
作者 | 付秋偉
在數字化轉型與國產化替代的雙重浪潮下,服務器操作系統正從 “可用” 向 “好用” 跨越,成為產業核心底座。不久前的 2025 龍蜥操作系統大會上,中國智能計算產業聯盟發布了《國產服務器操作系統發展報告(2025)》,報告預測未來三年 “國產 OS 國產化率將從 35% 升至 65%、市場規模突破 300 億元” ,明確了 “云 + AI”、“開源生態”、“RISC-V 架構” 等 OS 演進的關鍵趨勢。
「AI 進化論」第七期特邀阿里云基礎軟件部產品總監張鵬程、中興新支點公司副總經理夏振春、InfoQ 研究中心首席分析師崔白潔三位行業專家,圍繞報告核心數據與深度洞察,硬核拆解國產 OS 的產業增長邏輯、技術突破路徑、生態攻堅難點與未來發展藍圖,解碼國產操作系統 “從追趕到引領” 的關鍵密碼。
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以下為經編輯整理的專家訪談實錄。
1 報告核心洞察——國產 OS 生態現狀與數據解讀
Q1:報告中龍蜥操作系統裝機量突破 1000 萬、市占率近 50%,以及國產 OS 國產化率將翻倍、市場規模破 300 億等數據,來源與研究方法是什么?支撐這些表現的核心因素有哪些?
@崔白潔:
報告的數據來源并非單一口徑,主要基于公開行業數據、廠商及龍蜥社區公布的數據,同時通過系統化設計問卷調研的問題與樣本,保障數據有效性。
支撐國產化率迅猛增長的核心因素有三點:一是 CentOS 停服后,原使用廠商需尋求替代方案,國產廠商快速跟進相關解決方案;二是金融、能源、政企等信創相關行業的國產化需求較為剛性;三是 “云 + AI” 打開新戰場,為國產操作系統帶來新的發展空間。
龍蜥操作系統的高市場表現,一方面源于 2025 年裝機量突破 1000 萬的規模優勢;另一方面,問卷調研顯示其在當前使用情況和未來遷移意愿中吸引力突出,用戶對其安全性、底層原生支持評價較高,且其 “云 + AI” 的發展方向也增強了市場信心。
Q2:報告指出用戶普遍認可國產 OS 的穩定安全與性能優化能力,這與中興的行業落地實際反饋是否一致?這些需求變化如何推動中興技術迭代?
@夏振春:
中興通訊深耕電信行業多年,2002 年啟動自研操作系統內核研發,至今已有 23 年研發歷程,新支點服務器操作系統在電信、電力、政務、金融等關鍵領域穩定運行 20 余年,2025 年初發布量達 10 萬套左右,這些數據和案例充分印證了用戶對國產操作系統的認可與信賴,與報告結論高度一致。
行業用戶的嚴苛需求是技術迭代的核心驅動力:一是極端負載下 7×24 小時無中斷運行、故障秒級切換、內核安全加固等要求,推動我們持續優化核心能力;二是電信領域低時延、高并發的需求,促使中興聯合龍蜥等社區優化內核調度與網絡協議棧,提升系統吞吐能力;三是數據主權與安全的剛性需求,推動我們強化國產芯片適配、機密計算支持及供應鏈安全認證,實現系統從可用到可信、可控、可運維的企業級平臺演進,以行業痛點倒逼技術創新。
Q3:開源為何能成為國產 OS 規模化發展的核心支撐?對比國際開源生態,國內開源社區還需突破哪些方面?
@崔白潔:
當前基礎軟件領域,僅靠單一廠商推動內核演進、解決方案落地及生態聚合難度較大,而開源生態能凝結操作系統開發者、硬件廠商、下游使用廠商等多方力量,形成發展合力,這是報告將開源列為核心支撐的關鍵原因。
對比 Apache、Linux 等國際開源生態,國內開源社區需在兩方面突破:一是形成更多技術共識,包括技術標準、接口標準、技術棧標準及評價標準的統一,讓行業力量聚焦;二是豐富貢獻方式,除代碼貢獻外,鼓勵開發者主動參與甚至主導規則制定,反哺操作系統及基礎軟件生態的協同發展。
@夏振春:
開源契合國內基礎軟件行業 “起步晚、積累少、碎片化” 的現實需求,能破解企業重復研發、成本高昂的問題。通過匯聚全球開發者智慧與成果,國產操作系統可快速實現從 0 到 1 的技術躍遷,降低企業與個人研發成本。
國內開源社區大多采用 “社區共建 + 商業發行版” 雙輪驅動模式,加速軟硬件生態兼容適配與行業標準制定,但仍有一些提升空間:一是治理話語權不足,在核心項目決策、技術路線上多為跟隨地位;二是生態協同碎片化,雖然各大社區在積極推動內核統一,但廠商間接口、兼容認證標準不一致,影響用戶體驗;三是基礎能力建設存在一定的滯后性,安全審計、漏洞響應、長期支持、激勵體系尚未形成與國際接軌的規范化制度,且 RISC-V 架構生態孵化仍處于早期,需實現從代碼貢獻到標準制定、生態運營的系統性升級。
Q4:阿里云作為龍蜥社區發起方,“開源 + 商業” 協同模式在社區如何落地?該模式能為接下來的 300 億市場規模提供哪些支撐?
