开源并未消亡，它正在成为人工智能时代的控制平面。

　　过去几年，开源的性质已悄然改变。当然，你依然能看到那些熟悉的身影，挥舞着“开源总是更好”的旗帜——即便AI社区正在不断发布雄心勃勃的（且往往是封闭的）模型与其他工具（正如我反复强调的，开源的形态本身也在演变）。但这并不意味着开源的重要性正在减弱。恰恰相反。从CNCF的贡献者数据、GitHub的Octoverse报告，到Apache软件基金会的最新年度报告，我们可以看到，开源参与正在向最关键的技术层聚集：Kubernetes（没错，它依然重要）、可观测性、平台工程、网络，以及让AI在生产环境中真正运行所需的一切基础设施。

　　开源正变得愈发“沉闷”，而我们都因此受益。

　　通过代码实施控制

　　尽管我们每天都被各种最新模型的新闻所淹没，开源一直在幕后悄然推进。CNCF现已托管超过230个项目，全球贡献者超过30万。其2025年调查显示，98%的组织已采用云原生技术，82%的容器用户已在生产环境中运行Kubernetes。GitHub的2025年Octoverse报告则描绘了更广阔的图景：11.2亿次贡献，超过1.8亿开发者，以及创纪录的5.187亿个合并的拉取请求。Apache软件基金会同样表现稳健——2025财年，9,905名提交者在295个项目中工作，发布了1,310个软件版本。

　　那么，是谁雇佣了所有这些贡献代码的开发者？根据2025年CNCF Devstats的数据，红帽以194,699次贡献领跑所有CNCF贡献者。第二名是微软，贡献107,645次。第三名是谷歌，贡献91,158次。独立贡献者依然重要，以52,404次位居第四——这也提醒我们，开源尚未完全被企业“收编”。但重心已无可争议地偏移。如今，严肃的公司正投入重金，让工程师们去塑造其产品所依赖的基础管道。过去十年间，贡献者名单基本保持稳定，表明这些企业愿意为长期战略投资。与此同时，我们也看到新贡献者不断涌入。

　　这一转变之所以重要，是因为它改变了我们解读开源贡献的方式。太多人仍将这些贡献视为纯粹的慈善行为。太多开源项目办公室仍在试图说服内部工程师参与贡献，理由是“这是正确的事”，寄望于员工的努力能让公司融入某个模糊的“社区”。但现实是，开源正日益成为供应商们设定默认规则、统一接口标准、塑造他人必须接受的操作假设的战场。

　　换言之，开源不再为了“开放”而开放，而是为了“控制”。确切地说，不是专有的控制，而是对即将固化为生态系统标准的那一层的控制。那些投资于上游项目的公司，并非出于公民美德。他们这样做，是因为无论谁塑造了基础设施层，通常都能对建立于其上的所有事物获得影响力。

　　谁在贡献，为何贡献？

　　以红帽为例。它依然是CNCF的贡献主力，这并不难解释。红帽的OpenShift是一个以Kubernetes为核心的应用程序平台。因此，红帽持续为以Kubernetes为中心的世界投入资源——这不是社区服务，而是产品战略。这符合红帽长期以来施加影响（和控制）的方式。当然，这不是纯粹的慈善。对Kubernetes而言，幸运的是，红帽并非唯一的贡献者；数据显示，来自数千个组织的贡献者群体正在不断壮大且日益多元化。

　　Kubernetes之所以胜出，是因为它对任何严肃的基础设施公司而言都变得不可或缺；而红帽之所以大力投入，则因其业务高度依赖于此。

　　微软的立场更具启示性。这家曾与开源“势不两立”的公司，如今在2025年CNCF总体贡献中排名第二。但更有趣的是，像微软这样的公司选择了哪些投资方向。OpenTelemetry已成为CNCF增长最快的项目之一，2025年贡献量增长39%，贡献者群体在一年内从1,301人增至1,756人。同样，这不是慈善——更像是一场围绕可观测性标准的“圈地运动”。微软、Splunk及其他领先OpenTelemetry贡献者，都在通过帮助项目来帮助自己。开源从来都是这样运作的。

　　再看Cilium。正如我近期所指出的，当一个“沉闷”的基础设施项目不再沉闷时，就会发生这样的情况。Cilium的发展轨迹显示，加入CNCF后，贡献公司数量增长了90%（从533家增至1011家），个人贡献者从1269人跃升至4464人。随着项目成熟，谷歌、Datadog和Cloudflare都扩大了投入。这绝非偶然。Cilium位于网络、可观测性和安全性的交汇点——当工作负载变得分布式、延迟敏感且成本高昂时，这些领域便成为关键任务。AI或许占据了头条，但大量真正的战略工作正在Cilium这样的项目中进行：基础设施决定了AI工作负载是否可管理、可观测、可高效运行。

　　最后看英伟达。这家现金充裕、足以收购数个国家的公司，却选择以另一种方式投入财富：过去两年间，它在Kubernetes贡献者中排名第14，贡献达5,892人次。它还开源了来自Run:ai的Kubernetes原生GPU调度器KAI Scheduler，并自称是Kubeflow的关键贡献者。换句话说，英伟达不仅在销售芯片，更在投资于调度、编排和工作流程层——这些层面决定了其芯片在真实AI系统中的实际效能。而且，它是通过开发者社区来实现这一切，而非一次性现金支付。

　　英伟达的行动揭示了AI时代开源的走向。CNCF数据显示，66%托管生成式AI模型的组织正在使用Kubernetes处理部分或全部推理工作负载，并明确将Kubernetes称为AI的“事实操作系统”。尽管这其中有CNCF自身倚重Kubernetes作为旗舰项目的因素，但不可否认，Kubernetes和Kubeflow正日益成为训练和推理系统的核心。简言之，AI正在使开放基础设施变得更加重要——因为很少有组织真正愿意将自己的未来，建立在无法审视或影响的、封闭的、不可更改的基础设施之上。

　　配角不再“配角”

　　那么，开源的重要性是否在日益增长？答案是肯定的，但并非以某些人仍怀念的那种温暖、怀旧的方式。它正变得越来越不浪漫，却越来越关键。那些将开源视作边缘替代方案或开发者主导的道德剧的老套叙事，从来都不是事实，如今更显得苍白无力。开源，正是云原生栈得以标准化、可观测性得以规范化、平台工程得以产品化、AI基础设施得以构建的地方。