開源軟體商業模式（OSS Business Models）_ 架構 AI LLMs 生態系基本重要元素

 開源軟體商業模式（OSS Business Models）

架構 AI LLMs 生態系基本重要元素

圖案由CHATGPT根據本文內容生成

2025.02.03 汪周禮

軟體商業模式（Software Business Models），根據我的研究與收集，目前已知超過100多種。其中，開源軟體商業模式（Open Source Software Business Models, OSS BMs）更是多樣且靈活，完整地涵蓋了產品技術生命週期的各個階段。無論是在價值曲線上的初期需求挖掘、獲得市場認可後的搶占市場、面對市場競爭以及維持基本功能的不同階段，這些價值曲線上的不同階段，都能找到多種可組合應用、靈活變化的商業模式。

關鍵字：AI, LLM, OPEN SOURCE, BUSINESS MODEL, MSM, 創新

根據瑞士管理學院學者的相關研究，一個成功且能夠穩定獲利的軟體產品或技術服務，通常會結合3至7種不同的商業模式，形成商業模式護城河，提升獲利能力與提高市場競爭力。

當我們希望能透過軟體技術創造商業價值，從企業產品技術開發角度而言，最重要的，並不是一開始就埋頭進行技術研究與開發，而是提早先收集市場動態與趨勢，深刻了解技術發展現況，再來是明確規劃：

    有哪些潛在的商業模式可供選擇？

    實現這些商業模式需要哪些核心技術能力？

    市場中我們有哪些目標客戶，而這些目標客戶的底層需求是什麼？而我們可以透過技術提供甚麼服務?

我們可以用目前最熱門的 DeepSeek 開源模型為例子，模擬可能的商業模式。  

畢竟  DeepSeek 作為一個具備強大語言處理能力的開源模型，具有高度靈活性，可以應用OSS BMs ，支援、整合甚至創造多種商業模式。例如：

(A) 訂閱制 SaaS（Software as a Service）

應用場景： 提供基於 DeepSeek 模型的 API，企業可以按需訂閱使用自然語言處理（NLP）服務，例如自動文本摘要、語意分析、智能客服等進一步提高企業營運效能等。

(B) 增值服務模式（Freemium + 高階服務）

應用場景： 提供免費基礎版本給開發者使用，進而引導企業購買客製化模型等優化服務。

(C) 技術授權與 OEM 模式

應用場景：  將 DeepSeek 模型授權給其他企業嵌入其產品或服務中，這種特別適合軟體公司或系統整合商，甚至打造出產業鏈與生態系。

(D) 咨詢與專案定制服務

應用場景：  提供基於 DeepSeek 的 AI 解決方案諮詢等技術服務，協助企業進行模型定制、數據訓練與優化。

(E) 社群生態經濟模式

應用場景： 透過開放社群的力量推動模型應用創新，並在社群生態中，透過社群平台交換需求和技術合作建構插件市集，甚至進行數據交易創造更多商業價值。

(截至目前為止，已知 微軟（Microsoft）、亞馬遜（Amazon）、輝達（Nvidia）等企業已經DS整合其商業服務中。)

若我們能在前面所提到的基礎上再投入技術開發，不僅能夠確保開發方向與商業目標一致，更能有效降低重複開發與資源浪費的風險。

當面對市場競爭與技術變化時，也能更迅速地調整策略，保持競爭優勢。

開源軟體的價值不僅在於開放的技術本身，更在於其背後靈活多變、可持續創新的商業模式設計。這是軟體和硬體商模明顯的差異之處。

MSM_AI 輔助創新服務經過2023和2024年的企業專案洗禮，完成多項企業軟體產品開發技術專案，創造巨大可預期與可實現的經濟效益，更可以作為企業在開源軟體商業模式轉型與創新中的重要推手。

未來將會繼續透過三個層面切入，提供更高價值的服務：

    1. 商業模式策略輔導： 幫助企業設計可持續的 OSS 商業模式組合。

    2. AI 輔助的技術產品開發： 提升企業的產品創新與技術應用效率。

    3. 創新能力培訓與工作坊： 建立企業內部的創新文化與提高創新能力能力。

智合創新，致力於傳遞創新知識與驅動創新服務。

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#Business_Models

#MSM

#AI輔助創新

參考資料：

    1. Open Source Business Models - Palark

    https://blog.palark.com/open-source-business-models/

    2. Business Models for Open-Source Software - Wikipedia

    https://en.wikipedia.org/wiki/Business_models_for_open-source_software

[AI 發展趨勢隨筆]

