在数字化转型与国产化替代的双重浪潮下，服务器操作系统正从 “可用” 向 “好用” 跨越，成为产业核心底座。不久前的 2025 龙蜥操作系统大会上，中国智能计算产业联盟发布了《国产服务器操作系统发展报告（2025）》，报告预测未来三年 “国产 OS 国产化率将从 35% 升至 65%、市场规模突破 300 亿元” ，明确了 “云 + AI”、“开源生态”、“RISC-V 架构” 等 OS 演进的关键趋势。
「AI 进化论」第七期特邀阿里云基础软件部产品总监张鹏程、中兴新支点公司副总经理夏振春、InfoQ 研究中心首席分析师崔白洁三位行业专家，围绕报告核心数据与深度洞察，硬核拆解国产 OS 的产业增长逻辑、技术突破路径、生态攻坚难点与未来发展蓝图，解码国产操作系统 “从追赶到引领” 的关键密码。
以下为经编辑整理的专家访谈实录。
报告核心洞察——国产 OS 生态现状与数据解读
Q1：报告中龙蜥操作系统装机量突破 1000 万、市占率近 50%，以及国产 OS 国产化率将翻倍、市场规模破 300 亿等数据，来源与研究方法是什么？支撑这些表现的核心因素有哪些？
@崔白洁：
报告的数据来源并非单一口径，主要基于公开行业数据、厂商及龙蜥社区公布的数据，同时通过系统化设计问卷调研的问题与样本，保障数据有效性。
支撑国产化率迅猛增长的核心因素有三点：一是 CentOS 停服后，原使用厂商需寻求替代方案，国产厂商快速跟进相关解决方案；二是金融、能源、政企等信创相关行业的国产化需求较为刚性；三是 “云 + AI” 打开新战场，为国产操作系统带来新的发展空间。
龙蜥操作系统的高市场表现，一方面源于 2025 年装机量突破 1000 万的规模优势；另一方面，问卷调研显示其在当前使用情况和未来迁移意愿中吸引力突出，用户对其安全性、底层原生支持评价较高，且其 “云 + AI” 的发展方向也增强了市场信心。
Q2：报告指出用户普遍认可国产 OS 的稳定安全与性能优化能力，这与中兴的行业落地实际反馈是否一致？这些需求变化如何推动中兴技术迭代？
@夏振春：
中兴通讯深耕电信行业多年，2002 年启动自研操作系统内核研发，至今已有 23 年研发历程，新支点服务器操作系统在电信、电力、政务、金融等关键领域稳定运行 20 余年，2025 年初发布量达 10 万套左右，这些数据和案例充分印证了用户对国产操作系统的认可与信赖，与报告结论高度一致。
行业用户的严苛需求是技术迭代的核心驱动力：一是极端负载下 7×24 小时无中断运行、故障秒级切换、内核安全加固等要求，推动我们持续优化核心能力；二是电信领域低时延、高并发的需求，促使中兴联合龙蜥等社区优化内核调度与网络协议栈，提升系统吞吐能力；三是数据主权与安全的刚性需求，推动我们强化国产芯片适配、机密计算支持及供应链安全认证，实现系统从可用到可信、可控、可运维的企业级平台演进，以行业痛点倒逼技术创新。
Q3：开源为何能成为国产 OS 规模化发展的核心支撑？对比国际开源生态，国内开源社区还需突破哪些方面？
@崔白洁：
当前基础软件领域，仅靠单一厂商推动内核演进、解决方案落地及生态聚合难度较大，而开源生态能凝结操作系统开发者、硬件厂商、下游使用厂商等多方力量，形成发展合力，这是报告将开源列为核心支撑的关键原因。
对比 Apache、Linux 等国际开源生态，国内开源社区需在两方面突破：一是形成更多技术共识，包括技术标准、接口标准、技术栈标准及评价标准的统一，让行业力量聚焦；二是丰富贡献方式，除代码贡献外，鼓励开发者主动参与甚至主导规则制定，反哺操作系统及基础软件生态的协同发展。
@夏振春：
开源契合国内基础软件行业 “起步晚、积累少、碎片化” 的现实需求，能破解企业重复研发、成本高昂的问题。通过汇聚全球开发者智慧与成果，国产操作系统可快速实现从 0 到 1 的技术跃迁，降低企业与个人研发成本。
