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丁誠在前述峰會2023上告訴觀察者網，昇思MindSpore開源三周年以來，一直在幫助包括像中科院自動化所，鵬城實驗室，各個高校，以及產業用戶孵化各種各樣的大模型。目前，國內大概已經有20個大模型通過昇思AI框架原生孵化出來，至少有9個大模型通過MindSpore開源社區平臺和搭建的渠道推向產業。

2019年8月，華為推出昇思MindSpore，并在2020年3月將框架開源。觀察者網獲悉，截至2023年5月底，昇思開源社區下載量已突破474萬，社區貢獻者1.3萬，服務企業數量5500家，與240家科研院所展開合作，開源模型達400多個，發表頂會論文超過900篇。

百度布局AI框架的時間其實更早，2016年該公司發布并開源飛槳PaddlePaddle。百度方面披露的數據顯示，截至2022年5月，飛槳匯聚477萬開發者，創造56萬個AI模型，服務18萬企事業單位。截至2021年底，已有超過20個廠家、30種以上的芯片適配飛槳。

根據2023年1月Omdia發布的《中國人工智能框架市場調研報告》，在中國開發者的心目中，MindSpore在國產框架中認知度排第一，PaddlePaddle緊隨其后。在開發者認知度排名方面，昇思和飛槳已超過國外非常成熟的框架MXNet，以及谷歌重點支持的新興框架JAX。

但易用性和性能方面，國產框架似乎與國外仍有差距。根據前述報告，在國外的端到端框架中，開發者認為TensorFlow和PyTorch的易用性更好，而本土框架昇思MindSpore和飛槳PaddlePaddle緊隨其后；性能方面，開發者認為TensorFlow和PyTorch性能更好，昇思MindSpore和飛槳PaddlePaddle同樣緊隨其后，二者在性能評價上已經超過其他主流框架。

AI框架隔離了底層的復雜性，更加易用的框架能夠讓開發人員以更快的速度和更高的效率，來探索、創建、改進和迭代AI項目。而AI框架的性能則涉及到框架本身的底層性能，包括框架的底層算法效率，以及框架利用底層硬件資源進行優化開發、訓練和推理的能力。

由于易用性和性能是開發者最看重的因素，因此目前TensorFlow和PyTorch在開發者中的使用率較高。根據Omdia報告，在中國開發者AI框架使用率排名中，PyTorch和TensorFlow，分別以34%和30%遙遙領先，PaddlePaddle和MindSpore并駕齊驅，使用率均為11%。

中國信通院發布的《AI框架發展白皮書（2022年）》提到，全球來看，國際主流AI框架由Google、Meta等科技巨頭主導。目前以Google、Meta、Amazon、Microsoft等代表的互聯網科技巨頭，憑借自身的數據、技術和資本等優勢，持續在AI框架生態領域發力，引領全球AI框架技術創新升級趨勢，并逐步形成了以Google-TensorFlow和Meta-PyTorch為代表的雙寡頭格局。從市場占有情況看，產業界以TensorFlow為主，學術界以PyTorch為主。

“彎道超車”的新賽道在哪？

在整個人工智能體系中，AI框架被視為核心一般的存在。中國布局AI框架的企業雖然眾多，但在性能和易用性等方面，似乎與Google、Meta等國外巨頭仍有差距。在大模型時代到來之際，國產AI框架又該如何構建自身優勢，甚至實現“彎道超車”呢？

“TensorFlow是2015年12月開源的，Pytorch是2016年4月，比MindSpore早了大概4-5年的時間。作為后發框架，要想實現技術超越或者領先，核心就是找到AI技術變革的下一條新賽道，只有新賽道出現的時候才有彎道超車的機會。”丁誠向觀察者網表示。

“在下一個時代，新賽道是什么呢？”