現在開源生態有三條主線在領跑：模型訓練框架、高效推理引擎和低代碼應用開發框架。
PyTorch在訓練領域還是穩坐第一。推理側的vLLM和SGlang過去一年迭代得飛快，OpenRank同比增長排進了前三;最讓人意外的是應用層，Dify和RAGFlow這兩個從國內開發者社區火出來的平臺，靠著低代碼工具鏈和RAG技術，增速遠超預期。反倒是之前火得不行的LangChain、LlamaIndex這類傳統LLM框架，慢慢沒了往日的風頭。
為什么會這樣?看Dify的路子就懂了。它沒搞復雜的技術炫技，反而盯著企業用戶的痛點——一邊用可視化工作流把開發門檻拉低，誰都能上手;一邊把企業級安全管控做扎實，這兩下子正好戳中了企業的需求。現在開發者要的不是“看起來厲害”，而是“用得快、用得穩”，低代碼正好踩中了這個點。
除了應用層的變化，標準協議層也成了必爭之地。去年Anthropic開源的MCP協議，現在已經成了智能體調用外部工具的事實標準;今年Google又拿出A2A協議，規范智能體之間的交互，CopilotKit緊跟著補了AG-UI協議。這些協議雖然還沒形成完整體系，但誰能主導標準，誰就能在未來的MaaS時代占住坑，這已經是行業里心照不宣的事。
基礎設施側的趨勢也很有意思。向量索引與存儲技術不再盲目追求新花樣，開始沉下心做沉淀;多模態火是火，但大數據和AI生態的融合還沒找到順暢的路子;模型部署和推理的混戰還在繼續，沒分出明確的贏家;只有訓練生態，依舊是PyTorch一家獨大，牢牢攥著入口。
對開發者來說，這些趨勢背后藏著實實在在的生存邏輯。現在AI應用從Chatbot進化到智能體，功能越來越復雜，但技術反而越來越普及，開發門檻降了，競爭卻更激烈了。大公司想的是搶生態控制權，比如PyTorch靠抓牢訓練入口站穩腳跟;小團隊或個人開發者，就得靠深耕場景、優化體驗突圍，就像Dify那樣找準企業需求。
而且現在開源項目的周期越來越短，試錯成本低了，大家不再追求“厚積薄發”，反而更敢試錯。但不管怎么變，“給用戶創造價值”這個核心沒變，簡化復雜問題、提升效率，永遠是破局的關鍵。