国内开源社区大多采用 “社区共建 + 商业发行版” 双轮驱动模式，加速软硬件生态兼容适配与行业标准制定，但仍有一些提升空间：一是治理话语权不足，在核心项目决策、技术路线上多为跟随地位；二是生态协同碎片化，虽然各大社区在积极推动内核统一，但厂商间接口、兼容认证标准不一致，影响用户体验；三是基础能力建设存在一定的滞后性，安全审计、漏洞响应、长期支持、激励体系尚未形成与国际接轨的规范化制度，且 RISC-V 架构生态孵化仍处于早期，需实现从代码贡献到标准制定、生态运营的系统性升级。
Q4：阿里云作为龙蜥社区发起方，“开源 + 商业” 协同模式在社区如何落地？该模式能为接下来的 300 亿市场规模提供哪些支撑？
@张鹏程：
阿里云在操作系统领域的发展，正是 “源于开源、贡献开源、获益于开源” 的缩影。从早期淘宝 “去 IOE” 需求催生内核技术积累，到云业务拓展带来的操作系统服务升级，再到 AI 场景的新机遇，阿里始终在开源生态中沉淀与成长。
从社区视角，“开源 + 商业” 协同模式通过两大路径落地：一是社区治理层面，龙蜥社区成立 5 年来，以核心理事单位为基础形成共同治理机制，通过龙腾计划、安全联盟、系统运维联盟、智算联盟等运作，汇聚企业、开发者及行业群体，构建开源协作模式；二是商业生态层面，形成 “上游社区版 + 下游衍生商业发行版” 的格局，中兴、阿里云等厂商通过商业发行版服务特定客户群体，在服务与特定能力上获得商业收益，实现开源生态与商业运转的良性循环。
这种模式能为 300 亿市场规模提供核心支撑：一方面，开源降低技术门槛与研发成本，扩大市场参与度；另一方面，商业发行版满足不同行业的个性化需求，实现价值变现，两者协同推动市场规模持续增长，这与国际开源产业的发展范式一致。
趋势落地实践——从报告趋势看社区 / 企业动作
Q5：报告指出“云 + AI” 是国产 OS 首要创新方向，为什么？阿里云又做了哪些探索？
@张鹏程：
AI 浪潮下，AI 基础设施建设加速、AI 智能体应用蓬勃发展，带动算力需求激增与技术栈革新，为 “云 + AI” 与操作系统的融合带来重大机遇。例如，通常规模化运营的云平台累计创建虚拟机可达数千万台，部分 AI 创业公司单年创建虚拟机数量突破 8000 万台，这种高频、弹性的算力调用需求，推动操作系统向 “云 + AI” 深度融合演进。
在此背景下，阿里云联合龙蜥社区提出了 System for AI 与 AI for System 的“双循环”技术路线：
System for AI：将 AI 基础设施、生成式 AI 相关的训练推理框架、运行时沙箱等能力，与操作系统的资源优化、编译优化、算子优化、框架优化相结合，提升 AI 应用的启动速度、并发弹性，降低模型训练与推理的单位成本；
AI for System：将模型应用于操作系统自身运行，包括通过算法实现不同场景下的动态系统调优，孵化 OS copilot 及 AI 智能体简化运维流程，融合智能体能力提升漏洞响应与补丁修复效率，让操作系统更安全稳定。
这种融合并非简单的功能叠加，而是将 AI 中间件能力与操作系统内核及周边模块深度联动，形成协同效应。
Q6：报告指出国产 OS 存在 “AI 场景适配难、缺乏行业统一基准”的痛点，能否结合中兴新支点 OS V7 的 AI 适配实践谈谈解题路径？
@夏振春：
2025 年发布的新支点服务器操作系统 V7，已全面适配国内外主流 AI 硬件（CPU、GPU、NPU、DPU 等）、大模型及主流框架，显著降低了 AI 应用在国产操作系统上的部署门槛，有效解决了异构硬件与模型适配的碎片化问题。
另外，我们向社区开源的电信场景 TFCE 评测数据集，作为首个面向电信核心网 AI 运维的公开评测基准，填补了行业真实业务场景下系统性能力评估的空白，为 AI 模型、服务器、操作系统的调优验证与比较分析提供了可复用、可量化的统一标尺。
