近日，OSCHINA 和 Gitee 联合发布了《2022 中国开源开发者报告》。该报告由”前沿开源技术领域解读“ ”中国开源创业观察 2022“，以及”开发者画像分析“ 三个章节组成。
报告地址：https://gitee.com/report/china-open-source-2022/advanced-technology#cloud-native
在 “前沿开源技术领域解读” 部分，多位在其领域有所建树的一线开发者和开源商业化公司创始人，对目前国内外流行的前沿开源技术领域过去的发展和未来的趋势进行了深入的洞察，覆盖开源云原生、开源 AI、开源大前端、开源大数据、开源 DevOps、RISC-V、开源操作系统、开源数据库、编程语言九大领域。
其中，第四范式架构师、LF AI & Data TAC 成员谭中意在报告中对开源 AI 领域进行了解读，以下为原文。
PyTorch 有望成为 AI 工业界默认标准
作为深度学习框架的后起之秀，PyTorch 先在学术界得到了广泛的采纳，之后在工业界得到了越来越多的支持。日前，Meta 公司把 PyTorch 捐献给 Linux 基金会，并成立 PyTorch 基金会，首批加入的成员包括 Meta、AWS、NVIDIA、AMD、谷歌和微软。
这对全球 AI 工业界和学术界而言是一件好事。
首先，PyTorch 的长期投入不再依赖 Meta 一家公司。之前，PyTorch 虽然颇为流行，但对于是否要采纳它，工业界还存在一定的顾虑。因为在开源历史上，Meta 的弃坑行为比较多，比如弃掉 PHP 而投资 Hack 等，Meta 不再持续投入 PyTorch 的可能性始终存在。现在 Meta 把 PyTorch 捐献给了 Linux 基金会，几个大公司都纷纷投资，PyTorch 的长期投入有了一定的保证。
其次，PyTorch 的社区中立性得到了保证。成立中立的开源基金会来发展 PyTorch，从根本上避免了厂商锁定。 PyTorch 的知识产权已经脱离了 Meta，属于 PyTorch 基金会，如此一来，各厂商都可以在比较公平的基础上进行竞争和合作。
最后，Linux 基金会具备成熟的社区治理和社区运营经验，这将帮助 PyTorch 得到更广泛的应用和更好的发展。
PyTorch 基金会的成立，将给 PyTorch 带来更广泛的影响力和更广阔的想象空间，甚至有望成为类似 K8S 一样的工业界默认标准。随之而来的是，国内的几大机器学习框架的生存空间受到更大的挤压，迎来了更大的挑战。是不是可以采取一些类似的竞和手段来避免重复投入？ 这也是我作为国内 AI 从事者希望看到的。
谭中意
第四范式架构师，LF AI & Data TAC 成员，PaddlePaddle首部官方中文书作者，星策社区发起人。
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