LF AI & Data董事会主席孟伟：开源大模型已成趋势 商业化落地需要抓手

（ 本站报道 文/章鹰）2024年11月9日下午，2024CCF中国开源大会——大湾区智链未来：智算产业应用 论坛在深圳博林天瑞喜来登酒店隆重举行。本次论坛由中国计算机学会（CCF）、中国开放智算产业联盟指导，LF AI & Data中国社区、开放技术枢纽（Open Technology Hub）主办，鼎盛方圆 科技承办。在这一盛会上，LF AI & Data董事会主席孟伟先生发表了题为“AI的挑战与倡议”的精彩演讲。

图：LF AI & Data董事会主席 孟伟

孟伟先生在演讲中提到，LF AI & Data基金会自2018年3月由Linux基金会创立以来，成员数量从最初的10余个增长至目前的77个，项目数量也达到了72个，这充分展示了开源社区的蓬勃发展，也很高兴能与大家共同见证开源社区的壮大与成长。

在全球范围内，尤其是中国，AI技术和大模型应用正以惊人的速度发展，开源开放已成为开发者社区的主流趋势。孟伟先生在接受电子发烧友的独家专访时，分享了LF AI & Data基金会在中国取得的阶段性成果，以及开源大模型商业落地面临的挑战。

开源的大模型趋势势不可挡，基金会项目推动技术和应用的深度融合

LF AI & Data 董事会主席孟伟对记者表示，2024年是开源社区大发展的一年，LF AI & Data社区的开发者数量已超过10万，贡献者组织超过200个，开源项目多达70个，代码贡献每月都在持续增长。基金会的高级会员包括AWS、微软、爱立信、华为、OPPO、中兴通讯、Intel、英伟达等13家大公司。

他强调，从2023年至今，我们进入了算力时代，英伟达市值在2023年超越3万亿美元，超越了苹果和谷歌。随着生成式AI的兴起，AI的落地成为了行业的挑战和机遇。中国信通院2024年发布的《全球数字经济白皮书》显示，全球基础大模型数量达到1328个，其中美国占44%，中国占36%。

孟伟先生分析说：“我们认为，基座大模型已经足够，但在行业应用中，大模型面临四大挑战：一是行业知识不足，二是算力不足，三是合规治理水平不足，四是区域间发展不均衡。”

而当我们试图寻找解决这些挑战的路径时，开源人工智能的发展模式为我们提供了新的视角。在这方面，LF AI & Data作为全球最大的开源人工智能基金会，其运作模式值得我们思考。现在全球人工智能开源有三种模式：一、公司来推动的，比如Google、Meta自己去开源一些项目，它们有足够的影响力和社区，把开源项目和生态做起来；二、大模型托管平台的大模型项目，各行业大模型或者通用大模型放到平台进行托管，并且有相关的排名；三、基金会模式，就是LF AI & Data采用的模式，集中力量办大事。把业界所有的力量都放到基金会里面，有硬件公司如英伟达、英特尔；也有基础设施的公司如华为、中兴通讯；也有软件及服务型提供商，如微软公司、AWS等。

今年8月，IDC中国分析师曾对记者表示，大模型今年一大趋势是开源和闭源共存，共同促进大模型应用生态走向繁荣。更多企业选择开源大模型来构建自身的应用。现有开源模型的参数大多数在十亿到千亿之间，基于MoE架构的稀梳大模型参数可以达到万亿，微调和多种计算技术并行变得十分重要。

LF AI & Data 董事会主席孟伟也持同样的观点，他认为，如果没有开源大模型，行业AI落地的速度将慢至少4倍，主要有三大原因。一、闭源大模型成本非常高，对于实现私有化部署，去年商业大模型的价格是千万级别的，今年虽降至百万级，但对中小型公司而言仍成本极高，而且后期数据更新，涉及到是否要买后续的服务，每年可能都需要增加维护的成本；二、开源大模型对用户非常友好，例如一个初创型的公司只要懂一些大模型的知识、行业的数据，就可以把行业大模型开发出来。三、开源大模型虽然解决软件的问题，但是还有硬件AI芯片价格昂贵的问题，预计1-2年内AI芯片价格将下降，从而加速AI技术在行业的落地。

电子发烧友对开发工程师的调研也显示，目前备受欢迎的大模型，诸如ChatGPT和Bard,都建立在专有的闭源基础上，这无疑限制了它们的使用，并导致了技术信息的透明度不足。然而，开源AI大模型（LLMs）正在崭露头角，它们不仅增强了数据的安全性和隐私保护，还为用户节省了成本，实现了代码的透明性和模型化定制。更重要的是，开源LLMs积极支持社区的发展，推动整个领域的创新和发展。

孟伟介绍道，2024年4月，LF AI & Data基金会发起一个重要项目企业级开源平台OPEA，9月份OPEA社区已有41家公司参与，产业生态持续壮大，目前还有10多家中国公司申请加入OPEA项目。OPEA的目标是快速给企业部署AI，实现一键部署。企业只需装配到用户的容器服务器，设定基座大模型、向量库等参数，便可一键部署。因此，Linux基金会执行董事Jim Zemlin将OPEA称作AI界的Kubenates，给予很高的评价。

把握开源社区的核心价值观，推动开源大模型商业落地抓手

“一个开源项目除了开发者以外，还要有企业和行业的用户，要真正了解用户的需求和行业的痛点，才能形成行业大模型应用的商业闭环。” LF AI & Data 董事会主席孟伟对记者说。

孟伟强调，LF AI & Data的使命是建立和支持开源开放的人工智能和数据的开源社区，为成员提供协作和创新机会，推动人工智能和数据领域的行业落地。自2023年，他当选为LF AI & Data董事会主席，主要负责基金会的日常运作管理，包括基金会的战略规划和项目预算。

今年，OPEA项目在中国落地，我们的目标是把最终用户请过来，例如金融行业、能源行业、教育行业、法律行业等等用户。“从基金会的角度来说，我们明年将重点聚焦人工智能行业应用，不管是软件、硬件，我们都要明确落地的抓手，形成标杆案例；第二个重点，LF AI & Data基金会已经形成对全球芯片高新技术企业的吸引力，国际芯片大厂如英伟达、AMD、英特尔都已经加入基金会，中国本土的芯片企业也应当积极参与到国际合作中来；第三，我们和RISC-V基金会、PyTorch基金会的合作，也是明年重点推动的工作。”孟伟分享说。

谈到开源大模型落地的挑战，孟伟认为一方面来自有效数据的挑战，一方面行业大模型在可用性和许可协议还不健全。比如某些行业数据孤岛现象严重，对于行业大模型的发展造成限制；通用大模型在特定行业的可用性程度并不高，需要进一步的利用行业语料进行精调；此外，开源大模型项目里面包含算力投入、数据资产，涉及到隐私问题、数据流通问题和安全问题，都还需要不断解决。

在采访的最后，LF AI & Data董事会主席孟伟总结说：“不管世界政治格局怎么变，开源还是讲究包容和开放的。现在AI硬件受到地区的限制，但是开源软件受到的影响还不多。我们不仅需要在中国把开源项目做好，还希望更多的公司和项目能够参与到国际的交流和合作中去。”我们也相信，LF AI & Data不仅持续致力于在中国深化开源项目的发展，同时也期待能引领更多企业和项目跨越国界，共同推动全球开源人工智能生态的繁荣与进步。

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