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2026-05-30 36 人工智能AI行业报告
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。

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