1.5亿次月下载！中美用户各半scikit-learn如何借AI指数级增长|learn|scikit|中美用户|人工智能模型|智能体|算法

当人工智能从「回答问题」走向「自主行动」，一个全新的时代正在到来。

从 2000 年代开启网页时代的 LAMP Stack，到 2010 年代定义云计算的 Cloud/SaaS，再到今天正在发生的 Claw Stack（Compute、Language Models、Agents、Workflow）——计算范式的第三次跃迁已经开始。这一次，基础设施不再只服务于人类，而是同时服务于自主智能体。智能体经济（Agentic Economy）的帷幕，正徐徐拉开。

正是在这样一个节点，GOSIM Paris 2026 AI Vision Forum 于 2026 年 5 月 4 日在风光旖旎的巴黎塞纳河畔的 Les Jardins du Pont Neuf 正式举行。

GOSIM，全称 Global Open-Source Innovation Meetup（全球开源创新汇），由 CSDN 创始人 & 董事长蒋涛、Second State 创始人 Michael Yuan 联合发起。继去年在的高密度闭门对话之后，今年将 AI Vision Forum 成功带到了巴黎。作为 GOSIM Paris 2026 的开篇重磅活动，本次论坛汇聚来自全球的受邀嘉宾，遵循 Chatham House Rule 展开坦诚对话，共同探讨一个关乎人类未来的核心命题，当 AI 重塑人类角色之时，我们如何确保人的核心价值始终居于中心？

全天议程涵盖四大核心议题，智能体 AI 系统、AI 教育应用、可信 AI 治理、开源与数字公共品，从系统架构到教育变革，从治理安全到公共产品，构成一幅关于智能体时代的完整图景。

以下是今日完整议程与嘉宾阵容。

开场主旨演讲：从开源到开放，AI 不应吞噬人类

在主持人 Jesse McCrosky（Principal AI Architect, Egen AI）的开场引导下，论坛以两场极具分量的开场致辞拉开帷幕——一位是深耕开源基础设施二十余年的法国技术老兵，一位是享誉全球的数学家与菲尔兹奖得主。两人分别从产业与学术的视角出发，共同指向同一个命题：在 AI 加速奔跑的时代，唯有“开放”，才能让人类不被技术吞噬。

Yann Lechelle：AI 应是“白盒”，而非“魔法”

首位登台的主旨演讲嘉宾 Yann Lechelle 是 Probabl 的执行总裁兼董事长——这家位于巴黎的公司，是全球最流行的机器学习框架之一 scikit-learn 的守护者。作为一位连续创业者、前 Scaleway CEO，Yann 以四十年的软件从业经历，为听众勾勒出一幅关于时间、技术与人类角色的宏大图景。

紧接着，Yann 用 70 秒回溯了计算界面的 70 年演化史：从打孔纸卡，到 UNIX 终端，到 MS-DOS，到图形界面，到移动触屏，直至今日可以“自然交互”的 AI。每十年一次范式革命，而这次革命的本质是——机器终于开始适应人类，而不再是人类适应机器。

当麦肯锡 2017 年的专家预测与 2023 年现实发生剧烈偏差，当 Andreessen Horowitz 那句“软件正在吞噬世界”演化为“AI 即将成为世界”，Yann 发出了最为尖锐的警示：

“这是不可接受的。技术应该服务我们，而不是欺骗我们。”

他甚至坦言，自己曾深爱 Arthur C. Clarke 那句“任何足够先进的技术都与魔法无异”，但如今不再喜欢——因为魔法是有欺骗性的，AI 不应是黑盒，而应是可被理解的白盒。他带领全场喊出那句堪称本次论坛精神口号的话：

“I will not be eaten by AI.”（我不会被 AI 吞噬。）

为回应这一命题，Yann 系统梳理了开源作为“挑战者武器”的历史脉络：1970 年代 IBM 的垄断催生了自由软件运动与开源许可证；Amazon 依靠开源虚拟机在 Sun Microsystems 的压力下幸存，并诞生了 AWS；当微软成为挑战者，曾痛斥“Linux 是毒瘤”的他们最终全面拥抱开源；当 OpenAI 选择闭源，Meta 以 Llama 2 回应，继而引发 Mistral、DeepSeek 的开放权重浪潮。

