Linux 基金会报告解读：开源 AI 重塑经济格局，有人失业，有人涨薪！

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译自 | Linux Foundation Research

随着生成式 AI 技术飞速发展，开源模式正在成为推动经济转型的重要驱动力。Linux Foundation Research 发布的报告《The Economic and Workforce Impacts of Open Source AI》（开源人工智能对经济和劳动力的影响） 全面分析了开源人工智能（Open Source AI, 简称 OSAI）对企业、行业和劳动力市场带来的深远影响。

本文摘录并概括了报告的主要内容，希望能为开源和 AI 相关从业人员、研究人员和学习者提供有价值的参考。

该报告显示，94% 的受访企业已经在使用 AI，其中 89% 的 AI 用户采用了某种形式的开源 AI 解决方案。

小型企业对开源的依赖尤为明显。 根据调研，中小企业比大型企业更倾向于选择开源模型，以实现成本控制与快速部署。

经济效益：省钱又高效

报告总结出 OSAI 的三大经济效益：

1. 成本优势：66% 的企业认为开源 AI 的部署成本低于商业化模型；
   

2. 生产力提升：开发者使用 GitHub Copilot 后编码效率提升 55%；
   

3. 创新加速：开源促进全球协作，加快高质量模型的开发。

如果没有开源，企业在软件上的支出将是现在的 3.5 倍。这对于初创企业尤其关键，它们可以借助开源模型获取高性能 AI 能力，避免高昂的授权费用。

OSAI在五大关键行业的落地

医疗

AI 预计为全球医疗行业带来 1500 亿到 2600 亿美元的增值；

开源模型（如 LLaMA、DeepSeek R1）在性能上已与商业模型持平，利于构建本地化、隐私友好的医疗应用。

农业

AI 可助力作物监测、环境感知与农机自动化等方面：

1. AI 在农业中应用于营销、软件工程和供应链等领域，有望新增400亿至700亿美元行业价值（ 来源：McKinsey 2023）。
2. AI 关键应用（如机器人、精准环境监测、土地管理、作物监测）有潜力提升全球GDP 0.2%~0.3%（来源：PwC 2020）。
3. AI 可通过提供建议、控制机械、数据处理、消除语言障碍和农业冲击监测，帮助解决全球粮食生产问题。（DeClerq 等人（2024）研究）
4. AI 是“再生农业”的关键组成部分，该模式利润增长可达120%，并可为中低收入国家带来4500亿美元以上农业GDP增量（来源：WEF 2024）。
5. OSAI 工具助力数字农业普及，如 Semios（使用 TensorFlow）和 Farmer.Chat（基于 Llama 模型）等开源工具降低成本、提升农民智能化作业能力（来源：Semios、Farmer.Chat 介绍）。

建筑

AI 在建筑行业已广泛用于预测工程延期、优化项目排期等领域：

1. 将 AI 应用于营销、研发、供应链等领域，可为建筑行业带来900亿~1500亿美元的增益，占行业营收的0.7%-1.2%。（来源：McKinsey 2023）

2. AI 可用于分析过往项目数据，以预测延误、识别风险、制定施工计划、预估瓶颈并辅助管理决策。（来源：Adroit Market Research 2021）

3. 建筑行业中已有 37% 的企业正在使用 AI，另有 33% 计划采用。（来源：Deloitte & Autodesk 2025）

4. 建筑行业虽然目前AI应用率低，但其数据驱动决策的特性使其具备强大AI落地基础。

5. 亚太地区为增长最快市场，北美为当前最大市场。

6. 在规划、设计和建筑信息建模（BIM）阶段应用 AI 显示，开发开放通用的基础大模型有助于实现行业标准化建设。

制造

对于制造行业，OSAI 也将带来巨大的影响：

1. 开源 AI 在产品研发、营销销售和软件工程方面的应用将为先进制造业带来 1700亿~2900亿美元 增长。（来源：McKinsey 2023）

2. OSAI 影响力大：根据 Lawson，AI 是仅次于操作系统的第二大受益于开源的技术领域。（来源：Linux Foundation 2024 报告）

3. 数据密集型行业：制造业年均产生 11,812 PB 的数据量，AI 可借助这些数据提升决策效率。（来源：Deloitte 2020）

4. 智能制造应用场景：AI 可应用于工厂任务自动化、订单管理、排产、设备维护、质量控制和生产计划等。（来源：Heimburger 等，2024）

5. 市场规模与行业认可：自 2023 年起，制造业 AI 市场规模已超过 700 亿美元，大多数企业视其为核心增长与创新引擎。（来源：Deloitte 2020）

6. 部署进展缓慢：尽管潜力巨大，但目前仅有 15% 的企业已实际部署 AI，多数仍处于提案或试点阶段。（来源：Deloitte 调查）

能源

能源行业也在积极拥抱能源行业，但同样也存在一些问题：

1. 高采用率：2023 年，全球 74% 的能源与公用事业公司已实施或正在探索 AI。

2. AI 推高能源消耗：数据中心 AI 模型训练对电力消耗巨大，亟需通过节能优化手段降低 AI 带来的能源压力。

3. 运营收益显著：AI 可为能源行业带来 1%-1.6% 的营收增长（1500亿~2400 亿美元）。（来源：McKinsey 2023[^37]）

4. 经济增益潜力大：通过 AI 提升供需预测与资产效率，有望在 2030 年前使全球 GDP 增长 1.6%-2.2%。（来源：PwC 2020[^69]）

5. AI 在美国能源的应用：涵盖核电、碳管理等领域，AI 可将清洁能源电站设计与审批时间缩短 20%，2050 年前节省数千亿美元成本。（来源：Argonne Lab 2024[^88]）

6. AI 采用仍处早期：隐私、合规和缺乏行业协同是主要障碍。LF Energy 建议通过开源工具建立通用协作层，促进 AI 落地与创新。（来源：LF Energy 白皮书 2024[^89]）

7. 开源与智能电网协同潜力大：OSAI 有助于提升智能电网扩展能力和对能源需求的响应速度。（来源：IEA[^90]）

对劳动力的影响：

AI是“增能”而非“取代”

