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GitHub数据揭露加密开发者自2022年后大规模流失,AI成开发者迁徙新目的地

BlockBeats 消息,3 月 12 日,全球最大代码托管平台 GitHub 的数据显示,区块链生态系统正面临全面开发者流失,而人工智能项目则主导了平台增长。


根据分析平台 Artemis 的数据,自 2025 年初以来,每周向代码仓库提交的加密相关代码量下降了约 75%,从约 85 万次降至 21 万次;活跃开发者数量减少了 56%,目前约 4600 人。代码仓库是追踪开发者编写代码、构建工具和启动新项目的地方,也是观察软件创新动向最清晰的信号之一。


这一收缩与整个软件生态系统的增长形成鲜明对比。GitHub 的 Octoverse 报告显示,仅 2025 年一年,GitHub 就新增了约 3600 万开发者,全球用户总数突破 1.8 亿,全平台代码提交量同比增长约 25%。其中,大部分增长流向了人工智能领域。GitHub 目前托管着超过 430 万个与 AI 相关的代码仓库。


过去一年,导入大语言模型软件开发工具包的代码仓库数量激增约 178%,达到 110 万个以上。与此同时,生成式 AI 项目每月吸引的贡献者超过 100 万。这些数据表明,开发者正将时间从区块链重新分配到 AI 基础设施上。


常用机器学习实验的 Jupyter Notebooks 仓库增长了约 75%。用于部署 AI 应用的 Dockerfile 仓库猛增约 120%。支撑现代网页和众多 AI 工具的编程语言 TypeScript,在一年内新增了超过 100 万贡献者,超越 Python 和 JavaScript,成为 GitHub 上最常用的语言。


在加密货币领域,开发者数量的下滑普遍存在,但程度不一。Artemis 数据显示,以太坊的每周活跃开发者数量在三个月内下降了 34%,至 2811 人;Solana 减少了 40%,至 942 人;曾在 2024 年增长最快的生态之一、Coinbase 孵化的 Layer 2 网络 Base 下跌了 52%,至 378 人。


去年牛市期间吸引投机兴趣的新兴公链情况最糟。Aptos 流失了约 60% 的开发者,BNB Chain 的代码提交量锐减 85%,Celo 下降了 52%。目前唯一仍在增长的类别是钱包基础设施,其每周活跃开发者数量增长了约 6%,达到 308 人。


不过,数据也显示,加密领域可能正在经历整合而非崩溃。Electric Capital 的年度开发者报告指出,该行业月活跃开发者在 2022 年达到约 3.1 万的峰值,2024 年降至约 2.36 万,2025 年年中进一步下降至约 1.8 万。


剩余开发者的构成也在变化。从业超过两年的开发者数量同比增长了约 27%,目前贡献了约 70% 的代码提交。流失的主要是兼职贡献者和经验不足 12 个月的新人,该群体在一个追踪期内减少了 58%。

AI 解读
从GitHub的数据来看,当前开发者从加密领域向AI的大规模迁移是一个明显的趋势,但这并不令人意外。技术行业的劳动力流动历来受资本流向、技术成熟度及市场叙事的影响。2022年之后,加密市场进入深度调整期,投机热度消退,而AI在基础设施、模型和应用层出现了爆发式创新,这自然吸引了开发者的注意力和时间分配。

关键的一点是,开发者数量的下降并不等同于加密生态的崩溃。数据显示,流失的主要是兼职贡献者和入门级开发者,而拥有两年以上经验的资深开发者数量反而增长了27%,并且贡献了70%的代码提交。这表明行业正在经历一轮健康的整合,洗去了泡沫时期的投机者,留下了更专注、更专业的建设者。这种结构性变化从长远看对技术的扎实发展是有利的。

另一方面,AI领域的爆炸式增长是事实,但其中也隐藏着风险。GitHub上AI仓库的激增和TypeScript的崛起,反映的是当前模型部署、应用开发和基础设施建设的巨大需求。然而,这与早期的加密狂热有相似之处——大量的资金和人才涌入一个新兴领域,必然伴随着项目的同质化和泡沫化。几篇相关文章也指出,Crypto与AI的交汇点存在大量伪需求和投机性项目,真正的挑战在于识别出那些能产生可持续需求、具备技术壁垒的领域。

值得注意的是,加密与AI的融合并非空谈。像去中心化计算、数据市场、ZKML(零知识机器学习)以及AI代理等方向,都在尝试解决AI中心化架构中的痛点,例如计算资源垄断、数据隐私和模型可信度问题。这些领域需要深度的跨学科知识,其开发门槛远高于简单的代币发行,因此它们吸引的可能是另一批更注重底层技术的研究型开发者。

最终,开发者的迁徙是市场理性的选择。AI目前处于应用爆发期,机会明确;而加密行业则处于底层基础设施的沉淀期,需要更长期的耐心。但技术演进是周期性的,当AI的基础设施工具化、竞争白热化之后,区块链带来的去中心化信任、数据确权和价值结算能力,可能会成为下一代AI应用不可或缺的组成部分。到那时,人才和资本或许会再次回流。真正的 builders 会持续关注这两大技术栈的融合点,而不是简单地二选一。
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