这些实践也实现了对社区生态的反哺：一是数据集可被社区吸纳为 AI 基础设施评测参考基准，提升龙蜥发行版的 AI 性能评估工具链水平；二是中兴在电信场景积累的 AI 调优经验，将转化为通用内核补丁；三是通过建立 SIG 组，共享机密计算容器化部署方案等成果，助力龙蜥社区构建 “行业场景 + 开源协同” 的生态闭环。
Q7：RISC-V 架构为国产 OS 带来了哪些历史性机遇？中兴的相关实践解决了哪些技术难题？
@夏振春：
RISC-V 架构正从嵌入式向高性能计算演进，服务器级 RISC-V 需求爆发，且软硬件协同开源生态潜力巨大，为国产 OS 突破传统技术路径提供了历史性机遇，中兴的实践完全契合这一趋势。
2025 年，中兴深度参与龙蜥社区 RISC-V SIG 2.0 规划，推动 Anolis 23 RISC-V 预览版落地，重点解决了三大技术难题：一是内核及架构适配，完成内核对 RISC-V 服务器级指令（矢量扩展、虚拟化扩展）的深度优化，填补了国产操作系统在高性能 RISC-V 服务器上的内核支持空白；二是软硬件协同生态构建，联合芯片厂商打通编译工具链、驱动框架、系统调度机制，实现多系统与未规模应用的 RISC-V 服务器 SoC 的预研级兼容，加速硬件定义、系统适配与生态验证周期；三是开源治理协同，通过 RISC-V SIG 2.0 推动跨社区技术共识，统一 RISC-V 服务器场景关键接口标准，缓解生态碎片化问题，为构建自主可控、开放协同的 RISC-V 服务器操作系统生态奠定基础。
痛点攻坚——国产 OS 核心挑战与破局之道
Q8：“生态碎片化、核心技术短板” 两大痛点在企业落地中具体表现是什么？哪些行业受影响最明显？
@崔白洁：
生态碎片化的具体表现十分突出：一是企业内部多套操作系统并存，原因包括规避单一厂商绑定的战略选择、新旧业务系统延续、异构芯片架构兼容需求等；二是异构芯片架构带来的兼容性挑战，AI 场景下 TPU、DPU、FPGA 等多种架构的出现，对操作系统兼容性提出更高要求；三是软硬协同难度大，企业选择操作系统时，最关注其与国产数据库、中间件及主流开源应用的兼容性，这一需求甚至超过了安全更新、稳定性等传统核心诉求，成为生态协同的核心挑战。
金融、能源、电信等关键行业受影响最为明显，这些行业业务复杂、系统存量大、异构资源多，对操作系统的兼容性、稳定性和安全性要求极高，生态碎片化和核心技术短板会直接影响业务连续性与国产化替代进程。
Q9：龙蜥社区的协同模式如何缓解生态碎片化问题？阿里云与中兴在其中如何分工协作？
@张鹏程：
龙蜥社区通过统一基线、协同适配的模式缓解生态碎片化，目前已有上千家合作伙伴参与共建，核心实践包括两项：一是建立上游驱动基线，让硬件厂商通过一次适配，即可兼容龙蜥生态内所有操作系统发行版，减少重复适配成本，提升生态便利性；二是打造 “一测多证” 模式，以龙蜥社区版为上游，统一规范标准，让通过适配的软硬件在多个发行版中共享适配效果，找到生态兼容的最大公约数。
@夏振春：
合作是生态发展的核心，龙蜥社区联合五大主流社区统一了内核版本基线与接口标准，从底层解决了多系统版本割裂及上下游兼容性问题，为客户提供统一技术底座。
阿里云与中兴的分工各有侧重：中兴作为关键行业实践者，深耕电信、电力等高安全场景，将龙蜥内核深度适配到 5G 基站、网关、电力功率预测平台、并网系统等关键设备与系统，把落地中发现的问题与积累的经验反馈给社区，丰富社区的行业应用场景；阿里云则在社区治理、技术底座构建、生态聚合等方面发挥核心作用，双方形成 “底层统一、上层多元、软硬协同” 的范式，推动国产操作系统从单点突破迈向生态共同繁荣。
Q10：中兴在龙蜥安全联盟中输出了哪些核心技术？在关键行业落地中如何平衡安全防护与系统性能？
@夏振春：
中兴作为龙蜥社区安全联盟核心参与成员，深度参与漏洞挖掘与治理，目前已在硬件可信执行环境、机密计算框架、内生安全架构设计及软件供应链安全全生命周期管理体系等方面形成实践成果，后续计划将公益性、共性元素输出至安全联盟。
