年《中国科学院院刊》上发 表了一篇题为“Chip Learning：从芯片设计到芯片学习”的观点文章[7]，对 AI 设计芯片做 了很好的总结与展望，在此引用其中一些观点。文章认为 AI 设计芯片可以分成 3 个重要问 题（如图 3）： 图 3.AI 设计芯片流程[7] ①功能确定。根据用户意图确定系统正确的功能，并生成系统的准确表达。这种准确表达 可以是硬件代码，也可以是表达式，也可以是真值表。这个问题对应着传统芯片设计流程的逻 处理器热潮中，中国科研团队起到了当之无愧的引领作用。 3.2 英伟达 GPU 与 CUDA 2001 年，斯坦福大学 Bill Dally 教授团队在处理器微结构旗舰期刊《IEEE Micro》上发 表了一篇题为“Imagine:Media Processing with Streams”的论文正式介绍 Imagine 项目 [16]，一个可加速多媒体应用的流处理器（Stream Processor）结构。这项工作很快引起了英 中加入流处理器。2006 年 11 月，第一款 GeForce 8800 GTX GPU 发布，包含 128 个流处理器，单精度浮点运算性能达到 345.6GFLOPS，访存带 83 / 111 宽 86.4GB/s，远高于同期 CPU 性能。 与此同时，斯坦福大学一位年轻的博士生 Ian Buck 在导师 Pat Hanrahan 教授（2019 年图灵奖得主）的指导下开展如何方便且高效发挥

过去四五年投⼊了相应的资源。 第⼆层现在有两个核⼼问题。⾸先是如何通⽤地表⽰这个世界？真正的“通⽤”是像计算机⼀样，⽤
0
和
1

就能表⽰整个世界。对于基于
transformer
的语⾔模型来说，它能表⽰⼀本书、⼀篇⽂章、甚 ⾄⼀个视频，但表⽰⼀个更⼤的
3D
世界或你硬盘上的所有⽂件还有难度，没做到
token-in-token- out，离所谓的
unified
represe ⾼的
efficiency，多出来的
efficiency
就是各⾃的优势。
现在很多⼈觉得做出
MoE
就可以实现
GPT-4。我觉得这是⽚⾯的说法，最终更实质的可能还是如何有 ⼀个统⼀的表⽰空间以及可规模化的数据⽣产。


海外独⻆兽：如果算⼒⾜够，会有⼈想做⼀个万亿参数的
dense
model
吗？
杨植麟：取决于推理成本的下降速度，但我觉得肯定会有。现在⼤家是因为推理成本太⾼，所以都在 事实性⼀般是对统计模型的挑战，但是今天的语⾔模型可以有⾮常尖峰的分布。让它回答“中国的⾸ 都”，模型对“北”这个字能给出
99%
的概率。同时，如果我今天让它写⼀本⼩说，那它可能下⼀个 词的概率分布就会很均匀。概率其实是⼀个通⽤的表⽰⽅式。本质上这个世界上有⼤量的熵，抓住确 定性的东西，让本⾝是混沌的东西继续混沌。 通往
AGI
的话，long-context
会是⼀个很重要的点。所有问题都是
long-context
的问题
⸺
历史上所

种“历史感”。当我们更多具备这样的历史感，更多以将来会被人回 看的心态，来做这些事情时，我们又该如何抉择？又该如何行动呢？ 当然，千里之行，始于足下。那个我们无限向往的未来，也只能由 我们的点滴努力来塑造。与诸位共勉吧！ 庄表伟，开源社理事长 2022 年 1 月 14 日 4 2021 中国开源年度报告问卷篇 …………………………………………… 10 1 报告背景 …………………………………………………………………………………… 30 到 39,120,22％ 参与者年龄分布 参与者性别分布 男 女 男，441,82% 女 ,96,18％ 14 注：问卷篇中饼图的数据标签，例如“硕士 ,107,20%”，其中硕士表 示选项，107 是选择该选项的人数，20% 是选择该选项人数所占的比例。 专家点评 堵俊平：整体而言，在开源领域，男性在参与人数上仍然占据绝对优势，这一点和 IT 行业整体参与者性别比 例失调 是全球首款 GPU 加速海量特征向量匹配和检索引擎。 Milvus 依托 GPU 加速，提供极速特征向量匹配以及多维度数据联合查询（特征、标签、图片、视 频、文本和语音等联合查询）功能，并且支持自动分库分表和多副本，能对接 TensorFlow、PyTorch 和 MxNet 等 AI 模型，可实现百亿特征向量的秒级查询。Milvus 于 2019 年 10 月在 GitHub 上开 源，Stars

后的各种意外，做好准备呢？这些都是 值得⻓期思考并改进的领域。 作为⼀份⼒图完整、客观、全⾯、丰富的报告，值得探讨的问题当然不⽌上述这些，也欢迎朋 友们阅读下⾯的报告，并随时与我们交流。 庄表伟，开源社理事⻓ 2021 年 1 ⽉ 16 ⽇ 特邀点评专家：  吴晟，Apache 软件基⾦会 Member，Apache Local Community 联合创始⼈  ⻩东旭，PingCAP ⻢艳军，百度深度学习技术平台部⾼级总监  蒋涛，CSDN 创始⼈ & 董事⻓，极客帮创投创始合伙⼈  ⾼阳，SegmentFault 思否创始⼈ & CEO  红薯，开源中国创始⼈ & CTO  庄表伟，开源社理事⻓  陈阳，开源社副理事⻓  王伟，开源社执⾏⻓  刘天栋，开源社理事 ⼀、问卷篇 1、报告背景 2016 年初，开源社发布了《2015 年中国开源社区参会调查报告》，随后的⼏年中，持续发 Agent、OpenTracing、Operator Framework、SPIFFE、SPIRE、Thanos 等。  毕业（graduated）：包括提交毕业提案模板、TOC 成员开始为期两周的在 TOC 邮件列 表公开评论和 TOC 投票三个步骤。⽬前该阶段的项⽬有containerd、CoreDNS、 Envoy、etcd、Fluentd、Harbor、Helm、Jaeger、Kubernetes、Prometheus、Rook、