尤其引人深思的是，他指出：美国对华的技术制裁，反而成为中国拥抱开源的最强推手——从 RISC-V 到鸿蒙，从千问到 DeepSeek，中国的开源加速度令白宫在 2025 年明确转向“只支持开源”，三天之后 OpenAI 便宣布开源两款模型。“开源，是所有挑战者的武器，而我们在座每一个人，都是 AI 的挑战者。”

最后，Yann 抛出他写入新书的核心框架——开放计算基础设施的七大支柱：开放科学、开放数据、开放标准、开源软件、开放权重、开放平台、开放硬件。他分享了一个令人振奋的数字：scikit-learn 月下载量已达 1.5 亿次，用户在美中之间几乎各占一半；而 GenAI 对这一基础库的调用，正以指数级方式推高其使用量。

“没有这七大支柱，就没有真正的 AI。这是我们必须发展、必须推动、必须要求透明的答案——唯其如此，算法明天才不会把我们当作早餐吞下。”

Sir Timothy Gowers：当 AI 走进数学殿堂，开放决定公平

紧接着登场的，是一位让数学界和学术界都为之瞩目的特别嘉宾——Sir William Timothy Gowers，菲尔兹奖（数学界的“诺贝尔奖”）得主、法兰西公学院组合数学讲席教授、剑桥大学研究教授、剑桥大学三一学院院士。

作为一位以谦逊著称的数学家，Timothy 爵士以“稍微的外人”自谦——他并非 AI 研究者，但长期深耕自动定理证明，近年来亲身感受到 AI 对数学研究的剧烈冲击。“数学家们正非常强烈地感受到来自 AI 的热浪。”这句开场，在场内激起了一阵会心的低语。

更令人印象深刻的，是 2009 年他发起的博学者计划（Polymath Project)——他在博客上公开提出一道数学难题，邀请全世界的数学爱好者以完全开放的方式在评论区接力推演。“令我们深感惊讶的是，这个难题在大约六周内，就被这种大规模的集体努力解决了。”这在数学史上几乎闻所未闻——一项传统上高度私密、强调“孤独冥想”的智力活动，第一次以众包、实时、公开的方式完成了突破。

但也正因如此，Timothy 爵士对当下的 AI 时代表达了深切的忧虑：

“数学界存在一种焦虑——我们可能即将进入这样一个世界：拥有强大模型权限的人，将能用这些模型证明伟大的成果；而无法获得这些模型的人，将处于巨大的劣势。”

他所担心的，不仅仅是算力分配的不均，而是一种结构性的学术不平等：如果只有美国顶尖大学的研究者才有机会调用前沿大模型，那么全球南方国家、资源有限的研究机构，将被系统性地排除在下一代数学突破之外。“这将是一个非常糟糕的后果。”

正因如此，他的结论清晰而坚定：开源模型越强大、越普及，机会就越公平。作为一位菲尔兹奖得主，他为这场论坛盖上了一枚极具分量的印章——

“出于各种各样的原因，开放对于作为数学家的我都至关重要。所以，我非常高兴我们今天能在这里举办这个论坛。”

两场开场演讲，一产业、一学术，一警示、一呼吁，共同为全天的讨论奠定了基调：面对 Agentic AI 汹涌而至，唯有开放，才能让人类始终居于核心。

四大议题：勾勒智能体时代的全景

论坛一：Agentic AI Systems —— 智能体系统与人机共生

紧随开场 Keynote，全天的第一场圆桌对话随即展开，讨论很快聚焦到一个核心问题：当人与智能体系统走向真正的共生，我们究竟在把什么交给机器、又该守住什么？

现场几位嘉宾从不同角度快速切入：有观点强调，开放计算、开放数据与开放评估将成为智能体时代的基础设施；也有嘉宾指出，面对智能体行为的不确定性，现有开源许可证与标准体系正面临新的挑战；围绕软件工程实践，有人认为工程师正在从“写代码”转向“编排系统”；谈到人才培养，则有人提出，在智能体参与开发的环境下，初级开发者的成长路径需要重新设计；而在模型选择上，开放权重与闭源模型在实际落地中的差异，也成为现场反复对比的焦点。

