2024年中國AI技術(shù)棧市場報(bào)告

防護(hù)欄-1.1GenAI1.2GenAI1.3GenAIGenAI技術(shù)棧連接了硬件設(shè)施層與終端用戶交互，集成了包括基模型、模型開發(fā)、數(shù)據(jù)處理、模型部署監(jiān)控以及應(yīng)用交互等在內(nèi)的技術(shù)和工具，提供從模型初始化到部署全過程的一站式解決方案。協(xié)助開發(fā)者高效地構(gòu)建、訓(xùn)練、微調(diào)、部署和維護(hù)生在早期的決策式AI時(shí)代，AI技術(shù)棧的定義較為模糊，業(yè)內(nèi)尚未出現(xiàn)確立的通用技術(shù)棧。直至2012年AlexNet的突破，AI技術(shù)棧開始逐步建立，并在2018年開始的大模型階段，生成式AI技術(shù)棧由原本的碎片化工具格局向更具凝聚力和專業(yè)化的生態(tài)系作為旨在簡化生成式AI應(yīng)用程序開發(fā)和管理的解決方案和組件合集，生成式AI技術(shù)棧的設(shè)計(jì)目的主要包括為開發(fā)者提供更高效的編程語言、開發(fā)框架與工具鏈以提升開發(fā)效率，給予生成式AI任務(wù)系統(tǒng)級的完善支持以及探索和滿足大規(guī)模與跨平臺部章節(jié)一行業(yè)概述GenAI技術(shù)棧連接了硬件設(shè)施層與終端用戶交互，集成了包括基模型、模型開發(fā)、數(shù)據(jù)處理、模型部署監(jiān)控以及應(yīng)用交互等在內(nèi)的技術(shù)和工具，提供從模型初始化到部署全過程eI技術(shù)棧定義：指針對開發(fā)和署生成式I集成了包括基模、I生式I技棧是硬設(shè)eI應(yīng)的層為發(fā)供模務(wù)以賦能代理框架模型維護(hù)文本生 語音生圖像生 代碼生視頻生 多模模型管理模型微調(diào)Fine模型推理包括CPU、GPU存儲設(shè)備等終端用戶 模用戶體驗(yàn)用戶界面數(shù)據(jù)管道數(shù)據(jù)存儲上下文緩存數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)注向量數(shù)據(jù)庫特征工程數(shù)據(jù)采集模型路由模型監(jiān)控應(yīng)用編排章節(jié)一行業(yè)概述在早期的決策式AI時(shí)代，AI技術(shù)棧的定義較為模糊，業(yè)內(nèi)尚未出現(xiàn)確立的通用技術(shù)棧。直至2012年AlexNet的突破，AI技術(shù)棧開始逐步建立，并在2018年開始的大模型階段，生成 發(fā)展背景：由弱人工智能階段向統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)階段發(fā)展，進(jìn)入1990年后，算法和模型開始向多樣化發(fā)展。代表性技術(shù)成果技術(shù)棧定義:由基于專家知識和規(guī)則的系統(tǒng)向“統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法+算力包”結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變

發(fā)展背景：深度學(xué)習(xí)的興起標(biāo)志著AI技術(shù)進(jìn)入了全新的階段，GenAI技術(shù)棧開始建立。代表性技術(shù)成果技術(shù)棧定義:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+開發(fā)框架（TensorFlow,

發(fā)展背景：2018年之后，大語言模型迅速崛起并高效地適用于不同地應(yīng)用場景。代表性技術(shù)成果球AI技術(shù)棧定義:基模型+微調(diào)+開發(fā)者工具鏈+模型監(jiān)督與運(yùn)HMM模

反向傳 卷積網(wǎng)

GPT-

（08)，eIP在08eII章節(jié)一行業(yè)概述作為旨在簡化生成式AI應(yīng)用程序開發(fā)和管理的解決方案和組件合集，生成式AI技術(shù)棧的設(shè)計(jì)目的主要包括為開發(fā)者提供更高效的編程語言、開發(fā)框架與工具鏈以提升開發(fā)效率，給AIAI03節(jié)：數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)與訓(xùn)

