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4月28号，微软在GitHub上发布了86-DOS1.00的完整
4月28号，微软在GitHub上发布了86-DOS1.00的完整内核源代码。MIT许可证。我盯着这个仓库看了很久。不是因为代码复杂。45年前的操作系统内核，汇编写的，总共没多少行。让我停下来的，是代码被发现的地方：一堆布满灰尘的点阵打印机纸，塞在TimPaterson的车库里。TimPaterson就是86-DOS的原作者。1980年，他在西雅图计算机产品公司写了这个系统。1981年，微软花75,000美元买下了它，改名叫MS-DOS。这笔交易奠定了微软在PC操作系统上的统治地位。45年后，两位技术史学家，高宇峰和RichCini，找到了Paterson保存的这些打印稿。发黄的连续打印纸，上面还有手写的注释。他们一页一页扫描、OCR、转录，把整份代码搬上了GitHub。微软VPScottHanselman确认了一件事：转录出来的代码，重新编译后跟原始二进制逐字节完全一致。微软不是在拒绝开源。他们是在从最早的东西开始，一年一年往外掏。这条开源线不是孤例。2018年他们公开了MS-DOS1.25和2.11，2024年放出了MS-DOS4.00和多任务DOS。今年放的是最早的一个，86-DOS1.00，也就是MS-DOS的前身。一次比一次老，一次比一次接近源头。那问题就变成：为什么是DOS？为什么不是Windows？我翻了一圈资料后觉得，原因没多复杂，就三个字：能开和不敢开。DOS的代码是干净的。86-DOS是Paterson一个人写的，微软买了版权。45年过去了，没有第三方的代码纠缠，没有还在生效的商业合同。纯粹的软件考古学对象。Windows不一样。Windows3.x、95、98里面嵌着大量第三方的代码，字体渲染、网络协议栈、多媒体组件。当时的授权协议根本没考虑"将来开源"这件事。微软如果要开源这些版本，得先找到几十家几十年前可能已经倒闭的公司，跟他们的法务谈。老Windows里还有一些尴尬的东西。IE浏览器的一些代码来自Spyglass公司，后来的反垄断官司就围绕这部分展开。你让微软现在去开源含IE代码的Windows95？法务部大概会直接掀桌。还有个更现实的问题：老Windows里可能存在安全漏洞的根基代码。NT内核的一些设计在Windows11里还在用。开源老版本可能暴露仍在使用的加密机制或权限模型。所以微软的策略很清楚：DOS可以敞开了给，Windows不行。这次开源GitHub仓库名是DOS-History/Paterson-Listings。我特意去翻了里面的文件。DOSIO.ASM、DOSMES.ASM、CHKDSK.ASM，文件名都是大写，注释稀疏，寄存器操作到处飞。8086汇编，早期的x86。SeattleComputerProducts8086Assembler编译的。有个细节我反复看了好几遍：不是每一行都能OCR识别出来。有些字符糊了，有些打印纸折痕处的字迹断了。两位史学家对比多个版本、查Paterson的手写修改、甚至通过上下文逻辑推断，才补齐了所有缺失的部分。这活干了几个月。我在终端里翻这个仓库的时候，突然意识到一件事。我爷爷那辈人留下的东西可能是老照片和家书。程序员留下的遗产是一堆汇编文件和一个gitlog。45年前的代码今天还能被人读到、被人理解、被人在GitHub上点star。这件事本身就很浪漫。软件能活的比硬盘长，前提是有人在它死之前把它挖出来。微软开源的这三批DOS代码，都是MIT许可证。MIT是目前最宽松的开源协议之一。