这场汇聚了标准制定者、前沿实验室、独角兽企业与开源社区的讨论，为全天关于 Agentic AI 的思考埋下了第一组关键问号。

论坛二：Agentic AI in Education —— 学习与创造力的重塑

第二场论坛将话题引向教育领域：当 AI 不再只是工具，而开始以“学习伙伴”的身份出现，教育本身会发生怎样的变化？

这场讨论以一场主题分享开场，现场嘉宾从“认知设计”的角度切入，探讨为何当前 95% 的 AI 教育试点项目失败，以及智能体如何通过更好的认知架构真正赋能学习。

随后的圆桌环节转入多维度讨论，不同背景的嘉宾从各自实践出发，围绕 AI 原生学习环境、多模态知识系统、具身智能在教育中的应用，以及如何在智能体时代培养学生的批判性思维与创造力等议题展开对话。

相比给出答案，这场讨论更像是在重新界定问题——当学习过程本身被智能体深度介入，教育不只是“如何使用 AI”，而是“如何在与 AI 共处的环境中学习”。

论坛三：Trusted Agentic AI —— 治理、安全与主权

午后的第三场圆桌把问题收得更紧：在智能体快速走向落地的当下，所谓“可信 AI”，如何从概念展示走向真正可执行的工程体系？

现场几条核心观点逐渐浮现，即现有监管框架必须适配智能体的动态性与不确定性，而透明性、可解释性与公平性依然是可信 AI 不可动摇的基石。转向多智能体系统，互操作标准被视为规模化的关键；与之相应，身份验证与跨系统协作也急需更明确的国际规则。再向底层看，基于密码学的验证体系正成为支撑主权 AI 的关键基础设施。

围绕这些问题，讨论进一步延伸到合规路径、跨境协作与供应链依赖等现实挑战，现场提问同样直接，将“可信”这一命题从技术推向了制度与治理层面，也为可信智能体的未来勾勒出一幅兼具技术深度与全球视野的路线图。

论坛四：Open Token & Digital Public Goods —— 开放与可持续的基石

压轴登场的 Panel 4，把视角拉回至更宏大的基础设施层面：Open Token 作为 AI 算力的公共事业意味着什么？当开源不再只是代码，而是算力访问权；当维护者面临 AI 贡献潮的 110% 增量却资源不变——谁来为开放创新的可持续性买单？

本场论坛采用“主题演讲 + 圆桌讨论”的结构展开，汇聚了来自系统级软件基金会、头部大模型厂商、国际研究机构以及开发者社区的多方代表，共同讨论 Agentic AI 时代的基础设施底座问题。

讨论从底层维护体系的现实压力切入，揭示了 AI 时代贡献规模快速膨胀与资源供给之间的结构性错配，并进一步延伸至商业公司通过算力回馈生态所体现出的深层逻辑。与会嘉宾指出，算力获取权的重新分配，对于激活边缘化社区与释放全球创新潜力具有重要意义；而破解开发者生态碎片化困境的关键，则在于建立商业力量与开源社区之间更稳定、更高效的协作机制。

围绕“开放如何持续”这一核心问题，讨论并未形成单一结论，但几条共识性的方向逐渐清晰：Open Token 不应是慈善，而应是战略投资——企业回馈算力，本质上是在为自己尚未定义的未来用例下注；可持续性需要三条腿走路——现金、实物算力与志愿者时间缺一不可，单一资源模式在 AI 时代已不再可行；全球协作的前提是承认不对称——只有在互补而非竞争的框架下，才能共同构筑真正的“数字公共产品”。

这场压轴对话，为全天的思想交响留下了一个开放式的尾音——答案尚未写就，但提问本身，已经是行动的开始。