AIAI

01享集群資源的環(huán)境下，提供生成式AI技術(shù)棧的設(shè)計(jì)在協(xié)助開發(fā)者提升生成式AI應(yīng)用開發(fā)效率、給予生成式AIIIPU構(gòu)建完整的端到端GenAI應(yīng)用涉及到復(fù)雜豐富的模塊組件與流程，從用戶交互至可落地應(yīng)用的結(jié)果輸出，涉及了AI模型的準(zhǔn)備、調(diào)優(yōu)、服務(wù)、以及治理等相關(guān)關(guān)鍵模塊。在支持GenAI應(yīng)用構(gòu)建過程中，用戶應(yīng)依據(jù)項(xiàng)目、業(yè)務(wù)線以及組織成熟度等因章節(jié)二組件分析構(gòu)建完整的端到端GenAI應(yīng)用涉及到復(fù)雜豐富的模塊組件與流程，從用戶交互至可落地應(yīng)用的結(jié)果輸出，涉及了AI模型的準(zhǔn)備、調(diào)優(yōu)、服務(wù)、以及治理等相關(guān)關(guān)鍵模塊。在支持GenAI應(yīng)用構(gòu)建過程中，用戶應(yīng)依據(jù)項(xiàng)目、業(yè)務(wù)線以及組織成熟度等因素在這些模塊組件

用

章節(jié)二組件分析在各行業(yè)領(lǐng)域?qū)Ｏ蚰Ｐ陀楷F(xiàn)的環(huán)境下，大語言模型在特定領(lǐng)域與企業(yè)知識缺失的局限性暴露，因此基于外部數(shù)據(jù)庫，可及時(shí)調(diào)用最新數(shù)據(jù)和專有領(lǐng)域知識進(jìn)行補(bǔ)充的RAG顯得至關(guān)重要。此外，基于外部權(quán)威數(shù)據(jù)信息的整合及數(shù)據(jù)源的控制，RAG可提升模型回答準(zhǔn)確性LLM是出色的推理引擎，但隨著各行業(yè)模型的涌現(xiàn)，LLMAAAA（如數(shù)ARAG的核心優(yōu)勢：RAG向量塊相關(guān)文檔無用 有結(jié)合問題與提示器章節(jié)二組件分析多智能體系統(tǒng)是分布式AI的重要分支，其將“大而雜”的任務(wù)分解給多個(gè)互相服務(wù)的單個(gè)智能體，通過相互通信、信息與資源共享，以及協(xié)作以實(shí)現(xiàn)共同的整體目標(biāo)。在復(fù)雜任務(wù)下，多智能體系統(tǒng)彌補(bǔ)了單智能體的視角單一難點(diǎn)，在魯棒性與容錯(cuò)性、靈活性與可擴(kuò)展務(wù)時(shí)存在視角單一、對Contctwindow要求高等局限性，未來多智能體系統(tǒng)的重要性及應(yīng)用范多智能體系統(tǒng)（MAS）的核心優(yōu)勢靈活性和可擴(kuò)展性魯棒性和容錯(cuò)性章節(jié)二組件分析提示工程通過提示詞的優(yōu)化設(shè)計(jì)，引導(dǎo)模型生成符合預(yù)期的回答。提示質(zhì)量直接影響語境和輸出，且具備效率提升、訓(xùn)練成本低、靈活性高等優(yōu)勢，因此對于模型尤為關(guān)鍵。但過提示評價(jià)提示評價(jià)目標(biāo)評估上下文輸入問題輸出設(shè)置提示更新優(yōu)化數(shù)據(jù)集初始提示設(shè)計(jì)提示工程指通過設(shè)計(jì)和優(yōu)化AI提示詞，以提高AI對提示工程進(jìn)行優(yōu)化迭代。提示質(zhì)量直接影響模型輸出的準(zhǔn)確性和相關(guān)性，因此精心設(shè)計(jì)的效率提升控制增強(qiáng)：提示工程由用戶輸入端進(jìn)行調(diào)整和設(shè)置，允許用戶對于AI成本降低場景擴(kuò)展：提示詞可根據(jù)不同的任務(wù)與場景進(jìn)行靈活調(diào)整，提升AI章節(jié)二組件分析防護(hù)欄的重要性在AI技術(shù)動(dòng)態(tài)發(fā)展中不可被低估，防護(hù)欄在防止AI技術(shù)濫用、確保內(nèi)容公平性、維持公眾信任以及遵守法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)等層面起到核心作用。防護(hù)欄是抵御與AI技術(shù)部署個(gè)人身份信息用 企業(yè)商業(yè)機(jī)人臉特征