你可以拿这些代码做任何事：学习、修改、再发布、甚至商用。微软没有用更严格的协议（比如只准看不准用的那类），也没有加什么附加条款。这说明微软对DOS的态度是"这东西是历史，历史属于所有人"，而不是施舍性地给你看一眼。回到原问题：为什么微软不开源老版本Windows？答案是他们在开源老代码这件事上比想象中走得远。只是他们从最干净、最安全、最没有法律风险的地方开始，DOS，而不是Windows。Windows可能有朝一日会出现在开源清单里，但路比DOS长得多。翻完这个仓库我有一个感受：不是所有代码都该烂在私有服务器里。45年前的DOS内核躺在TimPaterson的车库里，差点就跟垃圾一起扔掉了。现在的代码放在GitHub上，理论上永生了。但如果没人主动去做这件事，去找、去扫、去校对，那些改变过计算历史的代码，还是会消失在时间的缝隙里。75,000美元买了未来几千亿美元的操作系统市场。现在他们把这个起点白送给了所有人。
由于Token成本飙升且难以持续，微软已取消了Claude的内部使用许可；与此同
由于Token成本飙升且难以持续，微软已取消了Claude的内部使用许可；与此同时，Uber在短短四个月内就耗尽了其2026年的全部人工智能预算。为了应对飞涨的成本，美国人工智能软件的价格普遍上涨了20%至37%，迫使GitHub（微软子公司）放弃固定费率方案，转而采用基于使用量的计费模式。成本的持续攀升迫使企业直面人工智能应用扩展的残酷现实。而随着Anthropic、OpenAI和谷歌相继提高价格，那些基于“成本将持续下降”假设而建立的商业模式正面临崩溃。如今，企业面临着两难选择：要么限制人工智能的使用，这将扼杀实验室的收入和增长；要么迫使实验室降低价格，自行承担损失。无论选择哪条路，人工智能行业目前的估值水平都已难以为继。科技AI
谁能想到，2026年AI圈最疯狂的“养虾热”，凉得比任何一次风口都快。先给大
谁能想到，2026年AI圈最疯狂的“养虾热”，凉得比任何一次风口都快。先给大家甩一组官方实锤的冰冷数据，看完你就知道这场崩盘有多夸张：据非凡产研最新统计，今年4月，曾经火遍全网的OpenClaw（龙虾）月访问量直接腰斩到1420万，环比暴跌50.67%。腾讯旗下的衍生产品QClaw更离谱，一个月时间访问量环比暴跌99.19%，相当于100个用户里，99个直接跑路，几乎是一夜之间回到了解放前。就在两个月前，这只龙虾还是整个科技圈的绝对顶流，3月3日，OpenClaw在GitHub的Star数正式突破25万，只用了不到60天，就超越了前端框架React花13年才攒下的成绩，成了GitHub有史以来增长最快的开源项目。当时就有人泼过冷水：“如果连安装都要找人代劳，那装好了也没什么用”，只是这句话很快就淹没在了全民狂欢的声浪里，现在回头看，这句话成了这场热潮里最扎心的真相。第一批跑路的，就是那些跟风冲进来的普通人，他们以为龙虾是和豆包、DeepSeek一样，打开就能用的聊天机器人，结果花了钱找人装完才发现，这东西根本不是“开箱即用”。部署环境、调用API、配置授权、调试插件，每一步都是门槛。很多人花了整整一周跟着教程折腾，最后还是没把龙虾跑通；就算好不容易跑起来了，还要天天盯着它有没有出错，任务跑失败了要手动修正，花的时间比自己手动做事还多，完全是时间成本倒挂。还有很大一部分人，当初养虾纯粹是为了社交货币，他们根本没有实际的使用需求，就是赶个潮流，截个图发个朋友圈，跟朋友聊天的时候能说一句“我也在玩AIAgent”，显得自己走在科技前沿。现在热度一过，没人讨论了，自然也就再也没打开过。另一批离场的，是抱着“一人公司”梦想的创业者，他们本来想着用龙虾做数字员工，一个人干一个团队的活，不用发工资24小时干活。