開源的“狂歡”，是科技公司的曲線賺錢之道嗎？

由代碼構成的世界里，開源正在成為一種“新武器”。

最近，開源界最熱鬧的一件事莫過于華為發布的鴻蒙操作系統開源。

毫無疑問開源是生態建設的關鍵，很多開源組織也成為科技公司互相爭搶的香餑餑，微軟、IBM都愿意在上面一擲千金。

但是在開源這個事情上，背離初衷、偏離軌道是常事，而開源不等于免費，也不等于不賺錢。開源，到底意味著什么？大公司又為什么紛紛選擇在AI時代里擁抱它？

微軟的打臉史，開源成為趨勢

早年，微軟被稱為開源社區的劊子手，十年河東十年河西，如今的微軟卻愿意花75億美元拿下GitHub。

Linux、Android、Mozilla Firefox，諸多我們耳熟能詳的互聯網軟件應用都始于開源，開源也從初期的“小眾文化”慢慢成為“流行文化”。

如果互聯網讓大家看到了開源的魔力，到了AI時代，開源已經成為絕對的生產力，谷歌的TensorFlow、Facebook的Torch等等，促成了深度學習的繁榮。

然而曾幾何時，開源還只是學術界的狂歡。從誕生于貝爾實驗室的操作系統UNIX到MIT工程師發起的GNU項目（在AT&T將UNIX商業化后，GNU的目標是創建一個完全自由且向下兼容UNIX的操作系統），彼時的開源軟件還叫做自由軟件，Linux的誕生是開源發展史上的里程碑事件。

28年前，正在讀大學的芬蘭小伙Linus Toravalds在Minix新聞組上發了條消息，他創建了一個類Unix操作系統的自由內核（后來的Linux內核），并貢獻出了將近一萬行的源代碼。無心插柳柳成蔭，Toravalds在書中寫道，“最后才意識到自己寫了一個操作系統內核。”

圖 | Linus Toravalds

GNU項目發展之初，最大的問題是一直沒能開發出具有完備功能的內核，Toravalds的工作補全了這個短板，Linux內核填補了GNU用戶需要完整的且使用自由軟件的類UNIX系統的空白。

在Toravalds轉用GNU項目使用的GPL許可證（自由軟件許可證，給予了終端用戶運行、學習、共享和修改軟件的自由）后，Linux和GNU的開發者一起把GNU的部件和Linux集成起來，使它成為一個可運行的自由操作系統。

Linux有多偉大呢？如果沒有Linux，也就沒有今天被IBM重金收購的Red Hat。Linux操作系統和微軟的Windows相比，它完全免費，可以通過模擬器運行DOS、Windows，支持多用戶多任務，具備字符界面和圖形界面。最關鍵Linux還支持多平臺，這也奠定之后Android的成功。

看到如此強大、可持續的操作系統，微軟也有了危機感。從90年代到21世紀初，微軟同整個開源陣營勢如水火，彼此將對方視作眼中刺。

然而，開源的強大在于全球所有程序員共同參與到社區和生態的建設中，所以雙方在漫長較量后最終的輸贏也是意料之中。

除了Linux操作系統之外，當前影響最為深遠“開源項目”非Android莫屬，Android基于Kernel（Linux內核）開發，所以它也是擁有GPL許可證的開源項目。不過，Google通過Android之上的硬件驅動和應用程序讓Android成為了閉源系統。

GitHub的出現是開源軟件發展的新高潮，誕生于2008年的GitHub提供使用Git進行版本控制的軟件源代碼托管服務。其中，Git指的是一個開源的分布式版本控制系統，由Linus Torvalds 開發，于2005年在GPL開源許可證下發布，最初目的是為更好地管理Linux內核的開發。

GitHub讓任何人都可以輕松提交自己的代碼，并在GitHub上托管自己的開源項目。開發者協作方式的改變以及參與門檻的降低，讓開源成了一個全球人人皆可參與的事情。

如今，微軟大力擁抱開源，乃至收購GitHub，也能看出它們在新技術潮流下，不得不順勢而為的妥協。

開源不是免費，賣的是服務，賺的是生態

開源軟件不是免費軟件，所以它也不會標秉不收費。嚴格意義上來說，開源軟件指在軟件發行的時候，附上軟件的源代碼，并授權允許用戶更改/自由再散布/衍生著作。雖說開源并不抵制商業收費，但實際情況是開源軟件很少會收費。

但不收費并不意味著開源賺不到錢，Red Hat就是非常典型的案例。

Red Hat現任CEO詹姆斯·懷特赫斯特在2012年接受采訪時舉了一個例子：紐交所一直在用免費的Red Hat Linux系統交易股票，但如果紐交所想用新處理器提高效率，就需要為新硬件部署新的系統和應用程序。同樣的事每隔幾年會發生一次，紐交所有兩個選擇：一是自己組建團隊完成所有系統維護、開發工作；二是花錢請Red Hat的工程師來做。相當數量的企業用戶都選擇了后者。

簡而言之，Red Hat開發了企業版Linux操作系統免費給大家用，軟件雖免費，但是如果你想要專業的“售后服務”就得自掏腰包。

有業內人士總結，“Red Hat的成功證明了‘開源是樁好買賣’。而商業開源軟件的模式其實并不難理解，也就是對開放源代碼進行篩選、整合、優化，繼而將之工程化、系統化、服務化和商業化。”

