开源：从“复兴”走向“商业化”

本文做者：o****0

在美国版“知乎”Quora上搜“Open Source（开源）”，出来第一条问题是：

“Linux的失败真的是由于开源吗？”。其中一个回答给我不少启发：

“有些人把安卓和Chrome OS的成功归结于Linux开源，但我认为二者根本不相关。安卓和Chrome OS的成功并不是得益于Linux/GNU/FOSS，而是由于他们有一个‘聪明的、高利润的、闭源且专属的商业模式’（smart, highly profitable, closed source, proprietary business model）”。

从IBM鲸吞RedHat、微软收购GitHub到Elastic、MongoDB等初创公司相继上市，这一系列事件早就再也不是对开源自己的承认，而是标志着开源业务做为一种商业行为（business），其价值和模式逐渐复兴，终于得到了资本市场的普遍认可。

同时，初创团队和科技巨头在各自开源商业化过程当中的不一样策略与相互间的竞合关系，让我得到了更深层的理解。

毋庸置疑，IP（Intellectual Property，知识产权）造就了两代伟大的科技公司和高壁垒的商业模式：

• 以芯片销售和基带受权构建垄断地位的英特尔和高通；

• 以软件受权PC厂商的微软以及直接将原生操做系统和硬件捆绑销售的苹果。

后面两家公司所缔造的以开发者为中心的软件及App生态，外加软件自己的网络效应，直接推进了互联网、云计算、大数据和现在AI等技术的发展。在这个过程当中，用户和开发者对平台的依赖再一次加固了生态的壁垒。

壁垒带来垄断，垄断产生高利润。

在全部技术的背后还能看到另一家巨头的影子——谷歌，其策略彷佛跟上面全部公司的作法彻底相反。从开源Chrome浏览器、安卓系统、到深度学习框架Tensorflow等技术，在A16Z去年喊出“开源正在吞噬软件”以前，我已经坚决地认为谷歌是近十年来软件技术发展的最大贡献者和获利者，开源是其最重要的商业策略之一。

但通过这段时间的研究，当我再看到Quora上的那个回答时，逐渐明白了一个基本逻辑：

选择开源本质上是个技术方向性问题，不是商业问题，更不能成为一种商业模式。

回到安卓系统的例子，当年谷歌开源的只是AOSP部分（Android Open Source Project，安卓开源项目），收费的是GMS（Google Mobile Service，谷歌移动服务），GMS就是谷歌旗下各类应用及API，包括咱们熟知的地图、邮箱、Youtube和应用商店等。

因为安卓的内核自己基于Linux，后者要求安卓的核心代码必须免费公开。而GMS才是谷歌的“印钞机”，经过软件的网络效应和巨大用户基数，手机厂商最终不得不把它做为出厂标配，才让谷歌延续了来自IP世界的“高利润、闭源且专属”的商业模式，奠基了其在移动操做系统的霸主地位。

因此，从技术角度，涉及操做系统底层架构、操做性能、用户界面等部分，任何开发者或硬件厂商均可以根据开源代码进行二次开发。在遵照相关开源许可证的基础上，二次开发者有权自由选择是否开源，这取决于他们是否但愿直接从中获利。

此外，谷歌在开源Tensorflow后一年，旗下更多产品的性能获得快速提高，而本身的AI公司Deepmind也随后宣布采用新一代Tensorflow做为底层算法框架。可见开源与否对大多数公司来讲更是一个公开检验其核心技术领先性及可用性的机会。

HashiCorp是一家开发支持多云部署开源工具的公司，这个月刚宣布完成1.75亿美金的E轮融资。CTO Armon在一次关于开源的讨论会上说道：当面对开源或闭源的选择时，团队会先辨别问题是来自“技术复杂性（technical complexity）”仍是涉及“组织架构（organizational）”。若是影响的是工具或产品的基本使用效果，这就是个技术问题，解决后必须开源；若是来自公司内部的孤岛或效率问题，则不须要公开。

其次，若是想把一个开源项目（project）作成一款成功的开源产品（product），这才是商业问题。

有个开源项目在上线初没少在用户面前吃闭门羹，团队由UC Berkeley的几位博士生组成，被拒绝的主要由于是用户担忧团队毕业后可能解散。因而在2013年，你们决定全职投入并成立了一家公司，叫Databricks，现在已经完成了F轮融资，估值超过60亿美金。前三年团队只作一件事情，推广并行计算框架Spark项目并积极维护开发者社区。直到2015年，需求忽然喷发，代码贡献量激增，才让他们开始思考如何商业化。