结果真用起来才发现，这哪里是数字员工，根本是“数字祖宗”，天天要充Token“喂着”，出了错要手动擦屁股，维护成本比雇一个真人还高。再加上4月初Anthropic直接断供，订阅服务不再支持OpenClaw，养虾成本直接翻了好几倍；OpenClaw自身架构调整，又搞出大面积用户体验崩溃。在此情况下，这场吹了三个月的泡沫，直接就破了。说白了，这场养虾热从一开始就是一场FOMO情绪催生的虚假繁荣。所有人都在怕错过风口，所有人都在跟风，却没人停下来想过：自己到底有没有真实需求，这个工具到底能不能解决自己的问题。现在潮水退去，裸泳的人全跑了，AI风口的韭菜，又被扎扎实实割了一茬。
对于不懂代码又想vibecoding的兄弟们有福了谷歌偷偷上线了个神仙工具叫
对于不懂代码又想vibecoding的兄弟们有福了谷歌偷偷上线了个神仙工具叫CodeWiki，专门拯救那些在GitHub上看着超牛、上手却两眼一黑的开源项目。用法简单到离谱：直接把仓库链接丢进去，AI立马就能把整个项目“嚼碎”了喂到嘴边，直接变出一份活生生的交互文档！它不光能生成超清晰的架构图和依赖关系图，让你一眼看清项目骨架，还能把每个模块怎么跑的、怎么用，给你拆解得明明白白，顺手连保姆级教程都备好了。但最绝的必须是里面内置的那个聊天机器人！这货可是把整个代码库都吃透了的专属私教。你随时可以追问它：“哎，这个鉴权逻辑在哪实现的？”或者“我想加个新功能该怎么改？”它都能精准回答，还能直接带你跳转到对应的代码行。这就相当于给每个开源项目配了一个24小时在线的原作者当私教啊！再也不用硬着头皮啃那些README写得跟天书一样的“祖传代码”了
我觉得DeepSeekV4一发布就开源，最大的亮点就是：Ds4直接证明，前几天黄
我觉得DeepSeekV4一发布就开源，最大的亮点就是：Ds4直接证明，前几天黄仁勋说的话全对了。黄仁勋前几天在一场AI行业峰会上的发言，当时在圈内还引发了不少讨论，有人觉得他是站在巨头立场画大饼，有人觉得他过于乐观，毕竟之前很多大模型要么藏着掖着不肯开源，要么开源的都是阉割版，核心技术一点不外露，普通人拿过去根本没法真正投入使用，更别说基于它做创新。他当时明确提到，AI不是少数科技巨头的专属游戏，开源才是推动整个行业往前走的核心动力，只有让更多开发者拿到完整的模型、代码和工具，才能快速催生更多应用，让AI真正落地到各行各业，甚至还提到，未来优秀的开源模型，性能会快速追赶甚至超越闭源模型，不用再依赖巨头的技术垄断。Ds4一发布就直接把黄仁勋的这些话，变成了实打实的现实，没有一点虚的，它不像其他开源模型那样遮遮掩掩，这次直接开放了完整的千亿参数模型权重、全部训练代码，还有配套的优化工具和调试手册，甚至连训练过程中用到的数据集细节都做了公开，哪怕是刚入门的开发者，只要有一台普通的消费级GPU，就能下载调试，不用再花大价钱搭建大型服务器，也不用求着巨头要API权限。黄仁勋还提到，开源的核心价值不是免费，而是打破壁垒，让不同层级的开发者都能参与进来，形成良性的生态循环。Ds4开源后的数据，刚好能佐证这一点。发布仅仅24小时，它的下载量就突破了10万次，GitHub上的星标数量3天内就涨到了1.2万，远超同期发布的其他开源模型。其中有不少是中小企业的开发者，还有高校的科研团队，甚至还有一些个人开发者，他们不用再花费大量成本去研发基础模型，直接基于Ds4做微调，就能快速适配自己的业务需求。杭州有一家做智能客服的中小企业，之前想开发一款适配电商场景的AI助手，要么花几百万买闭源模型的API授权，要么自己组建团队研发，周期至少要一年，Ds4开源后，他们基于模型做了简单微调，只用了20天就做出了符合需求的产品，成本直接降低了60%，还不用依赖任何巨头的技术支持，这正是黄仁勋所说的“让AI惠及更多人”。