@張鵬程:
阿里云在操作系統領域的發展,正是 “源于開源、貢獻開源、獲益于開源” 的縮影。從早期淘寶 “去 IOE” 需求催生內核技術積累,到云業務拓展帶來的操作系統服務升級,再到 AI 場景的新機遇,阿里始終在開源生態中沉淀與成長。
從社區視角,“開源 + 商業” 協同模式通過兩大路徑落地:一是社區治理層面,龍蜥社區成立 5 年來,以核心理事單位為基礎形成共同治理機制,通過龍騰計劃、安全聯盟、系統運維聯盟、智算聯盟等運作,匯聚企業、開發者及行業群體,構建開源協作模式;二是商業生態層面,形成 “上游社區版 + 下游衍生商業發行版” 的格局,中興、阿里云等廠商通過商業發行版服務特定客戶群體,在服務與特定能力上獲得商業收益,實現開源生態與商業運轉的良性循環。
這種模式能為 300 億市場規模提供核心支撐:一方面,開源降低技術門檻與研發成本,擴大市場參與度;另一方面,商業發行版滿足不同行業的個性化需求,實現價值變現,兩者協同推動市場規模持續增長,這與國際開源產業的發展范式一致。
2 趨勢落地實踐——從報告趨勢看社區 / 企業動作
Q5:報告指出“云 + AI” 是國產 OS 首要創新方向,為什么?阿里云又做了哪些探索?
@張鵬程:
AI 浪潮下,AI 基礎設施建設加速、AI 智能體應用蓬勃發展,帶動算力需求激增與技術棧革新,為 “云 + AI” 與操作系統的融合帶來重大機遇。例如,通常規模化運營的云平臺累計創建虛擬機可達數千萬臺,部分 AI 創業公司單年創建虛擬機數量突破 8000 萬臺,這種高頻、彈性的算力調用需求,推動操作系統向 “云 + AI” 深度融合演進。
在此背景下,阿里云聯合龍蜥社區提出了 System for AI 與 AI for System 的“雙循環”技術路線:
System for AI:將 AI 基礎設施、生成式 AI 相關的訓練推理框架、運行時沙箱等能力,與操作系統的資源優化、編譯優化、算子優化、框架優化相結合,提升 AI 應用的啟動速度、并發彈性,降低模型訓練與推理的單位成本;
AI for System:將模型應用于操作系統自身運行,包括通過算法實現不同場景下的動態系統調優,孵化 OS copilot 及 AI 智能體簡化運維流程,融合智能體能力提升漏洞響應與補丁修復效率,讓操作系統更安全穩定。
這種融合并非簡單的功能疊加,而是將 AI 中間件能力與操作系統內核及周邊模塊深度聯動,形成協同效應。
Q6:報告指出國產 OS 存在 “AI 場景適配難、缺乏行業統一基準”的痛點,能否結合中興新支點 OS V7 的 AI 適配實踐談談解題路徑?
@夏振春:
2025 年發布的新支點服務器操作系統 V7,已全面適配國內外主流 AI 硬件(CPU、GPU、NPU、DPU 等)、大模型及主流框架,顯著降低了 AI 應用在國產操作系統上的部署門檻,有效解決了異構硬件與模型適配的碎片化問題。
另外,我們向社區開源的電信場景 TFCE 評測數據集,作為首個面向電信核心網 AI 運維的公開評測基準,填補了行業真實業務場景下系統性能力評估的空白,為 AI 模型、服務器、操作系統的調優驗證與比較分析提供了可復用、可量化的統一標尺。
這些實踐也實現了對社區生態的反哺:一是數據集可被社區吸納為 AI 基礎設施評測參考基準,提升龍蜥發行版的 AI 性能評估工具鏈水平;二是中興在電信場景積累的 AI 調優經驗,將轉化為通用內核補丁;三是通過建立 SIG 組,共享機密計算容器化部署方案等成果,助力龍蜥社區構建 “行業場景 + 開源協同” 的生態閉環。
Q7:RISC-V 架構為國產 OS 帶來了哪些歷史性機遇?中興的相關實踐解決了哪些技術難題?