这是大多数团队都会经历的一个过程，更有意思的是，Databricks的CEO Ali和HashiCorp的Armon都认为：成功的开源项目背后能持续提供核心支持的每每只是一个精简的团队或一家公司，最多两家。

而且，商业化对于初创团队（或处于成长期的公司）与大公司相比，主要有如下几点不一样，仅供参考：

• 出发点不一样：大公司可能在一个项目的早期便开源，凭借其号召力但愿更多人一块儿“贡献”迭代，初创团队则会在产品相对成熟的时候再开放，但愿尽快吸引用户深度“使用”，注重完善产品在工业环境下的综合表现。

  “开源不是个人一时冲动，而是深思熟虑、谋划已久”，物联网开源大数据平台涛思数据的CEO陶建辉曾在本身的公号上写道。三年时间写代码，不到十人的研发团队，项目在GitHub上线仅三个月就得到超过一万个star，这对初创公司来讲很是不易；

• 战略意义不一样：不管产品仍是生态可能仅是大公司商业战略的一环，而对于初创公司产品和用户就是所有。

  开源数据库上市公司MongoDB很是重视自助式开源产品“Community Server”，认为它是公司最重要的销售漏斗。当开源社区中的用户想在数据库上搭建应用时，就能够免费试用托管式的DbaaS（Database as a Service，数据库即服务）产品Atlas，当使用量进一步增长的时候便须要付费。随后公司销售将会在付费用户群中继续筛选具备更高阶需求和付费能力的销售目标，为他们提供企业级产品Enterprise Advanced，包括专属服务器、运维工具等增值服务；

• 运营策略不一样：所以大公司创建“联盟”（partnership），包括传统软件巨头、咨询公司、ISV（独立软件开发商）、集成商、SaaS服务商等伙伴，而初创团队更注重维护“开发者社区”（community）。

  尤为对于中国团队，从一开始就应该注意国际化问题，“从英文文档、教程、案例到辅导课程（tutorial）准备，创建严格的代码审核流程，重视每一位用户的贡献”，一流科技的CEO袁进辉对我说道，他公司旗下的深度学习框架OneFlow也将在几个月后开源。

因此，当作好了充足的思考和准备，决定要全身心投入到商业化运做的时候，“东风”在哪里？

第3、找到企业级客户，“SaaS”的重点不是“Software”，而是“Service”，正如“云服务”的重点不是云，而是服务。

尽管初创团队和大公司在开源初期的出发点和策略有所不一样，但当前者发展到后期或被大公司并购后，这些行为的边界将会逐渐模糊，新的差别会很快出现：

• 之前用户大可能是“开发者”，如今开发者不能彻底表明他的“企业”，必须从新调研企业级客户的真实且完整的需求；

• 之前用户发现了代码错误提交的是“pull request”，而后等待你的回复，如今客户会在半夜给你的客服致电，要求马上处理问题；

• 之前客户习惯独立下载软件并私有部署，但愿你在必要时提供在场支持和维护，如今他们习惯把更多应用和数据放在云端，并但愿你也能提供相似的“服务”和收费方式。

你会发现，这些新特色的出现基本跟开源与否无关。

以RedHat为首的开源1.0时代随着RedHat在2018年被IBM以340亿美金收购而落下帷幕，2.0时代的“东风”即是面对新特色之下全新的商业模式、产品路线和应用架构——SaaS、“Developer-led（开发者导向）”以及云原生。

我在《Salesforce后平台崛起的机会》中阐述了SaaS和云原生的重要性和机会，这里就“开发者导向”补充几点：

• 首先在开源初期，得到社区里的开发者支持（advocacy）相当重要，缘由再也不赘述；

• 产品化后，须要进一步为开发者提供额外服务，让他们能专一在应用级开发上。随着开发者在公司采购决策的影响力增长，产品将颇有可能造成面向企业级客户的销售转化。这相似Zoom之因此能改变公司自上而下的采购模式，正是由于员工在企业IT采购中的影响力逐年上升；

• 最后，深刻企业级客户的研发甚至业务流程，构建全栈方案。这对于在底层基础设施层（infrastructure）从事相关开源项目的公司来讲可能更重要，缘由在后面会解释。

  陶建辉也分享过，“从一开始设计，就决定要打造一个全栈的时序数据处理工具，不只只是一个时序数据库，还提供缓存、流式计算、消息队列、订阅等系列功能”，才能最大程度减小产品对系统资源的消耗和维护的复杂度。