事實(shí)性錯(cuò)誤內(nèi)容帶有偏見、不道德內(nèi)容大模型調(diào)用病毒攻擊

I輸eIeIII安全性與可靠性的提升透明度與可解釋性的提升：防護(hù)欄有助于確保AI章節(jié)二組件分析大模型API服務(wù)提供了一種強(qiáng)大、靈活且易于集成的方式協(xié)助用戶快速將AI功能無縫集成到程序和服務(wù)中，進(jìn)而降低用戶的開發(fā)門檻，提升開發(fā)效率。API服務(wù)核心優(yōu)勢體現(xiàn)在促通用語 多模 語音合成語音識 文生特色功能對話生 多模態(tài)對函數(shù)調(diào)用語音合成音色定制語音識別文生圖圖生圖在線搜索LLM微 模型微 助手構(gòu)建自定義API服務(wù)管理協(xié)助用戶實(shí)現(xiàn)AI模型與應(yīng)用的無縫集成，通過APIPPPPPI促進(jìn)軟件集成：API可實(shí)現(xiàn)不同軟件系統(tǒng)之間的無縫集成，通過調(diào)用現(xiàn)有的API實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享：API提高可擴(kuò)展性：軟件系統(tǒng)通過API可以在基于現(xiàn)有系統(tǒng)架構(gòu)基上，更容易地進(jìn)行擴(kuò)展增強(qiáng)系統(tǒng)安全性：利用API可實(shí)現(xiàn)跨多云環(huán)境管理網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，并利用API章節(jié)二組件分析MLOps整合了機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用開發(fā)、系統(tǒng)部署與運(yùn)維，通過在整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和標(biāo)準(zhǔn)化以實(shí)現(xiàn)更快速的產(chǎn)品開發(fā)上市，更高效的團(tuán)隊(duì)合作以及模型的持續(xù)性改需求工 數(shù)據(jù)工ML用例優(yōu)先 機(jī)器學(xué)習(xí)模型工數(shù)據(jù)可用性檢 模型測試和驗(yàn) 機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署CI/CD監(jiān)控和觸發(fā)持續(xù)部署，從而實(shí)現(xiàn)快速更新優(yōu)化。MLOps在大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境中自動(dòng)部署機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)上市時(shí)間縮短：MLOps協(xié)作效率提高：通過統(tǒng)一的平臺，大模型是生成式AI應(yīng)用構(gòu)建的核心，針對不同領(lǐng)域的用戶，特定場景的適配性與生成內(nèi)容質(zhì)量可控性為模型質(zhì)量的主要考量因素。模型適配性為用戶提供專業(yè)領(lǐng)域更具針對性的決策建議，提升相關(guān)領(lǐng)域解決方案的靈活性，質(zhì)量可控性則為用戶提升生成式AI應(yīng)用構(gòu)建的過程涉及到數(shù)據(jù)、模型等安全合規(guī)問題，為用戶帶來隱私泄露、錯(cuò)誤決策等潛在風(fēng)險(xiǎn)，安全合規(guī)優(yōu)化在用戶權(quán)益與隱私保護(hù)、市場秩序與企業(yè)責(zé)任模型推理是將聯(lián)結(jié)終端場景需求的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，隨著生成式AI所融合的業(yè)務(wù)場景愈發(fā)多樣化，推理在未來市場的發(fā)展?jié)摿薮螅壳癆I支出的主要部分仍集中在推理部分，因此推理成本的降低是助推AI技術(shù)發(fā)展、提升用戶對于生成式AI可及性的重大模型發(fā)展帶來了數(shù)據(jù)架構(gòu)新需求，生成式AI應(yīng)用在用戶企業(yè)內(nèi)部落地過程中，企業(yè)與模型的數(shù)據(jù)協(xié)同以及數(shù)據(jù)價(jià)值的釋放成為了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策”過程中的重要考量因素，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的統(tǒng)一、自動(dòng)化工具的操作以及高校計(jì)算能力均對數(shù)據(jù)價(jià)值釋放生成式AI產(chǎn)品應(yīng)用化包含產(chǎn)品應(yīng)用目標(biāo)設(shè)立、生成式AI工具選擇、產(chǎn)品流程整合以及用戶體驗(yàn)反饋等步驟，其中生成式界面設(shè)計(jì)以及與用戶的交互方式等為最直接影響產(chǎn)品應(yīng)用反饋與迭代的因素。產(chǎn)品應(yīng)用化是推動(dòng)生成式AI技術(shù)從實(shí)驗(yàn)理論邁向?qū)嵳鹿?jié)三用戶考量因素3.1大模型是生成式AI應(yīng)用構(gòu)建的核心，針對不同領(lǐng)域的用戶，特定場景的適配性與生成內(nèi)容質(zhì)量可控性為模型質(zhì)量的主要考量因素。模型適配性為用戶提供專業(yè)領(lǐng)域更具針對性的決數(shù)據(jù) 復(fù)雜 大模型是生成式AI模型質(zhì)量的重要性模型適配性：隨著生成式I與各產(chǎn)業(yè)的深度結(jié)合，大模型與下游任務(wù)的適配難題成為了主要關(guān)注點(diǎn)。大模型在預(yù)訓(xùn)練階段需解決的廣泛問題與在實(shí)際應(yīng)用中所需解決問題存在模型內(nèi)容質(zhì)量可控性：除了與特殊場景的適配性，生成質(zhì)量的可控性，即在保持生成內(nèi)的切實(shí)期望，例如場景一致性、語言風(fēng)格等。模型內(nèi)容質(zhì)量的可控性為用戶提高相關(guān)領(lǐng)章節(jié)三用戶考量因素針對不同業(yè)務(wù)場景的模型適配性，用戶可結(jié)合計(jì)算資源成本、效果呈現(xiàn)以及數(shù)據(jù)量級等考量因素最優(yōu)化模型專屬化路徑，較為常見的模型專屬化包含應(yīng)用層的直接調(diào)優(yōu)、外掛知識3Prompt調(diào) 企業(yè)務(wù)流程調(diào) 知識全量全量L1L2應(yīng)用層調(diào)優(yōu)：通過從應(yīng)用端的Prompt外掛知識庫參數(shù)高效微調(diào)：在凍結(jié)與訓(xùn)練模型的大多數(shù)參數(shù)的基全量SFTSFT繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練章節(jié)三用戶考量因素模型選擇與模型評估為提升模型生成內(nèi)容質(zhì)量可控性的常用方式，模型選擇是理解問題的核心，其依據(jù)驗(yàn)證誤差最小等原則篩選出業(yè)務(wù)場景下的最優(yōu)模型。模型評估則通過準(zhǔn)確率11訓(xùn)練、調(diào)參、確定模型2迭代優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)常用評估方法常用評估指標(biāo)假設(shè)空 損失函內(nèi)容生成可控性章節(jié)三用戶考量因素生成式AI應(yīng)用構(gòu)建的過程涉及到數(shù)據(jù)、模型等安全合規(guī)問題，為用戶帶來隱私泄露、錯(cuò)誤決策等潛在風(fēng)險(xiǎn)，安全合規(guī)優(yōu)化在用戶權(quán)益與隱私保護(hù)、市場秩序與企業(yè)責(zé)任維護(hù)等方面服務(wù)拒絕攻擊數(shù)據(jù)傳輸泄露未授權(quán)訪問網(wǎng)絡(luò)安全硬件篡改硬件安全 旁路攻擊 軟硬件訓(xùn)練數(shù)據(jù)污染保密性數(shù)據(jù)偏差數(shù)據(jù)集不一致性完整性魯棒性成員推斷攻擊屬性推斷攻擊模型反演模型竊取對抗樣本投毒攻擊后門攻擊提示注入敏感數(shù)據(jù)泄露數(shù)據(jù)濫用身份盜用隱私性 算法不透明可解釋性 系統(tǒng)決策復(fù)雜缺乏嚴(yán)格的數(shù)學(xué)證明