ChatGPT根據本文內容生成圖

2025.02.03 汪周禮

自深度學習（Deep Learning）誕生以來，接連著 Transformer模型的出現，數位世界已從傳統的數值分析逐步改變，並在大型語言模型（LLM）的技術應用推動下，數位科技與人類生活的連結越來越貼合。

過去兩年，AI的發展速度驚人，彷彿千禧年之前 .com 網路出崛起時期，但這次的影響層面更深、更廣，已超越 .com 時代僅改變資訊傳遞方式的經濟效應。

AI LLM 的崛起不僅加速了高品質資訊的收集與傳遞，更透過強化內容處理與整合，顯著提升了資訊品質與處理資訊的效率，更進一步拓展了應用場景的廣度與深度，這也暗示著很多我們習慣的資訊傳遞、處理與收集模式將會開始改變！

值得慶幸的是，根據我的觀察，目前的AI 經濟架構的發展模式，仍然在傳統知識經濟的智慧財產（IP, 包括軟體專利技術、與軟體著作權）的超大架構之下。

正如我數年前所提出的 智慧財產 IP 知識經濟架構觀點，AI LLM的出現，將加速驅動人類社會經濟邁向更豐富的知識經濟形態，這也意味著在未來3~5年，我們將看到更多傳統商業模式將被顛覆！

AI LLM 技術與應用這兩者的快速普及，不僅有效降低了知識門檻，更縮短了學習曲線，讓知識學習應用與創造的效率更高。

最重要的是，目前 AI 技術的發展不僅是工具層面的進步，必將成為推動人類思維變革的催化劑。這是因為目前 AI 不僅幫助人們更高效地應用(收集、整理與創造)知識，更激發了更多個體獨立思考與創新能力，讓越來越多人開始重視、正視並透過AI輔助實踐創新思維，為未來社會注入源源不絕的創新動能。

面對即將到來的龐大知識經濟變革浪潮，我相信我們不會坐以待斃，而是激發出更多潛能應對。

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#LLM

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#創新

AIaaE-開源LLMs生態系的崛起 - EPISODE 0 - DEEPSEEK的衝擊

EPISODE 0 -  DEEPSEEK 的衝擊

2025.01.31 汪周禮

在 AI 技術的快速演進下，AI整體市場格局正在發生重大變化。從開源與閉源的競爭，到小模型挑戰大模型，再到算力需求的變革，這些趨勢不僅影響技術發展，也將重塑全球 AI 產業格局。

DeepSeek的出現所造成的影響意義深遠，本文嘗試從四個點切入探討未來 AI 市場可能的變化及其對企業的影響。

(針對近期DEEPSEEK對市場網路新聞資訊變化，整理收集網路資訊並與ChatGPT對話整理與修改及補充後，探討目前觀察到的資訊，經過整理補充與修改的內容仍可能有誤，請謹慎閱讀參考。)

1. DeepSeek 綜合資訊

2. DeepSeek-V3 訓練與優化流程總覽

3. 未來市場的變化趨勢

4. 哪些企業會最先適應 DeepSeek 帶來的 AI 變局？

關鍵字：DEEPSEEK, AI, AI黃金三角, AI FUTURE TREND, AIaaE, AI as an Ecosystem, open source, LLM

1. DeepSeek 綜合資訊

DEEPSEEK是一種AI LLM技術，於2025年1月20日首度發表。

從目前收集到的資訊經過整理後，首先從類型、特色以及重點摘要三個層面，分別從術創新與模型架構、訓練與優化流程、進行梳理。

A. 技術創新與模型架構

DeepSeek 以創新架構、高效資源運用、完全開源、低成本訓練策略，挑戰美國主導的 AI 模型市場。其技術與市場影響力不僅正在改變產業標準，更在算力競爭、中文 AI 發展、與 AI 商業模式上帶來顛覆性變化，讓開源環境更具競爭力。