只有作到以开发者为导向，才能最终作到以客户为中心。

最后，面对绕不开的“若是BAT（国外是FAANG)作了，你怎么办？”这个问题，谨慎选择开源许可证，保护IP。

对开源许可证的类型，给你们作个快速概括：

（来源：https://www.cnblogs.com/newcaoguo/p/7103249.html）

促使我思考这个问题来自如下几个事件：

• 原有的GPL协议，因为网络服务（Web service）公司的兴起（如Google）产生了必定漏洞，好比使用GPL协议下的开源软件，它并不发布于网络之中而只是经过云提供服务，则公司能够自由的使用GPL协议却不开源本身私有的解决方案。因此，AGPL的出现就是为了弥补这个漏洞；

• 2018年10月，MongoDB宣布其开源许可证从AGPL v3切换到本身定义的SSPL（Server Side Public License，服务器端公共许可证）。SSPL会明确要求托管MongoDB实例的云服务商（尤为在亚洲的公司，大家细品）要么从MongoDB获取商业许可证，要么向社区开源其服务代码，意在打击逃避AGPL监督的行为；

• 2019年1月，亚马逊AWS推出托管文档数据库服务DocumentDB，与MongoDB彻底兼容。官网宣称能够“提供大规模运行关键任务型 MongoDB 工做负载时所需的性能、可扩展性和可用性”，同时提出能帮助用户“轻松地将本地或在亚马逊云上的MongoDB数据库迁移到DocumentDB，而且几乎不会出现停机”。产品推出后当即在开源社区引发巨大争议，而MongoDB股价在当天下跌13%。

AGPL虽然试图在规则上弥补上述“Web service loophole（网络服务漏洞）”的问题，但从MongoDB推出SSPL便知道效果不佳。更让我担忧的是DocumentDB的出现把一个技术方向性问题直接推到了商业可行性层面，让“云服务”在众多以SaaS模式进行开源商业化的初创公司面前成为了一把双刃剑：

客户把数据和计算交给开源公司，而开源公司的服务质量（包括性能、可扩展性和可用性）又取决于云服务商（AWS、阿里或微软等）同时其代码还暴露在公开环境中。那么不管从规模经济仍是服务质量来看，后者在基础设施层上自然具备必定优点。

固然，如同上面所说，随着对全栈服务、混合云部署以及在物联网设备和边缘上区别处理等特殊需求的出现，一开始就在云上设计、开发并维护相关产品的初创公司会逐渐造成本身的护城河。

因此，当公司选择了SaaS做为商业运做的基本模式后，判断护城河坚固与否和其商业价值，最终仍是会回到SaaS最核心的几个指标：例如增加、流失率（Churn rate）和收入留存率（NDR）等。

AI三要素算法、算力和数据中，谷歌对后二者拥有足够强的优点，在开源安卓上尝到甜头后，2015年开源深度学习框架Tensorflow便成了瓜熟蒂落的事情。百度也在2016年开源了其深度学习框架“飞桨”，上周清华大学正式对外开放自研的深度学习框架“计图”，而这周轮到旷视的“天元”。有传闻称华为也计划在今年开放早已上线的深度学习平台MindSpore（近日已开源），仔细看各家都有本身的技术特色和商业小算盘。

将来在AI、基础设施以及IoT等前沿领域和相关技术上，咱们必定会看到更多国内开源项目及科技巨头的行动。

但须要很是谨慎的是，这与所谓的“国产替代”不可相提并论。缘由以下：

• 开源社区是全球开发者同场竞技和知识共享的地方，仅获得国内的“开发者支持”既没有说服力也不够有影响力；

• 从“开发者导向”到“以客户需求为中心”，除了个别敏感领域外，开源公司的客户群体理应不分国别。况且若是连企业级客户的安全及隐私性都没法保证，如何确保那些高危领域的安全呢？

• 以SaaS为主要模式的开源产品，因为自助服务（Self-service）而造成的网络效应，天然会为公司带来全球性口碑。这将直接影响SaaS的核心指标，任何保护性政策都对公司长期商业价值没有任何好处。

哪怕对于一切“国产替代”的项目，我很是认同松禾资本的董事总经理郭琤琤在《国产替代：沸腾的十年大潮 | 松禾研究》中的观点：“咱们要的是真实的替代，不要伟大的备胎。”

那么，在这个“开源正吞噬着软件”的时代，咱们将会看到什么样的项目和公司呢？

一个在前端经久不衰的开源服务，背后必然有一个具有高度凝聚力和全球化视野的开发团队，以及围绕这个团队而组建的高度商业化运做的公司，这与国别无关。

做者介绍

高宁，职业 VC，主要关注科技和企业服务领域，由于我的兴趣和职业关系，会同时关注二级市场对标公司的走势。

投稿要求见：

https://my.oschina.net/editorial-story/blog/1814725

原文连接地址：https://developer.baidu.com/topic/show/290964