硬件兼容IIII：首先，構(gòu)建生成式I應(yīng)用的過程中需要處理大量的敏感數(shù)據(jù)和個(gè)人章節(jié)三用戶考量因素在應(yīng)用構(gòu)建到業(yè)務(wù)部署過程中構(gòu)建完善的安全防御鏈路是優(yōu)化安全合規(guī)的基框架，根據(jù)已知風(fēng)險(xiǎn)攻擊、模型安全以及應(yīng)用部署架構(gòu)三個(gè)層次，可分別針對性地設(shè)計(jì)防御檢測機(jī)制，防閃避攻擊防藥餌攻擊防后門攻擊數(shù)據(jù)可解釋模型可驗(yàn)證模型可解釋隔離與檢測冗余與熔斷數(shù)據(jù)自恰性從生成式AI章節(jié)三用戶考量因素模型推理是將聯(lián)結(jié)終端場景需求的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，隨著生成式AI所融合的業(yè)務(wù)場景愈發(fā)多樣化，推理在未來市場的發(fā)展?jié)摿薮?，但目前AI支出的主要部分仍集中在推理部分，因此推理芯片制造、電力消耗等芯片制造、電力消耗等成本高LLM參數(shù)越來越大，更大的模型意味著更高的計(jì)算需求硬件架構(gòu)和模型推理特性限制了推理效率所有企 業(yè)務(wù)場景愈發(fā)豐富，落地鏈路拉長帶來的計(jì)算存儲資源

