present open source development in China from various dimensions. This year we set off again, combining data analysis tools and survey reports in various forms to draw a map of the Chinese open source scenarios ：以在线问卷方式搜集样本和数据，交叉对比法分析数据 Survey method: Online questionnaire to collect samples and data, cross-comparison method to analyze data 推广方法 ：线上社交媒体、博客、开源社、开源中国网站 Promotion method: Online social media, blogs 年的统计数据，并对比往年数据和其它一些公开发布的统计报告，我们有如下 一些重要发现： By analyzing the statistics for 2021 and comparing previous years' data with some other publicly released statistical reports, we have some significant findings as follows:

AI 大模型如何影响基础软件行业中 的「开发工具与环境」 98 | 推理中心化：构建未来 AI 基础设施的关键 Part 1：中国开源开发者生态数据 04 | Gitee 数据篇 Part 3：国内 GenAI 生态高亮瞬间 104 | 中国 GenAI 消费应用人气榜 Top10 15 | OSS Compass Insight 106 | AI 创新应用开发大赛获奖作品 局长，OSCHINA 本报告数据来源：2024年1月至2024年12月 Gitee及Gitee AI平台相关公开数据 4 / 111 开发者是社区的力量源泉 200,000 500,000 1,000,000 2,000,000 3,000,000 4,000,000 6,000,000 8,000,000 10,000,000 12,000,000 13,500,000 0 2000000 4000000 用户数增长曲线 1350 万 2024年Gitee总用户数 150 万 2024年Gitee新增用户数 5 / 111 开发者是社区的力量源泉 140,000 1,000,000 3,000,000 5,000,000 15,000,000 20,000,000 25,000,000 30,000,000 35,000,000 0 5000000 10000000

也 许还会继续持续下去。 生态责任 在开源还只是一个小众群体的业余爱好时，几乎做任何事情，都是 自由的。但是，在软件吞噬世界、开源吞噬软件的今天，开源技术， 2021 中国开源年度报告 3 已经成为整个世界的基础设施之一。能力越大，责任越大。应用越广， 风险越高。我们应该如何思考与保障开源供应链安全呢？应该如何 建设更加健康的开源生态呢？在这样一种生态中，各方的责任又该 如何界定呢？ …………………………………………… 10 1 报告背景 …………………………………………………………………………………… 11 2 重要发现 …………………………………………………………………………………… 11 3 受访者群体特征 …………………………………………………………………………… 13 3.1 受访者年龄 & 性别 ………………………………………………………………………………… 13 3.2 受访者从业时间 48 1 世界活跃度排名 Top10 …………………………………………………………………… 48 2 中国活跃度排名 Top30 …………………………………………………………………… 50 3 中国企业开源数据分析（按活跃度排序） ………………………………………………… 54 4 Apache 基金会中国项目活跃度分析 Top20 …………………………………………… 56 5 CNCF

. . . . . . . . . . 3 1.2.5. Data Model Library. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2.6. Service Library . . . . . . . . . 3 1.2.7. Core Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2.8. Plugins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.3. The Apache OFBiz documentation system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

北京⽉之暗⾯科技有限公司（Moonshot
AI）是⼀家专注于通⽤⼈⼯智能领域的公司。公司致⼒于 寻求将能源转化为智能的最优解，通过产品与⽤⼾共创智能，实现普惠AI。
• 成⽴时间：2023年3⽉1⽇
• 产品 ◦ Kimi
智能助⼿（⽹⻚版：kimi.ai、App和⼩程序搜索“Kimi智能助⼿”即可），发布时间
2023年10⽉9⽇
◦ Moonshot
AI
开放平台（公测中
https://platform ⼝、降采样、⼩模型等技术实现上下⽂窗⼝延⻓，都是“技术捷径”）
c. 通过这篇⽂章，您可以了解更多技术⽅⾯信息：专访⽉之暗⾯杨植麟：lossless
long
context
is
everything
3.
Kimi智能助⼿的中⽂实⼒强、增⻓速度快、⼝碑好
a. 在投资机构和⼤⼚的内部综合评测中，Kimi智能助⼿的中⽂实⼒直追
OpenAI。
b. 根据“AI产品榜aicpb.com”的统计数
H100，单个集群也能达到
3
万张。 OpenAI
显然是追求“登⽉”的，不⾜可能是没那么注重⽤⼾和客⼾体验。⽉之暗⾯和
OpenAI
的差 异化路径会在哪⼉？有什么是⽉之暗⾯能做⽽
OpenAI
不做的？
杨植麟：短期内关键的⼀点在于⼤家的
tech
vision
不完全相同。很多领域并不是
OpenAI
的核⼼竞争 ⼒，⽐如图⽚⽣成，DALL-E
3
⾄少⽐
Midjourney

GenAI 年。 一、 这自然要从 OpenAI 说起，前一年年底，ChatGPT 的横 空出世，标志着对话式 LLM 开始进入公众视野，为人们 提供了全新的人机交互方式。而 2023 年 3 月，同系 GPT-4.0 的发布则将 LLM 的规模和能力提升到一个新 的台阶，为 LLM 的广泛应用奠定了基础。再之后的 11 月份，OpenAI 再发力，GPTs 的到来，“用户自定义 广大的个人用户和创意行业提供了强有力的工具，彻底改变 了数字艺术内容的创作方式。同时，它们也引发了人工智能 在创作领域的伦理和法律讨论。LLM 杀进多媒体领域。往 后 DALL-E 3 模型升级、Adobe 产品整合 LLM 能力、 语音模型 whisper-3 更新、AI 虚拟主播创造等，都是在 这条路上的进一步发展。 五、 AI 编程方面，Copilot 可以根据开发者的代码提示自动补 全代码，大大提高了开发效率。这也引发了代码原创性的讨 C-Eval 中文能力排行榜中超越所有开源模型。 十一、 这一小节，通过一些数据来简要概述 2023 年的 LLM、 GenAI。根据金融数据和软件公司 PitchBook 的数据，从 截至 3 月 29 日追踪的 9 笔交易来看，生成式 AI 公司 的投前估值中位数已经飙升至 9000 万美元，高于 2022 年的 4250 万美元。PitchBook 的分析师预测，以 32% 的复合年增长率计算，到

. . . . . . . . . . 3 1.2.5. Data Model Library. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2.6. Service Library . . . . . . . . . 3 1.2.7. Core Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2.8. Plugins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.3. The Apache OFBiz documentation system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . 3 1.2.5. Data Model Library. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2.6. Service Library . . . . . . . . . 3 1.2.7. Core Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2.8. Plugins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.3. The Apache OFBiz documentation system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.3.1. User enters URL. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3. Web Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 4.5. XML Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.3.1. User enters URL. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3. Web Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 4.5. XML Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .