报告概述

全球开源 AI 模型市场规模预计将从 2024 年的134 亿美元增至 2034 年的547 亿美元左右，在预测期内以15.1%的复合年增长率增长2025 年至 2034 年。2024 年，北美占据了市场主导地位，占据了43%以上份额，收入57.6 亿美元。

开源 AI 模型市场以 AI 系统为中心，其代码和训练数据可供任何人公开使用和修改。在全球人工智能采用率不断上升的推动下，该市场呈现出快速增长的势头。截至 2025 年，超过 60% 的人工智能项目在其开发中集成了开源模型，这表明其已被广泛接受。定制和减少对昂贵的专有软件的依赖的能力对于许多组织来说至关重要采用开源人工智能解决方案。

采用开源人工智能背后的主要驱动因素包括成本效率、灵活性和快速创新。大约 63% 的公司积极使用开源人工智能，其中 89% 配备人工智能的组织将其纳入其基础设施中的某个位置。成本显着节省，因为部署开源工具通常比依赖专有软件便宜三倍半。

各个行业的需求都很强劲，68% 的科技公司表示，到 2025 年，开源人工智能将成为其核心人工智能战略的一部分。初创公司和中型企业在较低的进入成本的吸引下，推动了大约45%的采用。主要应用包括自动化、NLP 和计算机视觉，企业报告部署速度平均提高了 30%。北美、欧洲和亚洲部分地区的地理需求最高，这些地区的数字信息技术astruct 支持 AI 集成。​

例如，2025 年 10 月，Meta 发布了新的 Llama 工具，以保护和增强开源 AI 社区的努力。预计将于 2025 年推出的最新 Llama 迭代将展现出高效率的竞争性能，将 Meta 的 Llama 模型定位为开放式 AI 创新的基石，同时促进开发者在全球范围内的采用。 

关键要点

• 基础模型细分市场占据最大份额，为 48.6%，反映出用于跨行业培训和微调的开源大型模型。
• 内容生成细分市场占38.4％，这是由创意和营销工作流程中对开放式人工智能工具的强劲需求推动的。
• 许可许可占42.3％，因为企业青睐支持商业适应和协作的灵活许可框架。
• E企业细分市场以68.9%领先，突显出寻求透明度、控制力和定制化的人工智能模型部署的组织日益浓厚的兴趣。
• 在开放式人工智能基础设施投资和社区创新的支持下，美国市场规模于 2024 年达到51.9 亿美元，复合年增长率稳定12.8%。
• 北美市场占据了超过43% 的全球收入，通过活跃的开发者生态系统、政策支持和开源 AI 模型的早期企业集成保持领先地位。

关键统计数据和采用趋势

• 广泛使用：超过一半的组织现在使用开源解决方案进行 AI 开发和部署。一些研究表明，高达 89% 的人工智能组织已将开源组件集成到其基础设施中。
• 成长g 采用：对开源人工智能的兴趣持续上升。在灵活性和快速创新周期的推动下，大约 75% 的受访公司计划在未来几年扩大开源 AI 技术的使用。
• 开发人员偏好：大约 66% 的开发人员使用开源 AI 模型。主要原因包括更高的透明度、定制模型的能力以及加速问题解决和模型改进的强大社区支持。
• 成本效率：开源人工智能显着降低了与实施和维护相关的费用。研究表明，与专有人工智能平台相比，总拥有成本降低35%，使其成为注重成本的组织的首选。
• 性能：开源和专有人工智能模型之间的性能差距正在缩小。 Meta 的 Llama 3 和 Ali 等型号baba的Qwen 2.5-72B-Instruct取得了具有竞争力的基准测试结果，表明开源AI越来越适合企业级应用。

领先的开源AI模型

分析师的观点

模型量化和迁移学习等创新在开源人工智能用户中的采用率超过50%。量化可以在边缘设备上运行模型，从而提高可访问性并减少延迟。迁移学习减少训练时间缩短60%以上，使 AI 产品化速度更快。开源模型的边缘人工智能采用每年大约35％增长，扩大了物联网、医疗保健等领域的实时人工智能使用。​

公司强调与迁移学习和量化相关的25％成本降低。由于可重复使用的模型和较小的训练数据需求，上市速度加快了 40%。隐私法规迫使 30% 的采用者转向边缘计算，以将敏感数据保留在本地。这些技术提供了多种部署选项，可满足不同的业务需求和监管要求。​

投资和业务效益

从 2023 年到 2025 年，对开源人工智能相关初创公司的投资增长了45%，反映出强劲的财务利益。特定领域的模型开发吸引了约占人工智能总投资的30%在过去的一年里。随着企业规模化采用，支持部署和管理开源人工智能解决方案的平台预计将受到越来越多的关注。支持该生态系统的咨询和工具服务也受益于快速的市场增长。​

使用开源人工智能的公司报告称，与完整的专有解决方案相比，总拥有成本降低了35%。由于更好地满足独特需求，定制可以将用户满意度提高20%。透明度提高了监管接受度，因为 40% 的企业在选择人工智能模型时强调审计准备情况。社区协作加快了功能更新和安全补丁的速度，显着缩短了创新周期。

生成式 AI 的作用

生成式 AI 通过实现文本、图像和音频等内容的创建，在开源 AI 生态系统中发挥着核心作用。呃模型被称为大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）。这些模型通常公开提供其架构、权重和训练代码，允许开发人员和企业定制和部署适合其特定需求的 AI 解决方案。

大约 40% 将 AI 视为其战略关键的组织更喜欢开源 AI 工具，因为这些模型提供透明度和控制力，允许本地托管和微调，而无需支付高昂的许可费用。这些生成模型对于推动包括医疗保健在内的多个领域至关重要，其中开源人工智能通过处理大量医疗记录和文献来协助临床数据分析和个性化治疗计划。

开源社区培育了多语言模型和语音到文本转录等创新，使人工智能更易于访问并适应现实世界的应用。这种开放性加速了创新和产品推广通过提供任何人都可以针对专门任务定制的模型，跨行业进行实际部署。

美国市场规模

美国开源人工智能模型市场正在大幅增长，目前价值51.9亿美元，预计该市场的复合年增长率为12.8%。企业寻求经济高效且可定制的人工智能解决方案以提高自动化、决策和运营效率的需求不断增长，推动了这一增长。

该国先进的技术基础设施、强大的社区支持和强调透明度是鼓励医疗保健、金融和零售等多个行业采用的重要因素。此外，庞大的研究机构和对人工智能开发的积极投资推动了开源人工智能模型的创新和部署。

例如，2025 年 10 月，微软通过以下方式扩大了与 OpenAI 的合作伙伴关系：与 Azure 签订价值 2500 亿美元的合同，确保 Azure 对 OpenAI 模型的独占权。该交易通过将云集成、计算能力和对开放权重模型开发的支持结合起来，加强了美国在人工智能领域的领导地位。

2024 年，北美在全球开源人工智能模型市场中占据主导地位，占据了超过43%的份额，收入57.6 亿美元。这种主导地位是由领先技术公司的存在以及对人工智能研究和基础设施的广泛投资推动的。

该地区受益于成熟的数字生态系统、强大的政府支持、先进的 IT 基础设施以及医疗保健、金融和国防等行业的高人工智能采用率。此外，北美的领导地位得到了对提供灵活性、透明度和可扩展性的开源人工智能解决方案日益增长的需求的支持。

积极参与初创企业、企业和研究机构的合作加速了创新和商业化。这些因素结合在一起，使北美成为全球人工智能开发和部署的关键中心。

例如，2025 年 9 月，Databricks 与 OpenAI 合作，达成一项价值 1 亿美元的交易，将 OpenAI 模型嵌入到自己的人工智能和数据平台中。此次合作巩固了其在美国市场的强大地位，使企业能够构建可扩展的开源人工智能应用程序，从而巩固了北美在人工智能基础设施方面的领导地位。

模型类型分析

2024 年，基础模型细分市场占据了市场主导地位，占领了全球开源人工智能模型市场48.6%份额。这些模型作为多功能基础，可以针对各种人工智能应用进行调整和微调。它们的广泛使用反映了人们对可扩展性和重用性日益增长的偏好支持跨部门创新的强大人工智能架构。

基础模型通常使开发人员和企业能够加速人工智能部署，而无需从头开始，从而极大地提高效率和定制化。开发人员和组织欣赏基础模型的广泛适用性和支持多种人工智能服务的能力。该细分市场的领先地位表明，人工智能开发方法正在向更加模块化的方向转变，即提前建立核心能力，然后再添加专门的功能。

例如，2025年8月，Meta发布了LLaMA 3系列基础大语言模型，代表了开源人工智能的核心发展。这些模型为研究人员和开发人员提供了基础，旨在支持广泛的定制和创新。 Meta 继续大力投资人工智能基础设施以支持此类模型，包括 2025 年 11 月宣布的 6000 亿美元承诺扩大美国的人工智能数据中心

应用分析

2024年，内容生成细分市场占据主导市场地位，占据全球开源人工智能模型市场38.4%的份额。该应用领域侧重于人工智能快速大规模创建文本、视觉、音频或多媒体内容的能力。它对寻求自动化创意工作流程、改善营销推广和增强个性化沟通的行业具有广泛的吸引力。

开源模型的灵活性和可扩展性促进了内容生成工具的采用，这些模型允许公司根据品牌声音或风格一致性等特定需求定制人工智能输出。随着数字平台内容需求的激增，该细分市场支持高效的内容营销、自动化新闻生成和创意设计，使其成为开源人工智能应用程序的关键增长领域。

例如，2025 年 7 月，Stability AI 通过 Stable Diffusion 3 扩展了其文本到图像生成产品，并推出了 Stable Audio Open，这是一种用于音频内容生成的开源模型。这些产品针对寻求自动化创意生产的企业，展示了人工智能在内容生成领域的崛起。 Stability AI 还与 NVIDIA 合作优化了其模型，以实现更快的性能和企业部署，这标志着内容生成模型已做好商业准备。

许可分析

2024 年，许可许可细分市场占据了市场主导地位，占据了全球开源 AI 模型市场42.3%的份额。这些许可证赋予用户广泛的自由，以最小的限制修改、集成和重新分发人工智能模型，鼓励创新和快速采用。这种许可模式吸引了希望在不受严格法律限制的情况下利用人工智能的企业，从而促进协作且灵活的技术环境。

对宽松许可证的偏好反映了开放和共享开发的市场趋势，减少了企业在各种用例中试验和部署人工智能的障碍。这种类型的许可支持一个生态系统，在该生态系统中，改进和新开发可以在组织和独立开发人员之间更自由地流动。

例如，在 2025 年 5 月，Microsoft 通过模型上下文协议和开放代理 Web 框架等举措在促进开放标准和许可许可方面发挥了领导作用。这些框架鼓励在更少的限制下广泛使用和集成人工智能模型，使企业和开发者更容易安全地采用和定制人工智能技术。

最终用户分析

2024年，企业细分市场占据了市场主导地位，占据了68.9%市场份额全球开源人工智能模型市场。这表明大型组织发现采用开源人工智能来满足其运营和战略需求具有重要价值。企业利用这些模型来增强自动化、改进决策并通过集成先进的人工智能功能来保持竞争力。

企业的主导地位凸显了更广泛的数字化转型趋势，企业寻求经济高效、可定制的人工智能解决方案来推动效率和创新。开源方法使企业能够灵活地调整人工智能模型以满足特定的企业需求，同时受益于社区驱动的进步和透明度。

例如，2025 年 8 月，Databricks 正在大力投资，为企业提供人工智能就绪的数据平台。他们与 OpenAI 的合作和投资凸显了企业如何将人工智能深入嵌入到业务运营中，从分析到智能工作流程。这表明企业对可定制、可扩展的开源人工智能解决方案的强烈需求。

新兴趋势

一个主要的新兴趋势是越来越关注更小、更高效的人工智能模型，这些模型在减少能源使用和计算需求的同时表现良好。这些紧凑的模型越来越能够在边缘设备和个人计算机上运行，​​从而向更广泛的用户和用例开放人工智能。

除此之外，理解和生成互连文本、图像和音频的多模式模型正在迅速发展，预计多种媒体类型在单一模型中的本机集成将解锁新的交互式和创意应用程序。

另一个趋势是开源人工智能社区内日益增长的协作创新。拥有大量开发人员参与的平台（某些项目有超过 100,000 名贡献者）正在推动更快的改进。这种集体努力正在扩展人工智能的能力

增长因素

一个关键的增长因素是强大的社区驱动的开发，它允许不断完善和扩展开源模型。来自数千个组织和个人开发者的贡献使得快速迭代和适应新领域成为可能，从而提高了这些模型的实用性和可信度。

此外，与专有替代方案相比，开源人工智能通过降低成本来降低进入壁垒，使先进的人工智能技术可供初创公司和小型公司使用，否则可能会被排除在外。

另一个增长动力是对本地化和可定制人工智能解决方案的需求不断增长。组织更喜欢开源模型，这样他们就可以满足特定语言、文化或行业需求，而无需依赖外部供应商。这一趋势支持从个性化医疗保健到特定区域的医疗保健等多种应用。语言处理。随着越来越多的行业认识到适应性人工智能工作流程的价值，开源模型的采用预计会扩大，进一步加速开发和部署。

主要细分市场

按模型类型

• 基础模型
• 计算机视觉模型
• 多模式模型
• 其他

按应用划分

• 自然语言处理
• 内容生成
• 代码生成
• 其他

按许可划分

• 宽松许可
• 限制许可
• Copyleft许可

最终用户

• 企业
• 学术界
• 开发者
• 个人

主要地区和国家

• 北方美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 其他地区亚太地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 其他地区MEA

驱动因素

对透明和可定制人工智能的需求不断增长

推动开源人工智能模型市场的一个关键因素是人工智能解决方案对透明度和定制化的需求不断增长。组织希望他们能够完全理解和修改人工智能系统，以满足他们的独特需求。开源人工智能模型提供对核心代码的访问，使用户能够适应技术，而不是依赖一刀切的专有解决方案。这种开放性建立了信任并鼓励开发人员通过共同改进进行创新。

推动增长的另一个方面是成本效率。开源模式通过消除许可费用来降低企业的壁垒，这对初创公司和小型公司特别有帮助。这种可访问性加速了人工智能在各个行业的采用，其中灵活性和开放性对于与现有系统和行业特定要求的集成至关重要。

例如，2025 年 4 月，Meta 发布了 Llama 4 系列开源大语言模型，在多模态方面取得了重大进展。这些模型，包括 Scout 和 Maverick，允许文本、图像和视频数据的无缝组合，从而实现更丰富的 AI 应用。 Meta 通过公开这些模型来强调开放性，为开发者和企业提供透明地构建定制人工智能解决方案的灵活性。

约束

安全和数据隐私问题

S安全性和数据隐私给采用开源人工智能模型带来了重大挑战。由于这些模型是可公开访问的，组织担心敏感信息的潜在暴露和网络威胁的脆弱性。开放性意味着对模型保护方式的集中控制较少，从而使具有严格合规义务和机密数据的公司犹豫不决。

此外，开源模型的质量参差不齐可能会阻碍在关键应用程序中的使用。如果没有一致的标准或有保障的支持，企业有时会怀疑开源解决方案是否能够提供可靠、安全的性能。这种不确定性促使许多组织转向提供专用安全措施和客户帮助的专有人工智能工具。

例如，2025 年 10 月，微软宣布延长与 OpenAI 的合作伙伴关系，重点关注负责任的人工智能开发，并与知识产权 (IP) 保护相平衡离子和安全部署选项。在通过 API 访问支持模型开放的同时，微软仔细控制知识产权和对某些先进技术的访问，增强了企业对安全和专有保护的担忧。

机遇

行业特定的定制 AI 解决方案

开源 AI 市场在为有特殊需求的行业创建定制 AI 应用方面拥有巨大潜力。医疗保健、金融服务和制造等领域受益于处理特定数据类型和业务流程的定制模型。开源框架通过提供灵活性来构建针对不同需求进行微调的解决方案来支持这一点，提高人工智能的实用性和有效性。

学术界、初创公司和企业参与者之间的合作也增加了市场机会。共享研究、资源和知识有助于开发更复杂的模型并培育充满活力的生态系统。这种协作环境鼓励创新，使世界各地的用户更容易采用和调整开源人工智能技术以适应本地和利基用途。

例如，2025 年 9 月，Mistral AI 与半导体设备制造商 ASML 建立了战略合作伙伴关系，将开源人工智能模型集成到先进的光刻系统中。此次合作旨在通过提供针对 ASML 技术和客户量身定制的 AI 解决方案来加速半导体制造领域的创新。

挑战

扩展和维护开源模型

维护和扩展开源 AI 模型是组织面临的主要障碍。这些模型需要持续更新以保持安全、性能并与其他软件兼容。如果没有足够的技术专业知识和资源，公司很难随着时间的推移保持其人工智能系统的最新和有效。

此外，工具分散且不一致标准使企业环境中的模型部署变得复杂。这对熟练员工在现有 IT 基础设施中集成和管理这些模型提出了额外的要求。缺乏能够应对这些挑战的训练有素的专业人员，限制了开源人工智能解决方案的大规模采用。

例如，2025 年 11 月，Databricks 通过新的开源工具扩展了其人工智能开发平台，旨在提高人工智能代理的质量、治理和生产准备情况。这些工具（如 Agent Bricks）通过自动化准确性检查和合规性等步骤，帮助企业克服扩展和维护 AI 模型的困难。

关键参与者分析

开源 AI 模型市场由领先的技术公司推动，这些公司致力于促进 AI 开发的透明度、协作和可访问性。 Meta、Google 和 Microsoft 通过开放框架和基础模型发挥着核心作用这使开发人员能够高效地构建定制的人工智能解决方案。他们的贡献（例如基于 Transformer 的架构和多模态模型）加速了语言、视觉和生成 AI 领域的创新。

Mistral AI、Hugging Face、Stability AI 和 EleutherAI 代表了推动 AI 领域去中心化的独立组织的新浪潮。他们强调社区驱动的开发和开放模型权重，使初创公司、研究人员和企业能够使用最先进的生成式和大型语言模型 (LLM)。

Nvidia、IBM、Databricks、Snowflake、阿里巴巴、苹果和亚马逊正在通过先进的硬件加速、数据管道和集成平台扩展开源 AI 功能。他们的重点在于使用 GPU、云基础设施和 MLOps 工具实现高效的 AI 模型训练和大规模部署。

市场上的主要参与者

• Meta
• Microsoft
• Mistral AI
• Google
• 拥抱脸
• Databricks
• 稳定性人工智能
• EleutherAI
• 技术创新研究所
• Nvidia
• IBM
• Snowflake
• 阿里巴巴
• 苹果
• 亚马逊
• 其他

近期进展

• 2025年10月，推出Meta和Hugging Face OpenEnv，一个用于标准化 AI 代理环境的开源平台。该平台采用安全沙箱，实现更安全、可预测的人工智能操作，促进开源强化学习生态系统中的协作环境开发。这一发展为全球开发者提供了可扩展的人工智能代理开发机会。
• 2025 年 10 月，Stability AI 与环球音乐集团结成战略联盟，共同开发人工智能驱动的专业音乐创作工具。此次合作的重点是经过负责任的训练的生成人工智能，支持艺术家的创作积极的工作流程，旨在将获得许可的、商业安全的人工智能工具集成到音乐制作过程中。