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【文/觀察者網 呂棟】

近兩年，以大模型為代表的生成式人工智能，發展的如火如荼，也讓底層算力基礎設施和上層應用不斷成為市場和輿論焦點，反倒是AI框架這種“承上啟下”的中間層，鮮少出圈。

事實上，中間層的作用一直都不可或缺。在PC和移動互聯網時代，操作系統、中間件等基礎軟件，上承應用、下接芯片，化解了底層技術的高門檻，讓用戶交互更便捷、開發者創新更專注。而在云計算賽道中，出現了IaaS、PaaS、SaaS三層架構，其中PaaS層允許用戶開發、運行和管理應用程序，無需關心底層硬件的復雜性，為云計算快速發展創造了機遇。

到了人工智能時代，AI框架向下（南向）對接多樣性算力（NPU/GPU/CPU），向上（北向）通過編程接口和工具幫助開發者實現大模型、算法創新應用，同樣是中流砥柱。

在AI框架這一核心賽道中，谷歌、Meta等國外巨頭擁有先發優勢，昇思等處在后發位置的國產AI框架，在堅持根技術創新的同時，以開放之姿匯聚產業力量，也已經迎頭趕上，正在加速千行萬業數智化升級。

12月14日，在昇思人工智能框架峰會上，中國科學院科技戰略咨詢研究院預測，中國AI框架2024年新增市場昇思份額將達30%，現場18家單位發布基于昇思的原生開發大模型成果，標志著昇思已躋身全球主流AI框架第一梯隊。

昇思人工智能框架峰會現場

在逆全球化大行其道的今天，用開放擊破封閉、激發創新活力，對中國科技企業破局顯得尤為重要。尤其在以科技創新引領現代化產業體系建設的指引下，昇思匯聚AI產業界、學術界力量，在支撐中國構建全棧AI開源生態的同時，也將助力世界人工智能的包容普惠發展。

機遇和挑戰并存，中國AI框架有了新選擇

AI框架被稱為“智能經濟時代的操作系統”，它的關鍵作用在于加速AI算法應用創新，降低開發門檻、避免開發過程中“重復造輪子”。在實際使用過程中，開發者可以聚焦在算法與數學本身，由AI框架提供工程化能力，便于開發者快速構建、訓練和優化AI模型。

從具體開發過程來看，如果不使用AI框架，開發者就需要自行搭建分布式并行算法等才能進行模型訓練。而有了AI框架，開發者就可以直接把模型/數據切分到不同的芯片中，進行協同計算，就好比高速公路可以實現多車并行，讓通行速度直線飆升。

當開發門檻降低，開發效率提升，產業化落地條件變得成熟，人工智能產業也迎來飛速發展。根據《全球人工智能產業發展白皮書（2024年度）》，2023年全球人工智能產業規模已高達7078億美元，同比增長19.3%，目前國際上發布大模型的企業和機構數量超過150家。而在中國，2023年人工智能核心產業規模達5787億元，是2019年的2.62倍。

人工智能產業的規模發展，給“中流砥柱”的AI框架帶來了機遇，也帶來了考驗。一方面，越來越大的模型與計算集群需要AI框架具備更好的分布式并行能力，以解決訓練任務拉起、穩定運行和快速調優等難題；另一方面，開放的生態與多元的選擇愈發重要，只有以開放之姿凝聚創新，打造更好用的AI框架，才能把人工智能產業的未來發展托舉的更高。

正是在這種機會和挑戰并存中，昇思悄然躍升為AI框架的新選擇。

昇思人工智能框架峰會現場

截至目前，昇思已孵化、支持50多個國內外主流大模型，成為使能大模型的最佳框架選擇。自2020年開源以來，基于昇思框架發表的頂級論文數量超過1700篇，在所有AI框架中排名中國第一、全球第二。截至目前，昇思MindSpore開源社區已匯聚3.7萬余名核心貢獻者，Gitee-AI領域全品類指數NO.1，已成長為中國最具創新活力的AI框架開源社區。

昇思的崛起，讓國產AI框架有了與國外巨頭同臺競技的能力。但在亮眼成績單背后，外界也不免心生好奇，昇思作為后發框架，是如何實現后來居上、凝聚開發者共識的？

技術創新+堅定開放，助推昇思快速崛起

在AI框架賽道中，谷歌的TensorFlow和Meta的PyTorch等國外框架起步較早，無論是技術、生態成熟度還是市場認知度，都形成了深厚的壁壘。尤其是生態成熟度，對基礎軟件來說是技術迭代和提升認知度的關鍵，后發者想改變既有格局，殊為不易。