@夏振春:
RISC-V 架構正從嵌入式向高性能計算演進,服務器級 RISC-V 需求爆發,且軟硬件協同開源生態潛力巨大,為國產 OS 突破傳統技術路徑提供了歷史性機遇,中興的實踐完全契合這一趨勢。
2025 年,中興深度參與龍蜥社區 RISC-V SIG 2.0 規劃,推動 Anolis 23 RISC-V 預覽版落地,重點解決了三大技術難題:一是內核及架構適配,完成內核對 RISC-V 服務器級指令(矢量擴展、虛擬化擴展)的深度優化,填補了國產操作系統在高性能 RISC-V 服務器上的內核支持空白;二是軟硬件協同生態構建,聯合芯片廠商打通編譯工具鏈、驅動框架、系統調度機制,實現多系統與未規模應用的 RISC-V 服務器 SoC 的預研級兼容,加速硬件定義、系統適配與生態驗證周期;三是開源治理協同,通過 RISC-V SIG 2.0 推動跨社區技術共識,統一 RISC-V 服務器場景關鍵接口標準,緩解生態碎片化問題,為構建自主可控、開放協同的 RISC-V 服務器操作系統生態奠定基礎。
3 痛點攻堅——國產 OS 核心挑戰與破局之道
Q8:“生態碎片化、核心技術短板” 兩大痛點在企業落地中具體表現是什么?哪些行業受影響最明顯?
@崔白潔:
生態碎片化的具體表現十分突出:一是企業內部多套操作系統并存,原因包括規避單一廠商綁定的戰略選擇、新舊業務系統延續、異構芯片架構兼容需求等;二是異構芯片架構帶來的兼容性挑戰,AI 場景下 TPU、DPU、FPGA 等多種架構的出現,對操作系統兼容性提出更高要求;三是軟硬協同難度大,企業選擇操作系統時,最關注其與國產數據庫、中間件及主流開源應用的兼容性,這一需求甚至超過了安全更新、穩定性等傳統核心訴求,成為生態協同的核心挑戰。
金融、能源、電信等關鍵行業受影響最為明顯,這些行業業務復雜、系統存量大、異構資源多,對操作系統的兼容性、穩定性和安全性要求極高,生態碎片化和核心技術短板會直接影響業務連續性與國產化替代進程。
Q9:龍蜥社區的協同模式如何緩解生態碎片化問題?阿里云與中興在其中如何分工協作?
@張鵬程:
龍蜥社區通過統一基線、協同適配的模式緩解生態碎片化,目前已有上千家合作伙伴參與共建,核心實踐包括兩項:一是建立上游驅動基線,讓硬件廠商通過一次適配,即可兼容龍蜥生態內所有操作系統發行版,減少重復適配成本,提升生態便利性;二是打造 “一測多證” 模式,以龍蜥社區版為上游,統一規范標準,讓通過適配的軟硬件在多個發行版中共享適配效果,找到生態兼容的最大公約數。
@夏振春:
合作是生態發展的核心,龍蜥社區聯合五大主流社區統一了內核版本基線與接口標準,從底層解決了多系統版本割裂及上下游兼容性問題,為客戶提供統一技術底座。
阿里云與中興的分工各有側重:中興作為關鍵行業實踐者,深耕電信、電力等高安全場景,將龍蜥內核深度適配到 5G 基站、網關、電力功率預測平臺、并網系統等關鍵設備與系統,把落地中發現的問題與積累的經驗反饋給社區,豐富社區的行業應用場景;阿里云則在社區治理、技術底座構建、生態聚合等方面發揮核心作用,雙方形成 “底層統一、上層多元、軟硬協同” 的范式,推動國產操作系統從單點突破邁向生態共同繁榮。
Q10:中興在龍蜥安全聯盟中輸出了哪些核心技術?在關鍵行業落地中如何平衡安全防護與系統性能?
