Open -Source AI悄悄地重塑了企业技术堆栈，以及新的McKinsey，Mozilla Foundation和Patrick J. McGovern基金会 民意调查 在700位技术领导者中，成本，控制和社区为何将量表分配。当一家全球银行需要完全透明的风险测量模型时，它在自己的服务器上跳过了封闭的API和微调的Llama 3。这个故事不再是异常值。这是新兴模式。
开源遇到了AI淘金热
在过去的两年中，围绕生成的AI和大型语言模型产生了意识，实验和资金的激增。企业想要快速的结果，但他们也需要修补脚的空间。开放存储库交付两者。单个GIT拉力可以在几分钟内旋转一个工作型号，让工程师探索架构，调整参数和基准，而无需采购延迟。您自己的速度解释了为什么诸如Meta的Llama，Google的Gemma，Deepseek -R和Alibaba的Qwen家庭之类的项目降落在生产管道中，尽管他们仅具有“研究”免责声明。像GPT -4这样的专有泰坦的性能差距正在缩小；检查和修改代码的自由仍然是无价的。
调查揭示了什么
为了量化这一转变，麦肯锡与Mozilla基金会和Patrick J. McGovern基金会合作，收获了41个国家和700多名高级开发商，CIOS和CTOS。该研究标题为 “ AI时代的开源”，是企业如何从试点项目转移到大规模捕获的最大快照。受访者跨越了从金融到医疗保健，制造业到公共部门的行业，赋予数据广泛的相关性。当完整的报告于3月到来时，预览号码已经颠覆了一些关于“企业级” AI在2025年的样子的假设。
在AI技术堆栈的多个层中，超过一半的被调查组织使用至少一个开放式源组件，通常就在商业API密钥旁边。
- 数据和功能工程： 58％的人依靠开放库进行摄入，标记或矢量化。
- 模型层： 63％的人在生产中运行一个开放型模型，例如Llama 2，Gemma或Mistral；该数字在科技公司内部跃升至72％。
- 编排和工具： 55％的人采用宽链，射线或kserve等开放式框架进行路由和缩放。
- 应用层： 51％的聊天机器人，副驾驶或分析仪表板中嵌入了开放组件。
这些百分比攀升了更高的组织内部，将AI评为“对竞争优势至关重要”。在该队列中，领导者比同行集成开放模型和库的可能性高40％，强调了一个简单的事实：当AI是战略性，控制和灵活性的时候。
- 较低的总拥有成本。 60％的决策者表示，开放工具的实施成本比可比的专有服务要低。在使用稳定时，运行商品GPU的70亿参数模型可以通过数量级来降低API定价。
- 更深的透明度和自定义。 从事受管制工作负载的团队 – 考虑医疗保健诊断或交易算法 – 验证了审核权重，跟踪数据谱系和补丁漏洞的能力，而无需等待供应商发布周期。开放的重量使得可行。
- 人才磁性。 百分之八十的开发人员和技术人员报告说，开放式源流利性在其领域受到高度重视。工程师希望在上游贡献，展示GitHub投资组合，并避免使用黑盒子的死胡同。企业向那个人才池求助于宽松的许可，而不是围墙的花园。
开放工具不是灵丹妙药。当被问及采用障碍时，有56％的受访者引用了安全性和合规性问题，而有45％的受访者担心长期支持。专有供应商在“价值的时间”和“易用性”上得分更高，因为它们捆绑了托管，监视和护栏。而且，当高管更喜欢封闭的系统时，他们出于一个主要原因这样做：72％的人说专有解决方案可以更严格地控制风险和治理。换句话说，企业逐个措施使开放性与操作确定性权衡。
多模型是新的常规
麦肯锡的数据与十年前云计算中看到的趋势相呼应：混合体系结构获胜。很少有公司会全力以赴或专有。大多数会混合匹配。封闭的基础模型可能会为客户开放的聊天机器人提供动力，而开放的骆驼座则可以处理内部文档搜索。选择通常取决于延迟，隐私或域特异性。期望“带上自己的模型”菜单成为多云仪表板的标准配置。
CTO的剧本
根据调查见解和专家访谈，麦肯锡概述了技术领导者的务实决策矩阵：
- 选择打开时 您需要全重量透明度，积极的成本优化或深入域进行微调。
- 选择专有何时 速度到市场，托管安全性或全球语言覆盖范围超过自定义需求。
- 在何时融合 工作负载各不相同：在托管的API上保持公共成立的体验，对自固定的开放模型进行敏感或大量推断。
- 投资人才和工具： 公开成功取决于MLOPS管道，模型安全扫描和工程师流利的生态系统。
一位采访了CIO总结了这一点：“我们将模型视为微服务。有些我们构建，有些我们购买，所有这些都必须互操作。”
为什么现在很重要
企业面临战略十字路口。仅在专有平台上投注供应商锁和不透明的模型行为。完全开放要求内部专业知识和严格的安全姿势。调查数据表明，获胜游戏是可选的：建立一个堆栈，使团队可以随着市场的发展而迅速交换模型。开源不再是叛军选择。它正在成为企业AI中的第一级公民。忽略它，您可能会发现竞争更快地迭代，雇用更好的人才，并为推理付出更少的钱。深思熟虑地拥抱它，并获得杠杆率，洞察力和一个永远不会停止运输改进的社区。
根据“ AI时代的开源”， 76％的领导者计划在未来几年内扩大开放源AI的使用。多模型实用主义的时代已经到来 – 编码是开放的，运动场很广泛，最聪明的组织将学会在两个世界上蓬勃发展。
