Matt White 是 Linux 基金会的人工智能总经理，也是 PyTorch 基金会的执行董事，他于 2024 年 6 月开始担任该职位 ^[1]。White 的职业生涯近三十年，专注于应用人工智能研究、数据标准和开放技术的开发，尤其是在生成式人工智能、模拟和机器人领域 ^{[2] [3]}。他是旨在创建人工智能和元宇宙开放标准的关键人物，包括共同创立开放元宇宙基金会并担任元宇宙标准论坛的主席 ^[4]。

教育

怀特拥有加州大学伯克利分校的数据科学硕士学位，并在该校担任数据科学阅读员。他还获得了丹佛大学丹尼尔斯商学院的工商管理硕士（MBA）学位和约克大学的信息技术理学学士学位 ^[3]。

他是Wiley & Associates于2023年出版的《企业生成式人工智能：商业领袖必备指南》一书的作者。该书旨在为商业领袖提供关于利用生成式人工智能的指导 ^{[3] [2]}。

职业生涯

怀特在科技领域的职业生涯已近30年，最初是在电信部门编程专家系统^[2]。自2012年以来，他的工作越来越专注于机器学习、模拟和多感官学习^[4]。

在Linux基金会担任领导职务之前，怀特曾在多家大型科技和电信公司担任高级职位。他于2020年至2024年担任Amdocs的人工智能和数据主管，并于2018年至2020年担任IBM的国家数据科学总监。他的经验还包括在Shaw Communications担任企业架构和技术创新总监、在CableLabs担任首席架构师、在Rogers Communications担任高级总监以及在Sprint担任工程高级经理。2022年，他创立了专注于生成式人工智能研究的公司Berkeley Synthetic，并担任首席执行官^[3]。

Linux Foundation and PyTorch Foundation

2024年6月11日，PyTorch基金会宣布Matt White为新任执行董事。他负责指导开源机器学习框架及其生态系统，该框架在Linux基金会下作为中立实体运作。同时，他还担任Linux基金会的人工智能总经理，负责监督该组织在人工智能领域的更广泛战略和举措 ^[5]。White在被任命时表示：“我很荣幸能成为PyTorch基金会的一员，与这样一个充满激情和技能的社区合作。我期待与我们的贡献者和成员合作，通过研究、前沿技术和开源最佳实践来推进PyTorch生态系统” ^[1]。

在2025年10月的PyTorch大会期间，White发表了多次主题演讲，包括活动的开幕和闭幕致辞 ^[5]。

OpenMDW 许可

2025年5月，怀特推出了开放模型、数据和权重（OpenMDW）许可，这是一个他撰写的法律框架，旨在解决人工智能领域许可的独特挑战。该倡议旨在提供一个标准的、宽松的、在法律上健全的开放许可，专门为人工智能组件设计，这些组件通常无法被传统的开源软件许可充分覆盖。OpenMDW许可的开发是模型开放框架（MOF）的实际应用，MOF是一个用于对人工智能模型的开放性进行分类的系统 ^[6]。

OpenMDW许可的关键特性包括：

• 全面范围： 它旨在涵盖整个人工智能模型堆栈，包括模型架构、参数（权重）、训练和推理代码、数据集以及模型卡等文档。
• 宽松性质： 该许可要求署名，但不是Copyleft，允许衍生作品在任何许可下发布。
• 无限制输出： 它明确声明，根据该许可，模型生成的任何输出都不受模型提供商的许可限制。
• 专利保护： 其中包含一项防御性专利诉讼条款，该条款撤销任何对许可材料提起专利诉讼的用户的许可。
• 标准对齐： 该许可旨在与欧盟人工智能法案中对“自由和开源许可”的定义以及开源倡议（OSI）的原则保持一致。

怀特阐明了对这种框架的需求，他说：“为了充分释放开放人工智能的潜力，我们需要一个专门为机器学习的现实而设计的许可。这就是OpenMDW的用武之地” ^[6]。

其他倡议和隶属关系

除了他的主要职务外，怀特还深入参与在新兴技术领域建立开放标准和社区。他是Linux基金会项目Open Metaverse Foundation的联合创始人，并担任其技术咨询委员会主席。他还担任元宇宙标准论坛的主席 ^{[4] [3]}。

在Linux基金会生态系统中，他还曾担任生成式人工智能共享中心的主任，该中心是LF AI & Data Foundation下属的一项倡议，专注于开放科学和负责任的开源人工智能项目 ^[5]。

在更广泛的人工智能社区中，怀特创立了硅谷生成式人工智能论文阅读小组，并且是The GenAI Collective的联合组织者 ^[2]。他担任Web Networks的董事会成员，并且是IEEE机器人与自动化协会丹佛分会的主席 ^[3]。

出版物

专业认证和会员资格

怀特拥有多项专业认证，体现了他在工程、项目管理和信息安全方面的专业知识。这些认证包括安大略省专业工程师协会颁发的专业工程师（P.Eng）资格、项目管理专业人士（PMP）和注册信息系统安全专家（CISSP）。他还拥有AWS和思科的多个云和网络认证，以及Scrum方法论认证。