关于人工智能将通过自动化导致大规模岗位流失的猜测甚嚣尘上。然而，研究表明，实际情况并非必然如此。或者说，实际情况更加复杂。

Linux 基金会 2024 年技术人才调查显示，2023-2024 年仅有 5% 的招聘经理报告 AI 减少了组织人员的编制。而多数受访者预计未来一年内 AI 对人员编制影响有限，甚至可能因 AI 相关岗位需求增加而扩招。2025 年最新调查延续这一趋势，越来越多组织因 AI 采用而增加招聘，而非裁员。

报告还指出了开源对劳动力市场可能带来的影响：

1. AI 将改变工作结构：随着 AI 深度融入企业核心基础设施，AI 将改变工作方式，自动化影响不同岗位和技能的程度不同。（来源：McKinsey 2025报告37）

2. 岗位影响分布不均：未来三年 AI 可能减少服务运营和供应链等特定领域人员，但对行政和法律岗位影响更大，建筑等岗位影响较小。（来源：McKinsey 2025 报告 24；Hatzius 等，2023年43）

3. AI 辅助而非替代：大多数岗位仅部分受 AI 影响，AI 更多是辅助完成任务，而非完全替代员工。（来源：Hatzius 等，2023年43）

4. AI 技能带来薪资溢价：拥有 AI 技能的员工薪资可提高 25%，且学习 AI 技能能提升工资约 21%，因其与多种技能高度互补。（来源：普华永道2024 年 AI 就业晴雨表55；Stephany 和Teutloff，2024年57）

5. 人才与技能短缺：企业普遍缺乏适合 AI 应用的专业技能和人才，现有学术认证不足以满足需求，亟需新的培训和认证体系。（来源：OECD、波士顿咨询集团和INSEAD 2025年联合研究58）

6. 生产率提升潜力大：长期看，AI 有望带来类似个人电脑革命的生产率提升，预计未来十年全球生产率可提升约 1.4%。（来源：Hatzius 等，2023 年43；McKinsey 2023 年报告37）

7. 软件开发者受益显著：GitHub Copilot 帮助开发者减少管理任务，专注核心编码，提高接触新技术和薪资机会。（来源：Hoffmann、Boysel 等，2024 年60）

8. 公私合作关键：未来 AI 技能培训和认证需通过公私合作推动，以解决技能短缺和企业人才需求匹配问题。（来源：OECD、波士顿咨询集团和 INSEAD 2025 年联合研究58）

展望：五大研究方向助力

OSAI深化落地

该报告在指出 OSAI 发展现状的同时，还提出了未来五个值得重点研究的方向：

1. 研究 OSAI 采用，特别是开源模型对整个 AI 市场增长的影响，包括但不限于互补性创新、服务及应用的发展；

2. 衡量对 OSAI 基础设施投资的经济回报，为政策制定者和组织决策者在资源分配至开源模型、数据集及相关组件时提供参考依据；

3. 分析 OSAI 采用与创新活动之间的关系，例如新创企业的诞生、专利申请数量及研发效率等；

4. 测量在不同组织规模、行业和地理区域中，采用开源与专有AI解决方案之间的成本差异；

5. 量化开源模型在不同任务与行业中对员工生产力与满意度的影响。

这些研究将有助于为政策制定者、投资者和组织决策者提供基于证据的指导，推动 OSAI 的健康发展。

结论：OSAI是技术

普惠的关键引擎

本报告回顾了以往关于 OSAI 在采用率、市场影响和劳动力效应方面的研究与实证数据，包括：

开源人工智能（OSAI）的现状与采用情况：

1. AI采用日趋普及
   ，且开源技术在AI采用中占据重要比例。
2. 多数使用AI的组织已采纳开源模型，平均有 41% 的AI基础设施为开源。
3. OSAI 的采用存在行业、地域和职业差异，中小企业尤为重视开源技术。

OSAI 的经济影响与价值：

1. 开源软件（OSS）的历史经验表明，其核心价值在于节省成本、提升生产力、加速创新。
2. 若无OSS，企业软件支出将增加 3.5 倍。
3. OSAI 预计也能带来类似经济回报，特别是推动 GDP 增长高达15万亿美元（主要通过生产力和创新）。
4. OSAI 在医疗、能源、农业、建筑、制造等领域最具经济潜力。

对劳动力的影响：

1. AI 更可能增强任务执行（task complement），而非替代工作岗位。
2. 掌握AI技能的劳动者将享有工资溢价，其市场价值更高。

当前研究空白与未来研究方向：

1. 当前对 OSAI 经济效益的理解仍存在证据缺口。
2. 建议采用计量经济学方法，深入研究上文提到的五大方向。

阅读完整报告：https://www.linuxfoundation.org/hubfs/Research%20Reports/lfr_marketimpacts25_052725a.pdf?hsLang=en 获取。

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