@夏振春:
中興作為龍蜥社區安全聯盟核心參與成員,深度參與漏洞挖掘與治理,目前已在硬件可信執行環境、機密計算框架、內生安全架構設計及軟件供應鏈安全全生命周期管理體系等方面形成實踐成果,后續計劃將公益性、共性元素輸出至安全聯盟。
新支點服務器操作系統已實現從代碼來源審查、漏洞閉環管理到運行時防護的端到端安全加固,在關鍵行業落地中通過三大策略平衡安全與性能:一是軟硬協同優化,將國產芯片的 RISC 特性與操作系統內核深度集成,結合輕量級容器隔離技術,在保障數據傳輸、存儲、計算全鏈路加密的同時,將性能開銷控制在 5% 以內;二是智能資源調度,通過算法動態分配資源,避免加密計算導致的延遲增加;三是故障快速切換,在 5G 核心網信令處理中實現 30 秒內自動切換,同時確保用戶隱私數據不出域,真正實現 “安全不降效,性能不妥協”,呼應報告中提升機密計算兼容性、強化內生安全的要求。
Q11:阿里云在龍蜥社區內核研發中面臨的最大技術挑戰是什么?社區協同攻堅機制如何提升研發效率?
@張鵬程:
阿里云在龍蜥內核研發中,核心圍繞 “穩定、安全、性能、成本” 四大維度攻關,很難單一界定 “最大挑戰”,每個維度都有針對性的技術突破:
穩定性方面,為了支撐數百萬臺服務器并行運行及千億級應用負載,聯合英特爾、海光等芯片廠商共研,借助 Rust 特性等提升系統可靠性與問題診斷能力;
安全方面,聚焦機密計算技術研發,聯合 CNCF 旗下 Coco 社區等伙伴形成聯合解決方案,保障云上客戶的數據安全與隱私保護;
性能方面,聯合芯片廠商針對 Web 應用、數據庫等特定場景優化,利用內核級 SMC 能力實現 TCP/IP 網絡下的 RDMA 性能效果,提升客戶算力性價比;
成本方面,通過內核資源隔離、QoS 保障等技術,支持在線與離線任務混部,實現資源細粒度調度與均衡使用。
當然,社區協同攻堅機制也大幅提升了研發效率:一方面,大規模應用場景下的問題能快速反饋至社區,明確研發方向;另一方面,芯片廠商、應用廠商等多方參與共研,避免單一企業閉門造車,加速了核心技術短板的破解,讓研發成果更貼合實際需求。
4 未來展望——從細分到通用的產業進化
Q12:國產 OS 從細分領域走向通用市場,行業需突破哪些關鍵節點?開源社區應扮演怎樣的角色?
@崔白潔:
當前操作系統市場已進入生態競爭階段,從細分到通用市場的關鍵節點在于生態聚合與價值落地:一是匯聚多元化的生態伙伴,涵蓋硬件、軟件、服務等全產業鏈參與者;二是降低用戶選擇成本與遷移成本,形成可持續發展的生態體系;三是讓技術與場景深度綁定,為不同行業提供切實可行的解決方案,提升生態的實際價值。
@張鵬程:
從細分到通用市場,需兼顧存量市場演進與增量市場拓展:
存量市場方面,核心挑戰是實現平滑替代,通過提升生態兼容性、優化遷移工具,降低企業替換原有系統(如 CentOS)的風險,因為變動往往是 IT 系統不穩定的主要誘因;
增量市場方面,云與 AI 場景是核心機遇,這些場景無歷史包袱,能快速接納適配新需求的操作系統,且海外市場已驗證(如 Ubuntu 在 AI 場景的廣泛應用),國內的國產 GPU、大模型、AI 智能體等新場景,將推動操作系統自然獲得市場份額。
開源社區應扮演 “技術橋梁” 角色:一是助力存量市場平滑遷移,通過統一標準、優化工具降低替換門檻;二是加速增量市場技術落地,通過社區合作驗證新場景技術方案,推動云、AI、RISC-V 等前沿技術與操作系統融合。
@夏振春:
行業需突破兩大關鍵節點:一是核心技術的系統性突破,從單場景優化轉向多場景平衡,在內核級性能、并發能力、分布式架構等方面形成通用化解決方案,適配不同行業需求;二是產業生態整合,解決異構資源兼容、統一調度及軟硬件協同適配問題,破解碎片化難題。
以龍蜥為代表的開源社區應承擔兩大核心角色:一是技術聚合器,通過統一內核基線、跨社區技術協同、孵化標準化發行版,解決技術碎片化;二是生態協同中樞,依托開放協作模式匯聚各方智慧,加速軟硬件適配,推動 AI、邊緣計算、RISC-V 等前沿技術落地。
Q13:報告預測龍蜥在 “云 + AI” 增量市場中市占率將突破 50%,目前進展如何?這一預測能否實現?
