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社区首页 >专栏 >开源的“狂欢”,是科技公司的曲线赚钱之道吗?

开源的“狂欢”,是科技公司的曲线赚钱之道吗?

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镁客网
发布2019-08-14 17:01:15
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发布2019-08-14 17:01:15
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由代码构成的世界里,开源正在成为一种“新武器”。

策划&撰写:巫盼

最近,开源界最热闹的一件事莫过于华为发布的鸿蒙操作系统开源。

毫无疑问开源是生态建设的关键,很多开源组织也成为科技公司互相争抢的香饽饽,微软、IBM都愿意在上面一掷千金。

但是在开源这个事情上,背离初衷、偏离轨道是常事,而开源不等于免费,也不等于不赚钱。开源,到底意味着什么?大公司又为什么纷纷选择在AI时代里拥抱它?

微软的打脸史,开源成为趋势

早年,微软被称为开源社区的刽子手,十年河东十年河西,如今的微软却愿意花75亿美元拿下GitHub。

Linux、Android、Mozilla Firefox,诸多我们耳熟能详的互联网软件应用都始于开源,开源也从初期的“小众文化”慢慢成为“流行文化”。

如果互联网让大家看到了开源的魔力,到了AI时代,开源已经成为绝对的生产力,谷歌的TensorFlow、Facebook的Torch等等,促成了深度学习的繁荣。

然而曾几何时,开源还只是学术界的狂欢。从诞生于贝尔实验室的操作系统UNIX到MIT工程师发起的GNU项目(在AT&T将UNIX商业化后,GNU的目标是创建一个完全自由且向下兼容UNIX的操作系统),彼时的开源软件还叫做自由软件,Linux的诞生是开源发展史上的里程碑事件。

28年前,正在读大学的芬兰小伙Linus Toravalds在Minix新闻组上发了条消息,他创建了一个类Unix操作系统的自由内核(后来的Linux内核),并贡献出了将近一万行的源代码。无心插柳柳成荫,Toravalds在书中写道,“最后才意识到自己写了一个操作系统内核。”

图 | Linus Toravalds

GNU项目发展之初,最大的问题是一直没能开发出具有完备功能的内核,Toravalds的工作补全了这个短板,Linux内核填补了GNU用户需要完整的且使用自由软件的类UNIX系统的空白。

在Toravalds转用GNU项目使用的GPL许可证(自由软件许可证,给予了终端用户运行、学习、共享和修改软件的自由)后,Linux和GNU的开发者一起把GNU的部件和Linux集成起来,使它成为一个可运行的自由操作系统。

Linux有多伟大呢?如果没有Linux,也就没有今天被IBM重金收购的Red Hat。Linux操作系统和微软的Windows相比,它完全免费,可以通过模拟器运行DOS、Windows,支持多用户多任务,具备字符界面和图形界面。最关键Linux还支持多平台,这也奠定之后Android的成功。

看到如此强大、可持续的操作系统,微软也有了危机感。从90年代到21世纪初,微软同整个开源阵营势如水火,彼此将对方视作眼中刺。

然而,开源的强大在于全球所有程序员共同参与到社区和生态的建设中,所以双方在漫长较量后最终的输赢也是意料之中。

除了Linux操作系统之外,当前影响最为深远“开源项目”非Android莫属,Android基于Kernel(Linux内核)开发,所以它也是拥有GPL许可证的开源项目。不过,Google通过Android之上的硬件驱动和应用程序让Android成为了闭源系统。

GitHub的出现是开源软件发展的新高潮,诞生于2008年的GitHub提供使用Git进行版本控制的软件源代码托管服务。其中,Git指的是一个开源的分布式版本控制系统,由Linus Torvalds 开发,于2005年在GPL开源许可证下发布,最初目的是为更好地管理Linux内核的开发。

GitHub让任何人都可以轻松提交自己的代码,并在GitHub上托管自己的开源项目。开发者协作方式的改变以及参与门槛的降低,让开源成了一个全球人人皆可参与的事情。

如今,微软大力拥抱开源,乃至收购GitHub,也能看出它们在新技术潮流下,不得不顺势而为的妥协。

开源不是免费,卖的是服务,赚的是生态

开源软件不是免费软件,所以它也不会标秉不收费。严格意义上来说,开源软件指在软件发行的时候,附上软件的源代码,并授权允许用户更改/自由再散布/衍生著作。虽说开源并不抵制商业收费,但实际情况是开源软件很少会收费。

但不收费并不意味着开源赚不到钱,Red Hat就是非常典型的案例。

Red Hat现任CEO詹姆斯·怀特赫斯特在2012年接受采访时举了一个例子:纽交所一直在用免费的Red Hat Linux系统交易股票,但如果纽交所想用新处理器提高效率,就需要为新硬件部署新的系统和应用程序。同样的事每隔几年会发生一次,纽交所有两个选择:一是自己组建团队完成所有系统维护、开发工作;二是花钱请Red Hat的工程师来做,相当数量的企业用户都选择了后者。

简而言之,Red Hat开发了企业版Linux操作系统免费给大家用,软件虽免费,但是如果你想要专业的“售后服务”就得自掏腰包。

有业内人士总结,“Red Hat的成功证明了‘开源是桩好买卖’。而商业开源软件的模式其实并不难理解,也就是对开放源代码进行筛选、整合、优化,继而将之工程化、系统化、服务化和商业化。”