新支点服务器操作系统已实现从代码来源审查、漏洞闭环管理到运行时防护的端到端安全加固，在关键行业落地中通过三大策略平衡安全与性能：一是软硬协同优化，将国产芯片的 RISC 特性与操作系统内核深度集成，结合轻量级容器隔离技术，在保障数据传输、存储、计算全链路加密的同时，将性能开销控制在 5% 以内；二是智能资源调度，通过算法动态分配资源，避免加密计算导致的延迟增加；三是故障快速切换，在 5G 核心网信令处理中实现 30 秒内自动切换，同时确保用户隐私数据不出域，真正实现 “安全不降效，性能不妥协”，呼应报告中提升机密计算兼容性、强化内生安全的要求。
Q11：阿里云在龙蜥社区内核研发中面临的最大技术挑战是什么？社区协同攻坚机制如何提升研发效率？
@张鹏程：
阿里云在龙蜥内核研发中，核心围绕 “稳定、安全、性能、成本” 四大维度攻关，很难单一界定 “最大挑战”，每个维度都有针对性的技术突破：
稳定性方面，为了支撑数百万台服务器并行运行及千亿级应用负载，联合英特尔、海光等芯片厂商共研，借助 Rust 特性等提升系统可靠性与问题诊断能力；
安全方面，聚焦机密计算技术研发，联合 CNCF 旗下 Coco 社区等伙伴形成联合解决方案，保障云上客户的数据安全与隐私保护；
性能方面，联合芯片厂商针对 Web 应用、数据库等特定场景优化，利用内核级 SMC 能力实现 TCP/IP 网络下的 RDMA 性能效果，提升客户算力性价比；
成本方面，通过内核资源隔离、QoS 保障等技术，支持在线与离线任务混部，实现资源细粒度调度与均衡使用。
当然，社区协同攻坚机制也大幅提升了研发效率：一方面，大规模应用场景下的问题能快速反馈至社区，明确研发方向；另一方面，芯片厂商、应用厂商等多方参与共研，避免单一企业闭门造车，加速了核心技术短板的破解，让研发成果更贴合实际需求。
未来展望——从细分到通用的产业进化
Q12：国产 OS 从细分领域走向通用市场，行业需突破哪些关键节点？开源社区应扮演怎样的角色？
@崔白洁：
当前操作系统市场已进入生态竞争阶段，从细分到通用市场的关键节点在于生态聚合与价值落地：一是汇聚多元化的生态伙伴，涵盖硬件、软件、服务等全产业链参与者；二是降低用户选择成本与迁移成本，形成可持续发展的生态体系；三是让技术与场景深度绑定，为不同行业提供切实可行的解决方案，提升生态的实际价值。
@张鹏程：
从细分到通用市场，需兼顾存量市场演进与增量市场拓展：
存量市场方面，核心挑战是实现平滑替代，通过提升生态兼容性、优化迁移工具，降低企业替换原有系统（如 CentOS）的风险，因为变动往往是 IT 系统不稳定的主要诱因；
增量市场方面，云与 AI 场景是核心机遇，这些场景无历史包袱，能快速接纳适配新需求的操作系统，且海外市场已验证（如 Ubuntu 在 AI 场景的广泛应用），国内的国产 GPU、大模型、AI 智能体等新场景，将推动操作系统自然获得市场份额。
开源社区应扮演 “技术桥梁” 角色：一是助力存量市场平滑迁移，通过统一标准、优化工具降低替换门槛；二是加速增量市场技术落地，通过社区合作验证新场景技术方案，推动云、AI、RISC-V 等前沿技术与操作系统融合。
@夏振春：
行业需突破两大关键节点：一是核心技术的系统性突破，从单场景优化转向多场景平衡，在内核级性能、并发能力、分布式架构等方面形成通用化解决方案，适配不同行业需求；二是产业生态整合，解决异构资源兼容、统一调度及软硬件协同适配问题，破解碎片化难题。
以龙蜥为代表的开源社区应承担两大核心角色：一是技术聚合器，通过统一内核基线、跨社区技术协同、孵化标准化发行版，解决技术碎片化；二是生态协同中枢，依托开放协作模式汇聚各方智慧，加速软硬件适配，推动 AI、边缘计算、RISC-V 等前沿技术落地。
Q13：报告预测龙蜥在 “云 + AI” 增量市场中市占率将突破 50%，目前进展如何？这一预测能否实现？
