算。

今年，OPEA項目在中國落地，我們的目標是把最終用戶請過來，例如金融行業、能源行業、教育行業、法律行業等等用戶。“從基金會的角度來說，我們明年將重點聚焦人工智能行業應用，不管是軟件、硬件，我們都要明確落地的抓手，形成標桿案例；第二個重點，LF AI & Data基金會已經形成對全球芯片高新技術企業的吸引力，國際芯片大廠如英偉達、AMD、英特爾都已經加入基金會，中國本土的芯片企業也應當積極參與到國際合作中來；第三，我們和RISC-V基金會、PyTorch基金會的合作，也是明年重點推動的工作。”孟偉分享說。

談到開源大模型落地的挑戰，孟偉認為一方面來自有效數據的挑戰，一方面行業大模型在可用性和許可協議還不健全。比如某些行業數據孤島現象嚴重，對于行業大模型的發展造成限制；通用大模型在特定行業的可用性程度并不高，需要進一步的利用行業語料進行精調；此外，開源大模型項目里面包含算力投入、數據資產，涉及到隱私問題、數據流通問題和安全問題，都還需要不斷解決。

在采訪的最后，LF AI & Data董事會主席孟偉總結說：“不管世界政治格局怎么變，開源還是講究包容和開放的。現在AI硬件受到地區的限制，但是開源軟件受到的影響還不多。我們不僅需要在中國把開源項目做好，還希望更多的公司和項目能夠參與到國際的交流和合作中去。”我們也相信，LF AI & Data不僅持續致力于在中國深化開源項目的發展，同時也期待能引領更多企業和項目跨越國界，共同推動全球開源人工智能生態的繁榮與進步。

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