@張鵬程:
這一預測基于產業趨勢與實際數據支撐,實現具有較高確定性:
產業趨勢層面,云和 AI 的加速發展已成定局,四五年前云市場已出現確定性拐點,新增服務器中面向互聯網和云的占比持續提升,而 AI 場景的分布式、云原生特性與操作系統深度綁定,形成 “云 + AI” 主導的算力演進趨勢;
實際進展層面,阿里云作為云市場領先者已成為云上保有量第一的操作系統,且過去一年云上新增算力選擇阿里云服務器操作系統龍蜥版的比例已達 80%-90%;
未來潛力層面,隨著國產智算架構、大模型、AI 智能體等場景的持續爆發,龍蜥在 “云 + AI” 領域的技術適配與生態優勢將進一步擴大,市占率突破 50% 是產業發展的自然結果,且將隨增量市場的爆發速度逐步落地。
Q14:對于國產開源 OS 的生態發展以及要加入社區的企業或開發者有哪些建議?
@夏振春:
核心建議是 “聚焦技術突破 + 強化生態整合”,技術上需實現多場景核心能力的系統性提升,生態上需破解碎片化問題,形成協同合力。
對企業與開發者的建議有三點:一是從貢獻起步,無論是提交驅動補丁、優化文檔還是修復 CVE 漏洞,都是參與生態建設的有效起點;二是擁抱開放的同時堅守安全,采用開源組件時需建立代碼審查、漏洞響應及供應鏈審計機制,確保合規可信;三是聚焦場景協同創新,結合自身行業痛點與社區共建 SIG 組,讓開源成果真正解決產業問題,實現從參與者到引領者的躍遷。
@張鵬程:
核心是 “向下扎根 + 向上生長”:向下扎根是指構建健壯的標準與統一規范,團結國內技術力量,筑牢自主創新的技術底座;向上生長是指依托場景創新牽引技術演進,通過殺手級應用與有吸引力的場景,為技術創新提供動力,形成生態發展的良性循環。
我們希望企業與開發者以社區為載體,深度參與技術共建與場景落地,既要在技術層面貢獻力量,也要在場景層面探索價值,共同推動國產開源 OS 生態行穩致遠。
Q15:要實現國產化率 65% 的目標,還需要哪些產業層面的協同配合?
@崔白潔:
實現這一目標是項系統性工程,需要政策、技術、生態多方協同:
技術層面,既要持續優化存量市場的兼容性與穩定性,也要緊跟 “云 + AI”等新興趨勢,實現核心技術的迭代升級;
生態層面,需進一步聚合產業力量,降低遷移成本,讓技術更好地適配實際場景,提升用戶體驗與認可度;
政策層面,信創相關政策的持續推進將提供重要助力,預計 2027 年將看到更多信創成果落地,為國產化率提升提供政策保障。
5 結語:國產 OS 的崛起,始于協同,成于篤行
《國產服務器操作系統發展報告(2025)》描繪的 “國產化率 65%”“300 億市場規模” 的藍圖,并非遙不可及的目標,而是開源生態協同、“云 + AI” 技術突破、RISC-V 架構創新與企業落地實踐共同作用的必然結果。當前,國產操作系統已在穩定性、安全性、兼容性等核心能力上獲得市場認可,在關鍵行業實現規模化落地,生態碎片化與核心技術短板也在社區協同中逐步破解。
從細分到通用,從可用到好用,國產操作系統的進化之路,既需要技術層面的持續攻堅,也需要生態層面的開放協作,更需要政策層面的引導支持。未來,隨著龍蜥等開源社區的持續發力,阿里云、中興等企業的深度參與,以及產學研各方的協同配合,國產操作系統將成為支撐數字經濟與國產化替代的核心底座,并在全球基礎軟件市場占據重要地位。
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在 AI 重塑產業格局與國產化替代加速推進的雙重浪潮下,《AI 進化論:智算時代 OS 的破局之路》以云、AI、安全等技術與服務器操作系統如何融合演進為主線,聚焦服務器操作系統在智算時代的進化之路,特邀學術權威、行業專家、客戶代表圍繞原生智能、原生安全、軟硬協同等熱點議題展開深度對話,并以阿里云服務器操作系統為例,系統性解析其技術架構、演進之路及場景應用價值,以期給行業帶來啟示與借鑒。
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