核心观点 - 京东云开源企业级智能体平台JoyAgent 3.0及多智能体框架OxyGent 构成Agent"双子星" 在GAIA等权威评测中跻身全球第一梯队 [1][46][50] - 公司系统性开源包括医疗大模型、推理框架、安全模块等全栈AI能力 覆盖从底层基础设施到上层应用 旨在解决产业落地痛点 [5][51][52] - 通过彻底开源策略 将内部复杂场景验证的技术转化为行业基础设施 降低开发者门槛并推动生态协同 [72][73][75] 智能体平台JoyAgent - JoyAgent 3.0为行业首个100%开源企业级智能体 完整开放前后端、框架及核心子智能体 支持本地部署开箱即用 [7][10] - 新增开源DataAgent和DCP数据治理模块 集成DGP协议及智能问数、诊断分析能力 支持自然语言查询数据库及复杂问题分析 [11][13][18] - 在GAIA评测中验证集准确率77% 测试集准确率超67% 较前期稳步提升 位列全球第一梯队 [1][42] - 支持MCP、A2A等主流协议 允许第三方智能体无缝集成 并提供NL2Workflow等开箱即用工具集 [37][39][40] 多智能体框架OxyGent - 框架采用纯Python开发 将工具、模型、智能体抽象为Oxy原子组件 支持积木式组装且无需复杂配置 [46][47] - 在GAIA评测中获得59.14分 紧追开源标杆OWL（60.8分） 其中Level 1得分达77.42% [49][50] - 提供推理可视化能力 支持生命周期统一管理及未来AI应用扩展 [47][48] 医疗大模型京医千询2.0 - 为行业首个突破可信推理与全模态能力的开源医疗大模型 支持文本、影像、检验报告等多模态数据深度融合解析 [53][55][58] - 通过模拟临床诊疗路径 引入循证医学证据确保推理符合医学共识 并建立人类偏好学习闭环提升准确性 [54][57] - 在涵盖医学影像分割、报告生成等21项评测中综合表现领先 已应用于医院、健康管理机构等多类场景 [60][63] 底层基础设施与安全 - 开源专为国产芯片优化的xLLM推理框架 采用服务-引擎分离架构 实现京东零售业务5倍效率提升及90%成本优化 [64][66] - JoySafety安全模块提供全链路防护 支持流式输出检测与毫秒级风险拦截 内部验证恶意攻击降低95%以上 [68][69] - 同步开源向量数据库Vearch、跨端框架Taro等 形成完整技术栈 [71] 开发者生态与行业影响 - JoyAgent在GitHub获10.1k星标 OxyGent获977星标 显示开源社区高度关注 [3][4][47] - 通过开放内部超3万智能体实践验证的技术 使开发者可零成本基于成熟代码创新 降低企业试错门槛 [44][73][76] - 推动DGP数据治理协议等技术标准形成 促进生态协同与产业落地 [15][75][77]

公司荣誉与排名 - 阿里巴巴第七次入选《财富》杂志"改变世界的公司"榜单 预计为上榜次数最多的中国科技企业 [1] - 该榜单已连续公布11年 每年从约250家候选公司中遴选出50余家上榜企业 [1] - 榜单评选标准包括可衡量的社会影响 商业成果及创新程度等因素 [1] 技术贡献与行业影响 - 公司通过推行AI开源策略赋能初创企业 研究人员与技术爱好者探索前沿技术 [1] - 支持免费或以低成本使用AI模型 避免支付高昂费用 [1] - 中国AI开发者正在重塑行业对话格局 促使OpenAI xAI等美国同业发布开源模型 [1] 社会价值与战略方向 - 公司致力于消除数字鸿沟 通过开源策略推动技术普惠化 [1] - 积极推动AI开源被认定为对全球产生重大影响的核心因素 [1]

公司荣誉与影响力 - 阿里巴巴第七次入选《财富》杂志"改变世界的公司"榜单 成为上榜次数最多的中国科技企业[1] - 公司凭借积极推动AI开源策略入选该榜单 该榜单重点考量可衡量的社会影响、商业成果和创新程度[1] 开源策略与社会贡献 - 阿里巴巴致力于消除数字鸿沟 通过开源策略赋能初创企业、研究人员和技术爱好者探索前沿技术[1] - 公司支持用户免费或以低成本使用AI模型 避免支付高昂费用[1] - 中国AI开发者正在重塑行业对话格局 促使OpenAI、xAI等美国同业纷纷发布开源模型[1] 榜单评选标准 - 《财富》杂志从约250家候选公司中遴选出50余家上榜企业[1] - 榜单已连续公布11年 重点关注可衡量的社会影响、商业成果和创新程度等因素[1]

