过去十年，是人工智能从实验室走向产业化的十年。AI技术革命掀起的产业浪潮，势不可挡地席卷了全球的各行各业。作为现今最为活跃的创新领域，人工智能在迅速融入细分场景的同时也在不断地重塑传统行业模式，为经济社会输出独一无二的未来价值。
大模型是人工智能迈向通用智能的里程碑技术。业内人士认为，在基于数据的互联网时代和基于算力的云计算时代之后，将进入基于大模型的AI时代。大规模数据集和模型训练算力等领域取得的突破性进展，离不开AI基础软件的底层支撑。尽管大模型当前表现优异，但对于各行业使用者来说，实际应用于业务场景仍然存在较高的技术和成本门槛。当前大模型的参数标准并不统一，相对于参数级，模型的效果且是否能够支持快速迭代对于用户实际应用来说更为重要。用户能够在一个白盒大模型基础上快速地、低成本地微调和迭代出客制化
的小模型，才能高效地实现丰富场景的大模型应用。这就再次点明了AI基础软件工具链的重要性。
随着AI基础软件不断发展，近年来大模型落地应用呈现加速态势。在开发层面，AI基础软件可帮助提供大模型能力萃取；在训练层面，其提供了硬件层之上的高效大模型分布式训练框架；在运维层面，其作为企业的基础设施，可增强企业管理、上线模型的能力。
本报告旨在明晰AI基础软件框架的基本概念和分类，通过对行业发展历程及产业链的梳理探究行业核心驱动因素，剖析当下AI基础软件行业市场趋势，并基于应用、产品及生态三大关键维度构建厂商竞争力体系，评估主流玩家的核心竞争优势及综合壁垒，形成对中国市场AI基础软件框架发展情况的客观评价，并为行业未来发展提供参照建议与关键启发。
在人工智能技术迭代的过程中，AI基础软件行业整体格局将逐步成型。科技巨头生态体系建设叠加中国肥沃的政策和技术土壤，将为业内厂商提供前所未有的发展机遇。本报告将从行业宏观环境洞察市场需求，从技术规律把握未来趋势，进而识别出在AI浪潮之下领先的AI基础软件厂商，并对其综合竞争实力进行分析：
· 驱动因素：随着上游硬件、算力升级以及数据量增加，AI基础软件行业下一阶段的驱动因素主要包含三个层面。其一，在全球AI政策环境持续优化的趋势下，中国对大模型技术的宏观战略规划将为行业提供肥沃的成长土壤。北京市政府已明确出台政策，加快建设算力中心，支撑多模态大模型、科学计算大模型等研发。其二，下游大模型加速渗透应用场景和规模化应用将为行业带来曙光。从2023年AI预训练大模型的应用来看，大模型已开始在工业质检、智慧交通、时尚设计等多个行业中落地，其距离实现预训练大模型规模化商业化应用仍有一定的距离。其三，头部科技企业加速布局和产业生态体系垂直整合，将为不同厂商提供多元化的战略切入点。目前，业内已形成算力、基础软件、平台和服务纵向一体化的共识，从而为云服务企业、AI头部企业及AI芯片巨头提供了多环节的战略布局思路。相关头部AI企业，有望引领本轮生态体系建设。
·市场趋势：在核心驱动因素的催化下，
中国AI基础软件行业展现出三大主要
趋势，并在这个过程中逐步明晰竞争格局。其一，中国原创技术创新突破加之人工智能政策导向，将推动市场
产学研用融合创新共同体的成型。中国具备全球领先的视觉、自然语言处理、语音识别等智能任务的工程实现水平，人工智能原创技术创新正处于活跃期。大模型的技术突破结合2023年各省发布的支持政策，将引导行业形成连通企业、高校、研究院所、政府等创新主体的共同体生态。其二，大模型应用逐步落地，将带来行业发展新需求。作为模型生态系统的中坚力量，AI基础软件将会成为大模型应用落地的最主要的效率支撑，并通过大模型+小模型的方式，形成模型训练新范式。基础软件的重要性具体表现有三点：一是基础软件工程化的易用性、完备性；二是AI基础软件要与场景结合，能够进行完备的运维过程；三是需要具备安全可信保障条件。
竟争格局：在竞争格局渐趋明晰的过程中，相关厂商需要跨越技术、人才、资金和品牌四方壁垒，在技术实力、生态规模和功能体验三大成功要素上展开角逐。
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