经典的“AI 原生”应用。此概念目前还处在萌芽期，明确 的概念、应用场景、架构、技术栈细节等尚未完成自洽。 换一种视角来看，这个概念的提出其实都没技术什么事， 有人称之为“造商业概念”，这里按下不表。 十、 镜头给到国内。相比国际上当前逢 AI 必 GenAI，国内更 多地还是在 LLM 这一层面，Robin Li 的“卷大模型没意 义，卷应用机会更大”，其实很深刻地指出了内中区别。 本报告以开发者视角为主，从 余万元。最终曹某因涉嫌盗窃罪被 依法刑事拘留。 “换皮”上线 半年盈利 1.5 亿 为了成功上线，离职员工还套用了原公司的《计算机软件著作权登记证》和《网 络游戏出版核发单》。警方鉴定发现，两款游戏在服务器数据表和服务器战斗 服上的相似度达到 100%，服务器游戏服和客户端相似度也在 90%左右。 据统计，自盗版游戏上线半年以来，盈利超过 1. 5 亿，盗取源代码的三名员 工分得利润超过 1500 万。 OBS 推流，使用了 Zerotier+芯象。 共计支付 2 万，网友称这名 up 主喜提“超级憨憨大冤种奖”。 2023 年 9 月，网传消息称，网易伏羲团队 员工因工作原因在出租屋自杀离世；并表 示，该员工曾 “因 BUG 被 HR 威胁”。 9 月 14 日，网易伏羲针对此事发布内部信 公布事发经过，称员工存在抑郁倾向， HRBP 在了解到情况后为其安排了休假。 并表示经过调查还原和分析，暂未发现

是全球首款 GPU 加速海量特征向量 匹配和检索引擎。Milvus 依托 GPU 加速，提供极速特征向量匹配以及多维度数据联合查询（特 征、标签、图片、视频、文本和语音等联合查询）功能，并且支持自动分库分表和多副本，能对 接 TensorFlow、PyTorch 和 MxNet 等 AI 模型，可实现百亿特征向量的秒级查询。Milvus 于 2019 年 10 月在 GitHub 上开源，Stars coming out. 全文 Full Report 审校（蔡芳芳、庄表伟） Reviewer (Cai Fangfang and Zhuang Biaowei) 作者群（按照姓氏汉语拼音排序，不分先后）：阿法兔、蔡芳芳、高原、耿航、郭雪、江炜 婕、李圳虎、梁尧、刘天栋、王蓉、卫剑钒、薛亮、杨丽蕴、张俊霞、庄表伟 Authors (in alphabetical order): Alfalfa 漏洞，威胁大半个互联网圈（详见下 表）Security incidents are frequent, with the latest Apache Log4j2 vulnerability threatening half of the Internet community (see table below for details) 2021 年开源软件供应链安全重大事件表（引用自奇安信集团公众号，原文链接）

基于通用语言封装的可视化开发语言，具 备完善的静态类型系统和组件扩展机 制，适合 80% 企业级应用开发，灵活性 高，可靠性强。 数据模型驱动 可视化构建实体、数据结构、枚举等低 代码数据模型，自动生成数据库表和页 面交互。 支持企业集成 能够通过 API 集成企业内部的服务，实 现应用组装。 业务与流程融合 流程引擎基于 BPMN2.0 规范，可视化 流程开发，可支持如请假、入职、离职等 企业内常用流程场景。 活动数据 分析 特征治理 模型管理 交互式建模 可视化建模 在线推理 图分析 标签管理 画像分析 群组管理 API管理 支持数据产品研发 无代码平台，与 BI 、数据填报、复杂报 表、智能决策深度融合。 开放与集成能力 以标准类接口开放所有资源，支持集 成，兼容性强。 内置增强分析 内置高级分析模型，如预测、聚类，离 散；支持智能问答、智能分析等多种分 析场景。 产品特色

衡量开源战略的商务价值，对比常规的闭源商业软件业务模式，开源软件在用户触达、加深产品了解、便捷化试用这三个 主要的“售前”环节具备显著的优势，而在初期的“售中”流程方面可能遇到一些困难——换言之，整体来看软件开源代 表着一种“广触达，少转化”的推广模式。从商业成功的角度上讲，促进转化的关键仍然是产品本身的创新性、竞争力以 及付费业务的价值量，企业开源运营能够帮助企业进行软件创新，但这更与企业本身的投入规模、战略规划等有关。 上的潜在用户能够清晰地看到软件 的核心代码，相比起一般的商务推 荐流程，这给潜在用户提供了更加 丰富的产品信息，同时也是发起者 对自身技术能力有信心的体现 • 在商务合作的初期，进行软件开源 的企业可能面临一些难题，主要表 现为企业在短时间使用后可能转为 自主开发，从而放弃采购企业的商 业版本产品和增值服务 • 如果开源软件属于底层基础软件并 获得一定市场关注度，则能够为同 生态环境下企业内外的其他产品和 服务引流，帮助企业乃至产业构建

√ √ Redis √ × √ MongoDB √ × - ClickHouse √ × × DB2 - √ × X-Pack 注 ①：√ ⽀持；× 不⽀持；- 未来⽀持。注 ② ：此表制作时间为 2023 年 12 ⽉，未来会根据产品迭代情况及时更新。 全⾯的数据库运维安全审计⽀持 X-Pack X-Pack X-Pack X-Pack X-Pack X-Pack X-Pack