在2025 Inclusion·外滩大会AI开源见解论坛上，蚂蚁开源与Inclusion AI联合发布了《全球大模型开源开发生态全景与趋势报告》2.0版本。该报告基于GitHub 全平台项目分析，结合OpenRank算法筛选排名，收录了22个技术领域的114个高关注度开源项目，涵盖AI Agent与AI Infra两大方向。蚂蚁开源技术委员会副 主席王旭在论坛上指出，报告通过数据驱动的方式，客观呈现了全球AI开源生态的真实状况，既为行业提供参考，也彰显了中国在AI开源领域的活跃度。 报告指出，随着大模型能力提升，程序员的工作模式或将发生转变。未来，重复性工作可能更多由AI工具完成，开发者将更聚焦创意设计和复杂问题解 决。这一趋势可能重塑软件开发行业的分工模式，全球开发者对"AI助手"的需求持续攀升。 论坛上同步发布的2025大模型发展时间线全景图，梳理了当年1月至今国内外主流厂商的大模型发布动态，涵盖开放参数模型与闭源模型，并标注了模型参 数、模态等关键信息。该全景图为开发者和社区理解厂商竞争态势提供了直观参考。 报告还指出，当前大模型发展呈现几大关键方向：中美开源与闭源路线分化明显；模型参数在MoE架构下趋 ...

行业动态 - DeepSeek发布R1模型，性能对标GPT-4o，部分测试表现更优，并完全开源，允许全球开发者免费使用、修改和商用 [3] - 硅谷AI巨头因DeepSeek开源策略股价下跌，市值蒸发数千亿美元 [3] - 美国科技公司每年在AI研发上投入百亿美元级别资金，而DeepSeek以更少资金和更短时间取得同等或更优成果 [4] - 中国AI行业在技术封锁背景下实现突破，DeepSeek团队通过算法优化和效率提升，用500张GPU完成同行1000张GPU的训练任务 [7] 公司表现 - DeepSeek成立于2023年，创始团队平均年龄不到30岁，两年内取得显著技术突破 [9] - 公司采用开源策略，与硅谷企业闭源收费模式形成鲜明对比，降低全球AI技术门槛 [9][11] - DeepSeek技术路线获得市场认可，导致硅谷AI创业公司估值腰斩，投资人重新评估投资策略 [11] 产业链关联 - 算力供应商：浪潮信息提供AI服务器集群，中科曙光承建液冷系统，航锦科技供应光模块和交换机，润泽科技提供机柜资源 [4] - 数据提供商：每日互动、卓创资讯、金证股份分别提供语料数据和金融语料支持 [4] - 业务合作方：拓尔思联合开发金融舆情模型，科大讯飞接入数学模型，金山办公接入写作API，南威软件和竞业达正在进行技术对接 [4] 市场影响 - 科创板人工智能指数2023年上涨12.7%，2024年上涨32.4%，2025年预计上涨25%，累计收益达86.5% [6] - 中国AI行业软实力显著提升，改变了全球对中国科技创新的认知 [13] - 开源策略推动技术民主化，使中小企业、个人开发者和研究者受益 [11]

2025世界人工智能大会亮点 - AI产品集中亮相 规模创历届之最 包括3000余项前沿展品 涵盖40余款大模型 50余款AI终端产品 60余款智能机器人及100余款"全球首发""中国首秀"新品 [2] - AI人才汇聚 邀请图灵奖 诺贝尔奖得主 中外院士及国际顶尖实验室代表 讨论AI基础设施 科学智能等议题 中国AI研究人员数量从2015年不足万人增至2024年5.2万人 年复合增长率28.7% 中美合计占全球AI研究人员57.7% [3] - 新增"创投孵化"板块 组织200余个初创项目路演 百余家投资机构对接 政策层面出台《加快构建科技金融体制》支持中小AI企业融资 [5] AI产业未来趋势 - 开源生态加速发展 大会发布《国际人工智能开源合作倡议》 中国初创公司深度求索推出开源大模型DeepSeek-R1 开源模式重构全球AI治理话语权 [5][6] - 科创板人工智能ETF(588930)等指数产品成为投资工具 跟踪科创AI指数(950180.CSI)覆盖30家科创板AI产业链龙头企业 [8] 行业数据与增长 - 中国AI研究人员数量年复合增长率达28.7% 2024年规模达5.2万人 [3] - 科创板人工智能ETF跟踪指数精选30家新兴AI龙头公司 覆盖产业链上中下游 [8]

