44
0
0
Скопировать ссылку
Telegram
WhatsApp
Vkontakte
Одноклассники
Назад

Корпоративный open source

Время чтения 1 минута
Нет времени читать?
Скопировать ссылку
Telegram
WhatsApp
Vkontakte
Одноклассники
44
0
0
Нет времени читать?
Скопировать ссылку
Telegram
WhatsApp
Vkontakte
Одноклассники

Всем здравствуйте. На связи снова Андрей Федоров, и это вторая статья из цикла, где я с позиции внешнего наблюдателя с многолетним опытом в корпоративном open source пытаюсь проанализировать, что происходит сейчас, чем вызваны текущие изменения и что будет дальше. 

Проблематику для второй статьи пришлось повыбирать, ведь в отношениях корпораций и open source, как и в реальной жизни, тяжело понять, где проблема, а где последствие. 

Идеология open source часто включает уверенность в том, что возможен всеобщий равный доступ и достойное вознаграждение для создателей бесплатного ПО. Есть ощущение, что эта идея вошла в конфликт с самой человеческой психологией, анализировать которую я не возьмусь. 

В первой статье я упомянул, что сегодня на open source зарабатываются миллиарды. Это, разумеется, не root cause, а последствие, которое двигает ситуацию к состоянию конфликтов. Происходят сделки, крупнейшие в индустрии (IBM & Red Hat). В этой статье посмотрим на показательные события 2023 года и попробуем понять, что послужило предпосылкой. 

Корпоративный open source

2023-й как водораздел стратегии в open source 

Когда ломается проприетарный инструмент, который используют миллионы людей, часто можно услышать вопрос: может, всё же лучше, надежнее и проще использовать open source? И пользователи делают выбор в пользу открытого ПО. Есть примеры сугубо технологические, например при миграции стека, а есть более комплексные, которые и сформировали мое видение 2023-го как года водораздела, когда тренд на изменения в open source набрал силу и показал, что жить дальше, как жилось раньше, нельзя. Если не думаешь о бизнесе, будет сложнее. 

Первый пример — X (Twitter). В 2023-м сообщество сказало: не будем пользоваться «проприетарным, ангажированным инструментом, в котором слишком много контроля над общением, перейдем на свободный Mastodon». Сначала количество перешедших пользователей было вполне солидным, но после пика резко сошло на минимум. В будущем возможны изменения, но эта ситуация разрешилась показательно: в борьбе между корпорацией с маркетинговыми бюджетами, лидер которой был активен в работе с сообществом, и просто сообществом, работающим фактически на идее, выиграла корпорация. 

Другая ситуация из 2023 года: Adobe попыталась купить мегаконкурента Figma за 20 миллиардов долларов. Сообщество Figma забеспокоилось, так как поглощения слишком часто заканчиваются печально для компаний как в целом, так и в деталях: изменением лицензий, функциональности, цены. Часть аудитории Figma ушла на Penpot, open source конкурента Figma. Это выглядит как позитивный финал, ведь сообщество выросло, клиенты начали приносить деньги разработчикам. Но для того чтобы освоить новое сообщество в финансовом смысле, нужно иметь бизнес-модель. Ориентироваться на то, что пользователи будут донатить, уже нельзя. 

Контрпримером 2023 года стало изменение Unity своей лицензии. Часть пользователей перешла к Godot, разработчики которого создали коммерческую компанию. 

Большинству open source проектов в лучшем случае удается получить лишь некоторое количество (часто меньшее, чем зарплата сеньор-разработчика) донатов либо просто отсутствие проблем. А в худшем случае их почту завалят запросами и вопросами корпоративные пользователи и разработчики. 

Искусственный интеллект, научное сообщество и open source

В этом месте я отойду немного в специфическую сторону искусственного интеллекта и взаимодействия научного сообщества с open source. Нужно это как спойлер к двум следующим статьям, про бизнес-модели open source и искусственный интеллект. Научное сообщество стало одним из ключевых компонентов мягкой силы для популяризации open source. Можно выкладывать свои наработки, взаимодействовать с широким сообществом, инженерная часть которого может привнести значительный вклад в научные разработки. Как только в этот поток начали попадать разработки, связанные с данными, и конкретно то, что называется широким термином искусственного интеллекта, выяснилось, что бизнес-модель может существовать не только у всего проекта, но и у его частей, например датасетов, программного кода и параметров. 

Осмелюсь заметить: выглядит так, будто эта проблема возникла из-за того, что просто поторопились воспользоваться ситуацией. Ведь если OpenAI позволяет не писать свою платформу, а создать свою на ее базе, нельзя не воспользоваться этой бизнес-возможностью. Калифорнийские стартапы были едва ли не самыми активными в гонке за бизнесом на open source ИИ. В корпоративном мире тоже вынесли свои уроки — и начали менять лицензии. 

Но, как я упоминал выше, многие до сих пор подразумевают, что лицензия показывает состояние проекта целиком. Если же выкладывается датасет, часть проекта, у которого есть своя лицензия, то что делать, если в процессе произошла коллизия? Попробуем поискать вопросы в истории и следующих статьях.

На этом я закончу статью, поскольку она открывает путь к двум большим темам — как зарабатывать на open source (статья №3) и научный open source и искусственный интеллект (статья №4). 

Комментарии0
Тоже интересно
Комментировать
Поделиться
Скопировать ссылку
Telegram
WhatsApp
Vkontakte
Одноклассники