@张鹏程：
这一预测基于产业趋势与实际数据支撑，实现具有较高确定性：
产业趋势层面，云和 AI 的加速发展已成定局，四五年前云市场已出现确定性拐点，新增服务器中面向互联网和云的占比持续提升，而 AI 场景的分布式、云原生特性与操作系统深度绑定，形成 “云 + AI” 主导的算力演进趋势；
实际进展层面，阿里云作为云市场领先者已成为云上保有量第一的操作系统，且过去一年云上新增算力选择阿里云服务器操作系统龙蜥版的比例已达 80%-90%；
未来潜力层面，随着国产智算架构、大模型、AI 智能体等场景的持续爆发，龙蜥在 “云 + AI” 领域的技术适配与生态优势将进一步扩大，市占率突破 50% 是产业发展的自然结果，且将随增量市场的爆发速度逐步落地。
Q14：对于国产开源 OS 的生态发展以及要加入社区的企业或开发者有哪些建议？
@夏振春：
核心建议是 “聚焦技术突破 + 强化生态整合”，技术上需实现多场景核心能力的系统性提升，生态上需破解碎片化问题，形成协同合力。
对企业与开发者的建议有三点：一是从贡献起步，无论是提交驱动补丁、优化文档还是修复 CVE 漏洞，都是参与生态建设的有效起点；二是拥抱开放的同时坚守安全，采用开源组件时需建立代码审查、漏洞响应及供应链审计机制，确保合规可信；三是聚焦场景协同创新，结合自身行业痛点与社区共建 SIG 组，让开源成果真正解决产业问题，实现从参与者到引领者的跃迁。
@张鹏程：
核心是 “向下扎根 + 向上生长”：向下扎根是指构建健壮的标准与统一规范，团结国内技术力量，筑牢自主创新的技术底座；向上生长是指依托场景创新牵引技术演进，通过杀手级应用与有吸引力的场景，为技术创新提供动力，形成生态发展的良性循环。
我们希望企业与开发者以社区为载体，深度参与技术共建与场景落地，既要在技术层面贡献力量，也要在场景层面探索价值，共同推动国产开源 OS 生态行稳致远。
Q15：要实现国产化率 65% 的目标，还需要哪些产业层面的协同配合？
@崔白洁：
实现这一目标是项系统性工程，需要政策、技术、生态多方协同：
技术层面，既要持续优化存量市场的兼容性与稳定性，也要紧跟 “云 + AI”等新兴趋势，实现核心技术的迭代升级；
生态层面，需进一步聚合产业力量，降低迁移成本，让技术更好地适配实际场景，提升用户体验与认可度；
政策层面，信创相关政策的持续推进将提供重要助力，预计 2027 年将看到更多信创成果落地，为国产化率提升提供政策保障。
结语：国产 OS 的崛起，始于协同，成于笃行
《国产服务器操作系统发展报告（2025）》描绘的 “国产化率 65%”“300 亿市场规模” 的蓝图，并非遥不可及的目标，而是开源生态协同、“云 + AI” 技术突破、RISC-V 架构创新与企业落地实践共同作用的必然结果。当前，国产操作系统已在稳定性、安全性、兼容性等核心能力上获得市场认可，在关键行业实现规模化落地，生态碎片化与核心技术短板也在社区协同中逐步破解。
从细分到通用，从可用到好用，国产操作系统的进化之路，既需要技术层面的持续攻坚，也需要生态层面的开放协作，更需要政策层面的引导支持。未来，随着龙蜥等开源社区的持续发力，阿里云、中兴等企业的深度参与，以及产学研各方的协同配合，国产操作系统将成为支撑数字经济与国产化替代的核心底座，并在全球基础软件市场占据重要地位。
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栏目介绍：
在 AI 重塑产业格局与国产化替代加速推进的双重浪潮下，《AI 进化论：智算时代 OS 的破局之路》以云、AI、安全等技术与服务器操作系统如何融合演进为主线，聚焦服务器操作系统在智算时代的进化之路，特邀学术权威、行业专家、客户代表围绕原生智能、原生安全、软硬协同等热点议题展开深度对话，并以阿里云服务器操作系统为例，系统性解析其技术架构、演进之路及场景应用价值，以期给行业带来启示与借鉴。