Red Hat是第一个吃螃蟹的人,也是开源软件领域最成功的的一家商业公司。互联网时代造就了他们,但随之而来的AI、云计算主导的新技术时代,也让他们不得不顺着技术潮流,选择一种更好的“活法”。

Red Hat和GitHub被收购的时间相隔很近,由此引发的是整个开源社区对开源软件的再思考,有程序员反对微软收购GitHub,认为这是对开源的一种“玷污”,但是开源软件快速发展的这几年,这些开源企业的生存境遇却是另一番局面。

被收购前的Red Hat股价一直在跌,GitHub则长期处于入不敷出的困境中。其他开源公司的日子也不好过,最大开源问答社区Stack Overflow此前宣布裁员20%,开源的两大数据巨头Cloudera与Hortonworsk合并,再往前追溯包括Oracle收购SUN……

与之形成对比的是,越来越多的互联网、科技公司开始加入开源大家庭,开源已经是成为约定俗成的文化。由代码构成的世界里,开源正在成为一种“新武器”。

AI时代,为什么大家都在开源?

大公司的开源项目数不胜数,最为外界熟悉的莫过于一些主流的深度学习框架:Google的TensorFlow、Facebook的Torch、百度的PaddlePaddle、亚马逊AWS的MXNet、微软的CNTK,以及小米的MACE……

一方面也是因为当前人工智能处于风口上,所以涌现出了诸多面向深度学习的开源框架。另一方面,借助这些开源工具,开发人员不再需要从复杂的神经网络开始码代码,只需要“排列组合”,从这些开源框架中选出适用的模型来训练自己的数据参数。

当然这些商业公司会选择开源深度学习框架,很关键的一个因素是深度学习最核心的是数据,而不是模型,最重要的数据还是握在自己手上。

更重要的是,开源意味着生态,以非常成功的开源案例TensorFlow为例,首先可以给谷歌的AI周边产品带来辐射效应,比如用TensorFlow训练数据就得接入到谷歌云服务上,以及使用谷歌的张量处理器TPU提高数据训练速度等。

华为也在开源自己的方舟编译器,而鸿蒙OS更是在问世之初就即刻宣布了开源,生态的重要不言而喻。

谷歌这样的科技公司在开源软件方面本质上和Red Hat商业模式一样,当用户使用免费开源工具时,会很自然地被引导到需要付费的服务,他们最终从软硬件底层、应用层到云服务向客户提供一整套解决方案而盈利。

从这个角度再去看,科技公司在AI上正在重走老牌开源公司的老路。不同的是,无论谷歌,还是百度,开源业务只是它们AI事业中的沧海一粟。

而传统开源公司的杀手锏就在于它们早早地建设好了社区生态,并且手中有大量的企业级客户。这对于方兴未艾的云服务市场来说,是一盘现成的“饕餮”。

比如,IBM收购Red Hat就是看中了它们的混合云技术产品和客户,从而提高在云服务市场和亚马逊、微软、谷歌竞争的筹码。

同样对于微软来说,也是看中了社区生态对于云服务市场的积极作用,比如让GitHub上的开发者在微软Azure上运行开源软件。同时,还能“洗白”曾经在开源社区的负面形象。

云服务厂商的战火已经蔓延到了开源平台,微软和IBM虽夺得了头筹,但开源为自家的业务能带来多少增值,恐怕还需要时间检验。

总而言之,现在是一个崇尚开源文化的时代,手上没有点开源的项目,似乎都没资格宣称自己是科技公司。

开源后的世界,机会掌握在自己手中

开源社区的繁荣一方面促成了像Red Hat、GitHub这样的公司,同时也给很多创业公司降低了技术门槛,选择开源意味着省去了大量的底层开发,直接“站在巨人的肩膀”上。

但就像业内人士所评价,省事的半成品背后也暗藏着巨大的风险。以Android为例,虽然GPL协议下的代码版权不属于某个人和机构,但谷歌可以针对深度植入的移动服务收费。再比如当年Facebook改变前端框架ReactJS的协议,在开源库的授权中加入专利条款等等。

另外,AI之下,开源也带了更多的伦理道德的挑战,比如之前被诟病的“Deepfakes”,就是基于TensorFlow构建的算法。另一方面,现在也有不少开源社区的用户在呼吁更深层次的开源:诸如数据开源。

虽然开源软件在发展中有偏离轨道的时候,但正如霍炬在博客中写道,“如果没有开源运动,没有Linux,没有GCC,没有Android,没有浏览器……整个互联网可能都不会存在,那么软件和工具仍然会掌握在少数几家企业手里,距离普通人遥不可及。”

这段话也同样适用于人工智能的发展,没有开源,AI技术的应用不会如此突飞猛进。最后,借Caffe框架作者贾扬清的话,“人工智能领域开源开放的各种代码,科研文章和平台给大家创造了比以前更容易的入门门槛,机遇都掌握在我们自己手中。”

本文部分内容参考自:

《从UNIX到 GitHub:十个关于自由和开源软件历史的重要事件》:Linux中国

《为什么科技巨头纷纷将AI项目开源?》:世界经济论坛

《人工智能是否有国界?警惕AI开源风险关键技术待破解》:第一财经

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