文|泡芙

编辑|江娱迟

本文内容均是根据权威资料，结合个人观点撰写的原创内容，文中标注文献来源及截图，请知悉。

前言

提到AI开源框架，你是不是也先想到TensorFlow？毕竟它曾是无数开发者的“启蒙老师”，撑起过深度学习的半壁江山。

可如今突然冒出一句“TensorFlow已死”，是不是像听到老熟人“翻车”的消息，既意外又疑惑。

别急着下判断，这事儿没那么简单，蚂蚁开源的全景图把它除名，PyTorch的曲线一路飘红，看起来TensorFlow确实“风光不再”。

但再想想，手机里的图像识别、电商APP的推荐算法，说不定还靠它在后台运转。

那么，到底是“真死”还是“换个赛道喘气”？

昔日王者TensorFlow

这几天，“昔日王者TensorFlow，已死”这几句话，估计不少人看了会犯嘀咕。

或许有人会说，上周还帮公司用TensorFlow调图像识别的模型呢，社区活跃度低了点，但也没到死的份上吧？

这话其实戳中了一个关键点，“活跃度”和“存活”根本不是一回事。

TensorFlow社区活跃度跌回出道水平，PyTorch一路看涨，这数据没毛病，但不能光看热度下结论。

从另一个角度看，TensorFlow在工业界的“老底子”还在，谷歌没停更，很多早年上线的AI系统，比如电商的推荐算法、银行的风控模型，至今还靠它跑着。

这些项目不是说换就能换的，迁移一次得投入多少人力物力？所以与其说“已死”，不如说它“在新赛道掉队了”，大模型时代大家更爱用PyTorch灵活迭代，TensorFlow的优势领域变成了“维护老项目”，只是不再是舞台中心而已。

再说说蚂蚁那版《全景图2.0》把TensorFlow除名的事，或许有人会质疑，就凭这一张图，就能给TensorFlow判死刑？会不会太主观了？

这种担心挺合理，我们得搞清楚，这张图的定位是“大模型开源开发生态”，还设了的门槛，说白了，它只关注和大模型相关的项目，不是整个AI圈。

TensorFlow本来就不是为大模型设计的，在这个垂直领域里表现差，被除名很正常，但这不代表它在其他地方没用。

是真的没了么

比如做自动驾驶里的视觉感知，还有团队愿意用TensorFlow，总不能因为它没进“大模型圈子”，就说它彻底不行了吧？

所以这除名更像“某比赛没入围”，不是“被行业淘汰”，还有人可能对“开源被重新定义”不认同那些加了商用限制的许可证。

这种较真没毛病，传统开源确实讲究“自由使用、修改、分发”，加这些限制确实跑偏了。

但从另一个角度看，王旭说的“均衡利益”也有现实考量，以前开源项目靠开发者“用爱发电”还行，可AI项目不一样，要算力、要全职团队维护，光谈理想根本撑不下去。

比如Dify限制多租户，就是怕云服务商把它包装成自己的产品卖钱，却不往社区投一分钱，要是真没人维护，最后吃亏的还是用这个项目的开发者。

所以这种“源码能用但商用有限制”的模式，不是“变味”，更像是AI时代开源的“生存策略”，既靠开源拉用户、攒贡献者，又靠有限制的商用赚点钱，让项目能长期活下去。

其实不是真要“埋了”TensorFlow，而是想讲AI开源生态的“快”，100天就有35%的项目被替换，竞争从比功能变成比性能，连开源本身都在跟着商业需求变。

我们不用纠结“TensorFlow死没死”，更该看清，AI圈没有永远的老大，要么跟上新趋势，要么守住自己的一亩三分地。

而开源也不是一成不变的“乌托邦”，它得在技术、社区和商业之间找平衡，才能真正走得远。

结语

在这里我们也知道了，“TensorFlow已死”更像句夸张的“标题党”，它没彻底消失，只是在大模型的新赛道上慢了半拍，而这场讨论的真正价值，远不止纠结一个框架的生死。

从TensorFlow的“退潮”到PyTorch的“崛起”，从开源许可证的“变味”到100天就洗牌的生态，AI开源圈早就是“快鱼吃慢鱼”的战场。

下次再看到某项目突然爆火或黯然离场，不妨多问一句，它是踩中了新需求，还是没跟上节奏？

毕竟在这个每天都有新变化的领域，“活着”的关键从不是曾经有多牛，而是现在能不能跟上开发者的脚步。