大语言模型榜单表现 - 阿里Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507位列Chatbot Arena大语言模型总榜第三 [1] - 月之暗面Kimi-K2-0711-preview与深度求索DeepSeek-R1-0528并列总榜第五 [1] - 开源模型首次超越Claude 4、GPT-4.1等闭源模型 [1] - 编程榜单中深度求索Deepseek-R1-0528与阿里Qwen3-Coder并列第一 [3][4] - 月之暗面Kimi-K2-Instruct位列编程榜第七 [4] 中国AI开源生态动态 - 7月中国AI社区共开源31个模型、1个框架、1个数据集 [8] - 参与机构包括16家企业/高校：阿里(9个)、月之暗面(2个)、智谱(2个)、阶跃星辰(1个)、字节跳动(2个)等 [8][16] - 阿里成为最活跃开源方，7月连续发布Qwen3系列、Wan2 2视频模型等18个模型 [18][19] - 腾讯HunyuanWorld-1实现图像生成3D功能 [11] - 蚂蚁集团推出金融专用数据集Agentar-DeepFinance-100K [14] 多模态模型进展 - 字节跳动Seedream-3位列文生图榜第五 [2] - 字节跳动Seededit-3 0、BAGEL、阶跃星辰Step1X-Edit分列图像编辑榜第五/七/八 [2] - 多模态新模型涌现：GLM-4 1V-Thinking(图文→文本)、Wan2 2(图文→视频)、Skywork-UniPic(跨模态转换)等 [5] - 阶跃星辰Step3支持图文→文本转换 [5] 技术趋势亮点 - 轻量化模型SmallThinker可在1GB内存设备运行 [7] - Agentic编程成为主流方向，阿里Qwen3-Coder支持完整工具调用 [9] - 领域专用模型集中发布：科学计算(S1-Base)、金融(Agentar)、机器翻译(Qwen3 MT)等 [9][16] - Hugging Face趋势榜TOP100中中国团队占8席，阿里4个模型进入前十 [15][17]

公司战略转向 - 公司创始人公开信暗示未来可能不再开源所有超级智能模型，特别是最尖端的AI模型，标志着其开源策略的重大潜在转变 [1] - 公司此前将开源AI模型定位为区别于OpenAI、谷歌DeepMind等竞争对手的关键优势，目标是打造领先的开源模型 [3] - 公司发言人称仍致力于开源AI，但未来也计划训练闭源模型，表明其AI战略正从全面开源转向开源与闭源并存 [9] 财务表现与投资 - 公司第二季度净利润达183.37亿美元，同比增长36%，远超预期，推动股价盘后大涨逾12% [1][23] - 第二季度营收为475.2亿美元，同比增长22%，营业利润率为43%，稀释后每股收益为7.14美元，同比增长38% [23][26] - 公司2025年斥资720亿美元投入AI基础设施，并计划在2026年大幅增加投资，以建立领先的AI基础设施优势 [27] - Reality Labs业务部门第二季度仍亏损45亿美元 [27] AI技术愿景与产品规划 - 公司提出"个人超级智能"愿景，旨在通过AI设备（如智能眼镜）深度理解用户环境，提供个性化数字伴侣和内容生成服务 [11][12][21] - AI技术已帮助广告商实现流程自动化，提升推荐引擎性能，推动广告业务营收增长，广告转化率提升5% [9][25] - 公司认为个人超级智能将成为主要计算设备，帮助用户实现目标、创造内容并维系人际关系 [12][20][21] 行业竞争与资源投入 - 公司为成为"AI领导者"进行战略改革，投资143亿美元于Scale AI并收购其创始人，重组AI团队，全力冲刺AGI领域 [7] - 公司投入数十亿美元从顶尖AI公司招募人才，建设新数据中心，并暂停最新开源模型Behemoth的测试，集中开发闭源模型 [7][9] - 公司在AI领域与获得风险投资支持的OpenAI、Anthropic等初创公司竞争，认为领先的AI基础设施是开发最佳模型的核心优势 [27]