Red Hat是第一個吃螃蟹的人，也是開源軟件領域最成功的的一家商業公司?；ヂ摼W時代造就了他們，但隨之而來的AI、云計算主導的新技術時代，也讓他們不得不順著技術潮流，選擇一種更好的“活法”。

Red Hat和GitHub被收購的時間相隔很近，由此引發的是整個開源社區對開源軟件的再思考，有程序員反對微軟收購GitHub，認為這是對開源的一種“玷污”，但是開源軟件快速發展的這幾年，這些開源企業的生存境遇卻是另一番局面。

被收購前的Red Hat股價一直在跌，GitHub則長期處于入不敷出的困境中。其他開源公司的日子也不好過，最大開源問答社區Stack Overflow此前宣布裁員20%，開源的兩大數據巨頭Cloudera與Hortonworsk合并，再往前追溯包括Oracle收購SUN……

與之形成對比的是，越來越多的互聯網、科技公司開始加入開源大家庭，開源已經是成為約定俗成的文化。由代碼構成的世界里，開源正在成為一種“新武器”。

AI時代，為什么大家都在開源？

大公司的開源項目數不勝數，最為外界熟悉的莫過于一些主流的深度學習框架：Google的TensorFlow、Facebook的Torch、百度的PaddlePaddle、亞馬遜AWS的MXNet、微軟的CNTK，以及小米的MACE……

一方面也是因為當前人工智能處于風口上，所以涌現出了諸多面向深度學習的開源框架。另一方面，借助這些開源工具，開發人員不再需要從復雜的神經網絡開始碼代碼，只需要“排列組合”，從這些開源框架中選出適用的模型來訓練自己的數據參數。

當然這些商業公司會選擇開源深度學習框架，很關鍵的一個因素是深度學習最核心的是數據，而不是模型，最重要的數據還是握在自己手上。

更重要的是，開源意味著生態，以非常成功的開源案例TensorFlow為例，首先可以給谷歌的AI周邊產品帶來輻射效應，比如用TensorFlow訓練數據就得接入到谷歌云服務上，以及使用谷歌的張量處理器TPU提高數據訓練速度等。

華為也在開源自己的方舟編譯器，而鴻蒙OS更是在問世之初就即刻宣布了開源，生態的重要不言而喻。

谷歌這樣的科技公司在開源軟件方面本質上和Red Hat商業模式一樣，當用戶使用免費開源工具時，會很自然地被引導到需要付費的服務，他們最終從軟硬件底層、應用層到云服務向客戶提供一整套解決方案而盈利。

從這個角度再去看，科技公司在AI上正在重走老牌開源公司的老路，不同的是，無論谷歌，還是百度，開源業務只是它們AI事業中的滄海一粟。

而傳統開源公司的殺手锏就在于它們早早地建設好了社區生態，并且手中有大量的企業級客戶。這對于方興未艾的云服務市場來說，是一盤現成的“大餐”。

比如，IBM收購Red Hat就是看中了它們的混合云技術產品和客戶，從而提高在云服務市場和亞馬遜、微軟、谷歌競爭的籌碼。

同樣對于微軟來說，也是看中了社區生態對于云服務市場的積極作用，比如讓GitHub上的開發者在微軟Azure上運行開源軟件。同時，還能“洗白”曾經在開源社區的負面形象。

云服務廠商的戰火已經蔓延到了開源平臺，微軟和IBM雖奪得了頭籌，但開源為自家的業務能帶來多少增值，恐怕還需要時間檢驗。

總而言之，現在是一個崇尚開源文化的時代，手上沒有點開源的項目，似乎都沒資格宣稱自己是科技公司。

開源后的世界，機會掌握在自己手中

開源社區的繁榮一方面促成了像Red Hat、GitHub這樣的公司，同時也給很多創業公司降低了技術門檻，選擇開源意味著省去了大量的底層開發，直接“站在巨人的肩膀”上。

但就像業內人士所評價，省事的半成品背后也暗藏著巨大的風險。以Android為例，雖然GPL協議下的代碼版權不屬于某個人和機構，但谷歌可以針對深度植入的移動服務收費。再比如當年Facebook改變前端框架ReactJS的協議，在開源庫的授權中加入專利條款等等。

另外，AI之下，開源也帶了更多的倫理道德的挑戰，比如之前被詬病的“Deepfakes”，就是基于TensorFlow構建的算法。另一方面，現在也有不少開源社區的用戶在呼吁更深層次的開源：諸如數據開源。

雖然開源軟件在發展中有偏離軌道的時候，但正如霍炬在博客中寫道，“如果沒有開源運動，沒有Linux，沒有GCC，沒有Android，沒有瀏覽器……整個互聯網可能都不會存在，那么軟件和工具仍然會掌握在少數幾家企業手里，距離普通人遙不可及。”

這段話也同樣適用于人工智能的發展，沒有開源，AI技術的應用不會如此突飛猛進。最后，借Caffe框架作者賈揚清的話，“人工智能領域開源開放的各種代碼，科研文章和平臺給大家創造了比以前更容易的入門門檻，機遇都掌握在我們自己手中。”

本文部分內容參考自：

《從UNIX到 GitHub：十個關于自由和開源軟件歷史的重要事件》：Linux中國

《為什么科技巨頭紛紛將AI項目開源？》：世界經濟論壇

《人工智能是否有國界？警惕AI開源風險關鍵技術待破解》：第一財經

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