B. DeepSeek-V3 訓練優化流程總覽

流程圖解讀

    1. DeepSeek-V3 Base 作為基礎，透過少量冷啟動 CoT 數據進行 SFT（監督微調）。

    2. 接著透過 推理導向強化學習（GRPO + CoT 語言一致性獎勵） 進一步優化模型。

    3. 推理與非推理數據經過過濾與拒絕抽樣，確保數據品質，形成 DeepSeek-V3 SFT 訓練數據集。

    4. 使用 Qwen 2.5、Llama 系列數據，再進行 2 輪 SFT 訓練（共 80 萬筆樣本），進一步提升模型能力。

    5. 透過蒸餾技術 產生 DeepSeek-R1-Distill 版本，以降低計算成本並保持推理能力。

    6. 經過強化學習（RL），利用偏好獎勵與多樣化提示詞進行微調，最終獲得 DeepSeek-R1。

關鍵亮點

    1. 分段穩定訓練：先進行 SFT，再透過 RL 提升推理能力，確保模型穩定成長。

    2. 數據品質篩選機制：透過推理提示詞與拒絕抽樣，確保數據高品質，避免模型學習低質量輸入。

    3. 多模型蒸餾泛化：結合 Qwen 2.5 & Llama 版本 進行知識提取，提升模型的泛化能力。

    4. 低成本高效輸出：使用 SFT + RL 策略，提升效能同時控制成本，使模型具備競爭力。

總結

DeepSeek 採用 分階段穩定訓練 策略，先以 少量 CoT 數據進行 SFT 微調，再透過 GRPO 強化學習與語言一致性獎勵 提升推理能力，並利用 數據篩選機制 確保訓練品質。

  此外，融合 Qwen 2.5 和 Llama 進行 知識蒸餾，提升模型泛化能力，最終透過 蒸餾技術降低計算成本，確保 DeepSeek-R1 具備高效能與低成本優勢，在推理能力與市場競爭力上取得突破。

C. 未來市場可能的變化趨勢

未來AI 產業將從算力競爭轉向架構創新，開源 LLM、低成本 AI 方案和新型架構優化技術的興起，將挑戰封閉式技術與高端 GPU 市場布局型態，進一步加速 AI 技術的普惠化與市場技術轉型。

D. 哪些企業會最先適應 DeepSeek 帶來的 AI 變局?

“見情者獲，直往則違” 

最可能適應並突圍的企業類型

就是那些受益於 LLM 成本-效能脫鉤趨勢，有能力透過資料驅動獲得市場優勢，例如：

i.  擁有大量高質量專屬資料的企業

這些企業具備 專有數據 (Proprietary Data)，而不是僅依賴公有網絡數據，能夠透過自有數據訓練客製化 LLM，形成 難以被競爭對手複製的 AI 生態。

ii. 低算力 AI + 高資料應用場景的企業

DeepSeek 將不會是最夠一個，這也暗示了未來及類似技術的出現必定會朝向 降低算力成本門檻的方向前進，因此過去無法負擔 LLM 訓練的小型企業，也有能力透過 開源 AI + 企業私有數據 來打造專屬 AI 應用。

iii. AI 科技公司 (突破頂級算力封鎖圈 + 降低對高資本密集算力的 依賴)

DeepSeek 的成功展示相對較低算力創造出相對高效 AI 訓練的可行性，這對其他受技術封鎖影響的市場來說是一個重大機遇，畢竟這降低了對 AI GPU 的依賴程度，更幫 AI新創(AI Startups) 打開了一條全新的發展道路。

---後記

正如同我過去所預測(2024完成8個企業AI技術開發專案輔導後的心得)，AI建模能力仍舊將會是AI應用技術關鍵競爭核心，從技術趨勢預測分析模型的角度來看，目前在AI 建模領域，可以說是初期階段，未來仍有很大的競爭發展空間。

也因此，AI應用、AI應用系統架構設計、AI建模，這黃金三角組合會越來越明顯。

從產業生態系巨觀的整體視角來看，我認為關鍵在於DeepSeek 有多種不同的豐富開源版本，基於這種擁有媲美ChatGPT 的應用能力且可供商業化(MIT)的開源模型，這代表AI LLM 軟體領域開源將會開啓一個新的產業生態系的發展，可預見的影響力將會非常巨大深遠，可以說是AI LLM 發展分水嶺 (開源VS.閉源)也不為過！

軟體技術的商業模式穿透力非常強，從小範圍的產品技術開發，擴散到到市場商業模式設計，甚至可大到重塑產業鏈生態系。

透過AI技術，就有機會打造出非常有吸引力產業鏈生態系(AI as an Ecosystems, AIaaE)，這也是軟體技術吸迷人的地方。

#AIModeling

#ai_future_development

#AI_as_an_Ecosystem

#AIaaE

REF:

https://en.wikipedia.org/wiki/DeepSeek

https://x.com/markchen90/status/1884303237186216272

https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&query=DeepSeek-AI

https://x.com/SirrahChan/status/1881488738473357753

https://cyeninesky3.medium.com/deepseek-r1-論文解析-強化學習如何提升-ai-推理能力-9ddbc4ded9f6