Meta AI战略与资源投入 - 公司CEO马克・扎克伯格公开信提出「AI系统自我改进」概念并强调「谨慎选择开源内容」[1] - 为追赶AI顶级研究阵地，公司投入逾140亿美元重注Scale AI并组建Meta Superintelligence Labs (MSL)，以百万至上亿美元签约金吸引OpenAI、DeepMind等团队人才[2] 内部管理问题与组织文化 - 研究科学家朱泽园披露内部审批流程低效：申请官方账号转发研究项目耗时近一年，且触达量不足个人推文10%[5] - 前员工Tijmen Blankevoort公开批评内部文化失调现象，朱泽园证实该批评「基本属实」并暗示存在更严重未披露问题[9] - 内部资源分配矛盾突出：Physics of Language Models项目未获公司层面支持，研究者需自行争取GPU资源[18][20] 开源策略争议与研究成果 - 朱泽园发布Physics of Language Models第一阶段代码，包含42k GPU小时预训练的8B基础模型全量数据与权重，仅用10%训练资源即超越Llama3-8B[11] - 开源效果引发质疑：项目关注度低迷使研究者反思「完全开源的必要性」，行业意见两极分化（Hugging Face CEO支持开源 vs 部分从业者认为特定场景下开源效率低）[12][14][16] - 公司开源政策存在矛盾：虽公开宣称减少开源，但同期批准Physics of Language Models、MetaCLIP2、VGGT等项目以Apache 2.0协议发布[21] 研究推广机制缺陷 - FAIR研究团队缺乏统一成果推广体系，依赖研究者个人社交账号宣传且未提供X Premium+等推广支持[18] - 法务流程严重拖累研究效率：公共数据集使用批准耗时超两月，模型权重发布需与法务部门反复沟通，协议审批耗时超一周[20] 行业人才动态 - AI从业者普遍存在职业焦虑，朱泽园建议主动把握跳槽时机，并透露自身离职意向（暂因项目优先级延迟）[8] - 公司外部对Meta边缘化研究项目的兴趣高于内部，暗示人才流失风险[6][8]

阿里开源模型技术突破 - 阿里通义千问在四天内连续发布三款重磅模型：千问3非思考模型、Qwen3-Coder编程模型、千问3推理模型 [1] - 千问3非思考模型性能大幅提升，获基础模型领域冠军，被权威机构评为"全球最智能的非思考基础模型" [1] - Qwen3-Coder在代码能力及Agent调用能力方面超越GPT4.1和Claude4等闭源模型，登顶HuggingFace模型总榜冠军 [1] - 千问3推理模型在7项核心能力上可比肩Gemini-2.5 pro等顶尖闭源模型，创下全球开源模型最佳性能表现 [2] 开源战略与市场影响 - 阿里开源行为在全球巨头构筑技术壁垒的背景下显得格外突出 [4] - Qwen3-Coder开源免费可商用，API价格仅为同级对手的三分之一到二分之一 [5] - 阿里已开源300余款模型，衍生社区模型超14万个，超越Meta的Llama系列成为全球第一大开源模型家族 [8] - 开源策略迅速引爆硅谷，获得推特创始人、风投机构及HuggingFace高管的高度评价 [6][7] 全栈AI能力支撑 - 阿里是中国唯一具备软硬一体垂直整合能力的全栈AI公司 [10] - 底层基建：拥有自研飞天操作系统及强大数据中心，提升算力效率降低训练成本 [11] - 模型研发：通义实验室汇聚顶尖AI人才，产出覆盖全尺寸、全模态、多场景的模型矩阵 [11] - 应用场景：庞大商业生态为AI提供丰富试验田，覆盖C端和B端亿级用户应用 [11] 商业战略与未来布局 - 采用"开源模型+云"双轨战略，通过开源吸引开发者，引导用户使用阿里云服务 [13] - 过去七个季度阿里云AI相关收入持续三位数增长，云计算业务增速回升至18% [14] - 未来三年将投入超过3800亿元建设云和AI硬件基础设施，创中国民企投资纪录 [14] - 战略目标是通过开源引爆开发者生态，赋能千行百业实现AI普惠化 [13] 行业竞争格局 - 阿里开源行为旨在推倒闭源模型构筑的技术壁垒，将AI定价权交还市场 [5][8] - 开源模型性能已可比肩顶尖闭源产品，改变行业竞争格局 [1][2] - 全球AI竞争进入深水区，流量玩法红利消退，技术实力和战略耐心成为关键 [16]