2025 年：人工智能最重要的将会是什么？

在科技飞速发展的当下，展望 2025 年，开源领域所面临的挑战无疑愈发复杂且多元。随着人工智能以惊人的速度渗透到各个领域，开源社区与项目必须积极进化，发展开源原则以适应这一变革性力量。

应对开源软件世界压力的挑战必须成为我们 2025 年的共同使命，OpenUK 的 Amanda Brock 认为。

译自 Open Source in 2025: What Will Matter Most This Year?，作者 Amanda Brock。

2024 年并没有让人失望，它为开源软件带来了又一个过山车式的一年。如今，开源不仅仅是代码，它是一种理念，我们已经看到它在过去几年承受着巨大的压力。

在 2025 年，应对这种压力必须成为我们全球社区的共同使命。这是我们唯一能够保护开源的未来的方法。在 2 月 4 日至 5 日举行的开源现状大会上，我们的议程将关注根据 2024 年的事件，我们知道在 2025 年将变得越来越重要的主题。

开源在 2025 年面临的复杂挑战

技术融合难题

到 2025 年，人工智能技术将与众多开源项目深度交织。然而，不同技术栈之间的融合并非易事。例如，传统的开源软件开发模式注重代码的规范性与可维护性，而人工智能开发则更强调数据驱动与模型训练。将这两种截然不同的开发理念与方法融合在一个开源项目中，需要开发者具备跨领域的专业知识，同时也要求开源社区建立全新的协作机制与技术标准。

数据治理困境

人工智能高度依赖数据，开源项目在集成 AI 功能时，数据的获取、存储、使用和共享成为关键问题。开源社区需要制定严格的数据治理规则，既要确保数据的合法性与合规性，避免数据泄露和滥用，又要满足 AI 模型训练对数据多样性和规模的需求。在 2025 年，随着数据隐私法规的日益严格，开源项目如何在遵循法规的前提下，有效地利用数据推动 AI 发展，将是一大挑战。

人才短缺与培养

适应人工智能发展的开源项目需要既懂开源又熟悉 AI 的复合型人才。但目前这类人才相对匮乏，在 2025 年，人才短缺问题可能依然严峻。开源社区不仅要吸引更多人才投身其中，还需建立完善的人才培养体系，提供针对 AI 与开源结合的专业培训课程，以满足项目发展的需求。

开源 AI 定义之争

AI 对我们对开放性的所有认知提出了根本性的挑战。我对新的开源 AI 定义的立场很明确。开源计划的目的是保护开源定义和开源软件。在这个关头，一个强大而专注的 OSI 对开源的未来至关重要。我们必须看到 OSI 将精力集中在开源软件的未来，而不是第二个定义上。

随着我们看到自由软件基金会在 2025 年为 AI 的开放性提供第二个定义，以及政策制定者更全面地应对法国主导的第三届人工智能行动峰会（在巴黎，2 月 10 日至 11 日）的开放性问题，我预计围绕开源和 AI 的喧嚣将会稍微平息一些。我们可能会看到方法转向更务实的方式。

例如，我相信围绕 AI 的争论将转向关注分解其组成部分——权重、模型、算法、数据集等——并评估这些部分的开放程度，无论是完全开放还是部分开放，以及每个部分的影响。

对于开源软件来说，在我们长期建立的开源定义中遵守 AI 的许可将至关重要，因为它确保了开源的基础——自由流动——允许任何人使用它，而不受除法律限制以外的任何限制。

从这个角度评估风险，结果将与 AI 的当前状态关联较小。试图定义一个行业对于 AI 和开源来说只能是一种短暂的方法。更清晰地了解数据开放（或部分开放）的含义，无论是在 AI 的背景内还是背景外，都将在 2025 年及以后的政策议程中占据重要地位。

自主 AI 是目前最流行的。除了 AutoGPT 之外，很少有人真正兑现了这一承诺。我们将看到这个 AI 领域在 2025 年不断发展和保持最新。当然，其他领域也将相对快速地发展，因为 AI 将继续成形。

发展开源原则适应 AI 快速发展

建立跨领域协作机制

为解决技术融合难题，开源社区应打破传统的技术领域界限，鼓励不同专业背景的开发者相互交流与合作。例如，组织定期的跨领域技术研讨会，让软件开发工程师与 AI 研究人员共同探讨如何优化开源项目中的 AI 集成方案。同时，制定通用的开发指南，规范不同技术在开源项目中的协作流程。

强化数据治理开源标准

在数据治理方面，开源社区需制定一套统一的开源数据治理标准。明确数据的来源、使用范围、共享方式等，确保数据在开源项目中的安全流转。例如，采用区块链技术记录数据的全生命周期，保证数据的可追溯性和透明度，让参与开源项目的各方都能放心使用数据。

完善人才培养与激励机制

针对人才短缺问题，开源社区应联合高校、企业等多方力量，共同打造人才培养平台。提供线上线下相结合的培训课程，从基础理论到实践项目，系统培养 AI 与开源结合的专业人才。同时，建立合理的人才激励机制，如通过开源项目贡献奖励、荣誉证书等方式，鼓励更多开发者积极参与开源项目。

挑战开源商业模式

开源不是营销工具。它是终生的。

尽管近年来商业组织在发展过程中逐渐放弃开源许可证（并面临着选择更多资金或进行首次公开募股）的模式已经变得普遍，但我预计这种诱饵和转换的商业方法即将结束。 关键在于分支的力量，以及开源社区向商业用户及其员工转变。开源对商业用户的关键用户益处是其员工参与项目并通过参与提升技能。如果关键软件项目的许可证更改为更严格的许可证，强大的用户能够资助和管理通过分支回到开源的转变。

成功的分支之路不再是不得已的选择。多亏了技术分析公司 RedMonk 创始人 James Governor 所说的“Valkey 之锤”，2024 年的分支已经证明，在 2025 年的开源世界中，需要警惕的不是“买方”，而是“卖方”。

公共部门和开源付费

所有政府都在关注其数字未来，他们都在苦思冥想，如何变得精通技术并建设面向未来的基础设施以满足公民的需求。最终，开源将为此服务。因此，我们将越来越多地看到 2025 年及以后公共部门大规模参与开源。

这为建立包括大规模公共部门投资的资助模式提供了机会。我们必须抓住这个机会，有意识地将公共资金转移到通过开源实现的可持续软件中。并且有充分的机会将此扩展到不仅支持创新，还支持维护和技能发展的认识。

JNPF 低代码快速开发平台：开源与 AI 融合的助力者

在应对这些挑战的过程中，JNPF 低代码快速开发平台 5.2 版本全面引入 AI，凭借其独特优势，有望成为开源与 AI 融合发展的有力推动者。

JNPF 采用开源的技术架构，为开发者提供了一个开放的平台，便于他们在此基础上进行二次开发与创新。其丰富的组件库和可视化开发界面，降低了开发门槛，使得更多开发者能够快速上手，参与到开源项目中来，缓解人才短缺问题。

在与 AI 的融合方面，JNPF 低代码平台提供了便捷的 AI 集成接口，能够轻松接入各类 AI 模型与服务。开发者可以利用平台快速搭建具有 AI 功能的应用，如智能表单识别、智能流程审批等，加速 AI 在开源项目中的落地应用。

体验官网： https://www.jnpfsoft.com

展望 2025 年，尽管开源面临诸多复杂挑战，但通过发展适应人工智能的开源原则，并借助如 JNPF 低代码快速开发平台这样的得力工具，开源社区有望在 AI 浪潮中破浪前行，为科技发展与创新注入源源不断的活力。让我们共同期待开源与 AI 携手创造的美好未来

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