AI 生成代码浪潮下，还需要开源代码吗？

当 github copilot、codellama 等 ai 编程助手能在几秒内输出完整功能模块，当程序员的日常操作从“搜索开源项目”转变为“撰写 prompt 请求生成”，一种全新的开发范式正在快速兴起。这种由人工智能驱动的编码方式，正悄然重塑传统开源生态的底层逻辑。

开源体系，这个曾以“共享与协作”为核心支撑全球软件发展的基石，如今正面临两大根本性挑战：开发者是否依然需要依赖传统开源项目？而开源所依赖的协作机制、治理结构、安全审查与许可证体系，又能否适应大模型主导的研发流程？

11 月 1-2 日，为期两天的全球开源技术峰会 GOTC 2025 将为您揭晓答案！本届大会将以行业展览、主题演讲、圆桌对话等多种形式，深入诠释本次峰会主题 —— “万源共振，智构未来”。聚焦 Agentic AI、AI + 软件工程、大模型时代的开源演进、软件基础设施智能化、AI Coding 实践、具身智能等前沿议题，共同探讨开源在智能时代的发展路径与未来图景。

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在过去几十年中，开源是开发者不可或缺的“生存指南”。构建一个支付系统，可以直接集成 Apache 许可下的成熟组件；排查系统故障，可以在 Linux 社区找到经过大量实践验证的解决方案。传统开源的核心优势，在于它提供了一个“经社区筛选的可信资源库”和一个“持续迭代的协作网络”——每一行代码都有贡献记录，每一个漏洞都有人追踪修复。这种“集体验证”的机制，使开源成为软件开发中的“信任锚点”。

然而，AI 自动生成代码正在改变这一模式。如今，只需输入“实现用户登录，支持 OAuth2.0 协议”，AI 即可输出包含权限控制、Token 刷新等功能的完整代码，无需再手动浏览 GitHub 或 Gitee 寻找合适项目。这种“按需生成”的高效模式，引发了一些人的疑问：传统开源是否还有存在的必要？

答案并非简单否定，而是需要重新定位。尽管 AI 生成代码速度惊人，但仍存在两个关键问题：

• 其一为版权不确定性：AI 的训练数据可能包含未经授权的开源代码，导致生成内容存在侵权风险；
• 其二为安全隐患：AI 缺乏长期维护与社区评审能力，可能复现已知漏洞（如 Log4j）或引入隐蔽的逻辑错误。

相比之下，传统开源项目经过数百名开发者的审查与多年的迭代优化，其稳定性和安全性仍是当前 AI 难以企及的。开发者的需求正从“寻找可用代码”转向“验证生成代码的可靠性”，而传统开源所提供的“信任背书”，在 AI 时代反而显得更加重要。

11 月 2 日下午，GOTC 2025 特设 “大模型时代的‘开源’” 专题论坛，将深入探讨大模型浪潮下开源生态的演变趋势与深层挑战。论坛将围绕技术演进、实践落地、治理体系、安全合规等多个维度，系统分析开源在新时代下面临的变革，并推动产业界与开源社区对“大模型时代开源价值”的深度思考与重新定义。

代码小浣熊

代码小浣熊是基于商汤大语言模型的软件智能研发助手，覆盖软件需求分析、架构设计、代码编写、软件测试等环节

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• 开发者是否仍需依赖传统开源？
• 开源的协作机制、治理模式、安全防护与许可协议如何适配 AI 驱动的开发范式？
• 传统开源与大模型生成之间应如何协同共存？
• ......

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除了线下论坛与实体展厅，GOTC 2025 还将同步推出线上特别展览：开源，从人类群智，到 AI 智能。 通过一系列代表性开源软硬件产品，展现人类集体智慧从 GNU 时代迈向 GPT 时代的 40 年技术跃迁。

关于全球开源技术峰会 GOTC 2025：

GOTC 2025 全球开源技术峰会将以 “万源共振，智构未来” 为主题，于 2025 年 11 月 1 日在北京亦庄隆重启幕。本次峰会立足全球开源生态，聚焦人工智能、云原生、AI 增强开发、大模型基础设施、AI 安全与合规等关键技术领域，汇聚全球顶尖技术专家、企业代表与开源社区领袖，共同探讨 AI 与开源深度融合带来的创新机遇与现实挑战。通过主论坛及十余场专业技术分论坛，GOTC 2025 致力于打造一个开放、协作、可持续的交流平台，促进技术共享、产业联动与生态共建，助力全球开发者与企业在智能时代把握趋势、协同发展。

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