之前还有人质疑黄仁勋，觉得开源会让模型的安全性和稳定性得不到保障，毕竟代码和权重公开后，很容易被滥用。但Ds4的做法，也刚好回应了这种质疑，它在开源的同时，加入了完善的安全管控机制，对模型的使用场景做了明确规范，还提供了安全检测工具，开发者使用时必须遵守相关协议，一旦发现滥用行为，会立即终止其使用权限。这种“开源不放开安全”的模式，也和黄仁勋提到的“开源与安全并行”的观点完美契合，黄仁勋当时就说，开源不是无底线的放开，而是在保障安全的前提下，让技术流动起来，Ds4用实际行动证明了这一点是完全可以实现的。黄仁勋还强调过，AI的发展离不开生态共建，单一企业的力量终究有限，只有让更多人参与进来，才能推动技术快速迭代。Ds4开源后，已经有上百家企业和科研机构加入到它的生态建设中，有的开发者优化了模型的推理速度，让它在普通设备上也能流畅运行；有的开发者基于它开发出了医疗、教育、金融等行业的专属模型；还有的高校利用它开展AI教学和科研，培养了一批相关领域的人才。短短半个月，就有近百个基于Ds4的衍生应用问世，涵盖了智能办公、内容创作、工业检测等多个领域，这种生态迭代速度，正是黄仁勋所期待的。更关键的是，Ds4的开源，也打破了之前国外开源模型的垄断。之前国内很多开发者依赖国外的开源模型，不仅要面临技术壁垒，还要担心海外政策的限制，一旦国外停止开源，很多业务就会陷入停滞。Ds4作为国内自主研发的开源大模型，不仅性能出众，还完全自主可控，它的开源，让国内开发者有了自己的选择，不用再受制于人。这也刚好印证了黄仁勋的另一个观点：开源能推动技术自主创新，减少对外部的依赖，让整个行业实现良性发展。开源模型不是简单的代码开放，而是真正践行了黄仁勋所说的开源理念，用实打实的性能、完善的生态和可控的安全机制，证明了开源模式的可行性和价值。黄仁勋的话，之前还被很多人当成口号，Ds4一出来，就把这些口号变成了现实，让所有质疑者都闭了嘴。无论是性能数据、生态建设，还是开发者反馈，每一个细节都在证明，黄仁勋之前说的每一句话，都没有夸大，都是对AI行业发展的精准判断。现在整个AI行业都在讨论Ds4，不是因为它有多完美，而是因为它用实际行动，印证了黄仁勋关于开源的所有判断，也给国内AI行业的发展指明了方向。它让更多人明白，开源不是妥协，不是免费送技术，而是一种更高效的发展模式，只有打破壁垒、共建生态，才能让AI技术真正落地，才能让整个行业实现快速进步。Ds4的开源，不仅是自身的一次突破，更是对黄仁勋言论最有力的佐证，也让所有人看到了开源AI的巨大潜力。
据公开信息，美国科技公司Meta计划向公众开放其最新人工智能模型的源代码版本。此
据公开信息，美国科技公司Meta计划向公众开放其最新人工智能模型的源代码版本。此举发生在加州门洛帕克总部主导下，面向全球开发者及研究机构。开放源代码旨在加速AI技术迭代、促进社区协作并增强模型透明度。具体模型名称与发布时间尚未正式公布，但相关代码预计将于二季度内上线GitHub等主流平台。
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[环球网科技综合报道]3月4日消息，据路透社援引TheInformation报道称，OpenAI正秘密研发一款全新的代码托管平台，旨在直接挑战微软旗下GitHub的市场地位。据介绍，OpenAI启动该项目的直接导火索是近期GitHub服务稳定性的下降。...
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