他的专业会员资格包括人工智能促进协会（AAAI）、项目管理协会（PMI）以及电气和电子工程师协会（IEEE）内的多个学会 ^[3]。

面试

开源人工智能治理和模型许可 #01

在2025年6月26日于SiliconANGLE theCUBE YouTube频道发布的一次采访中，PyTorch基金会执行董事兼Linux基金会人工智能总经理Matt White讨论了与2025年北美开源峰会上开源人工智能治理相关的主题。与Paul Nashawaty进行的讨论涉及开源人工智能开发中的许可结构、项目协调和组织考虑。

White解释说，PyTorch最初是Meta开发的机器学习框架，后来过渡到Linux基金会下PyTorch基金会的治理。他表示，该基金会已将其范围扩展到核心框架之外，采用了一种伞状模型，其中包括vLLM和DeepSpeed等其他项目。根据White的说法，这种结构旨在支持多个与人工智能相关的倡议之间的协调，而不是专注于单个软件项目。

在采访中，White描述了许可传统软件和许可人工智能模型之间的区别。他表示，人工智能模型作为不同组件的集合进行分发，包括源代码、数据、模型权重、架构和文档。他认为，现有的开源软件许可在应用于人工智能模型分发时，并不能始终如一地解决所有这些要素。他提到了开放模型定义和保证（OpenMDW）倡议，试图定义一个单一的许可框架，涵盖一个分发中的这些组件。

White进一步解释说，OpenMDW旨在澄清与版权、专利权、数据库权利和数据所有权相关的问题。他指出，虽然大型预训练数据集通常不会重新分发，但用于微调等任务的较小数据集可能会被包括在内，因此需要明确的许可条款。根据他的解释，该许可证允许使用、修改和重新分发模型和相关工件，而不会对模型输出施加条件。他还表示，合规和部署的责任仍然由使用这些模型的组织承担。

采访还包括对与PyTorch基金会相关的社区活动的评论。White提到了计划于2025年晚些时候进行的培训和认证计划，并将它们描述为持续努力提供与PyTorch和相关项目相关的教育资源的一部分。在整个讨论过程中，White将标准化许可和跨项目协调作为与开源人工智能生态系统的持续开发和维护相关的因素。 ^[7]

开源AI、PyTorch和开放标准 #02

在2025年6月25日直播的The New Stack Agents访谈中，Matt White讨论了与开源人工智能相关的主题。对话在丹佛会议中心举行的2025年开源峰会上录制，由The New Stack的AI高级编辑Frederic Lardinois主持。

White概述了他作为PyTorch基金会执行董事和Linux基金会AI总经理的职责。他将该角色描述为以协调开源AI项目、支持行业和学术贡献者之间的合作，以及解决与AI开发相关的组织和治理考虑因素为中心。

据White称，PyTorch最初于2017年在Meta创建，后来转移到PyTorch基金会，该基金会于2022年左右成为Linux基金会的一部分，作为一个供应商中立的组织。他表示，此举旨在提供稳定的治理结构，并减少对单一企业赞助商的依赖。到2023年，该基金会采用了伞状模式，除了核心PyTorch框架外，还允许其托管多个项目，包括与训练和推理相关的工具。

White将PyTorch生态系统描述为由几十个相关项目组成的集合，这些项目涉及AI开发的不同方面。他指出，这些项目不受正式孵化过程的约束，而是通过工作组进行监控，评估活动水平和维护实践。在他的描述中，PyTorch基金会与其他Linux基金会倡议并行运作，CNCF专注于云原生基础设施，LF AI & Data Foundation则关注数据和应用层技术。

在讨论中，White指出，计算资源（尤其是GPU）的访问是开源AI训练中反复出现的问题。他表示，开放模型可以通过允许重用和修改来减少重复工作，但组织仍然面临与集成、治理和特定领域约束相关的挑战。他还观察到，会议参与者对AI概念的熟悉程度差异很大，从入门到高级研究背景都有。

White谈到了学术界和企业界在开放性方面的差异。他解释说，学术研究通常优先考虑通过发布数据集和训练工件来实现完全的可重复性，而企业用例可能主要关注模型权重和文档。在这种背景下，他提到了Open Model License（OpenMDL），将其描述为试图定义反映AI模型特征（包括权重和相关工件）的许可条款，而无需发布所有底层数据。

采访还涵盖了与AI系统相关的协议和标准。White讨论了代理之间的通信和模型上下文机制，作为定义AI系统互操作组件的例子。他将这些发展描述为向系统级架构转变的一部分，并指出开源项目越来越多地被用作开发技术标准的工具，尽管围绕安全性、隐私和治理的问题仍在讨论中。

最后，White提到了AI研发中正在进行的活动领域，包括代理、以推理为中心的模型、模拟和具身系统。他还提到，随着AI技术在不同领域的应用，监管方面的考虑，包括欧洲AI监管等区域性方法以及围绕主权AI的讨论，正变得越来越明显。 ^[8]