生成式AI推理成本占據(jù)支出的主要部分，且隨著生成式AII推理成本的影響因素：生成式IIIII技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室搬到實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵步驟，II支出I應(yīng)用可及性與普惠性章節(jié)三用戶考量因素模型推理優(yōu)化技術(shù)可從數(shù)據(jù)層、模型層與系統(tǒng)層全方位展開，其中模型層優(yōu)化措施使用較為廣泛，其包含知識蒸餾、模型剪枝、模型量化等在保證模型性能前提下，減小模型大小數(shù)據(jù)層優(yōu)化模型層優(yōu)化模型量化模型剪枝系統(tǒng)層優(yōu)化章節(jié)三用戶考量因素大模型發(fā)展帶來了數(shù)據(jù)架構(gòu)新需求，生成式AI應(yīng)用在用戶企業(yè)內(nèi)部落地過程中，企業(yè)與模型的數(shù)據(jù)協(xié)同以及數(shù)據(jù)價(jià)值的釋放成為了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策”過程中的重要考量因素，數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)加載與接入數(shù)據(jù)加載與接入上下文數(shù)據(jù)管道嵌入模型向量數(shù)據(jù)庫AIAPI接口/LLMLLM應(yīng)用托管頻繁的數(shù)據(jù)交互編排框架ChatGPT等生成式AI應(yīng)用數(shù)據(jù)價(jià)值釋放的影響因素：根據(jù)數(shù)據(jù)在生成式AIIII章節(jié)三用戶考量因素生成式AI應(yīng)用數(shù)據(jù)價(jià)值的釋放可通過算力、模型以及決策三層形成完整的數(shù)據(jù)優(yōu)化閉環(huán)。其中模型優(yōu)化與決策優(yōu)化路徑較為輕量靈活，模型層，用戶主要通過RAG等方式將專向數(shù)A決策優(yōu)化層：決策優(yōu)化層通過AI與BI工具的結(jié)合，可依據(jù)用戶數(shù)據(jù)查詢和分析需求，通過決策流數(shù)據(jù)流章節(jié)三用戶考量因素生成式AI產(chǎn)品應(yīng)用化包含產(chǎn)品應(yīng)用目標(biāo)設(shè)立、生成式AI工具選擇、產(chǎn)品流程整合以及用戶體驗(yàn)反饋等步驟，其中生成式界面設(shè)計(jì)以及與用戶的交互方式等為最直接影響產(chǎn)品應(yīng)用反I產(chǎn)品應(yīng)用化的影響因素I產(chǎn)品應(yīng)用化流程圍繞用戶體驗(yàn)反哺產(chǎn)品應(yīng)用目標(biāo)IIII生成式AI工具的功能價(jià)值生成式AI工具的易用性生成式AI工具的性能生成式AI工具的成本

數(shù)據(jù)集成模型訓(xùn)練和部署（確保模型可以準(zhǔn)確接受傳輸產(chǎn)品數(shù)據(jù)）設(shè)定具體且可衡量的目標(biāo)定位明確的業(yè)務(wù)場景及目標(biāo)用戶

生成式界面設(shè)計(jì)編輯體驗(yàn)交互方式設(shè)計(jì)章節(jié)三用戶考量因素生成式AI產(chǎn)品應(yīng)用化可從最為直接的用戶交互體驗(yàn)進(jìn)行優(yōu)化，平臺可以對用戶操作界面設(shè)計(jì)創(chuàng)新，例如融合了LUI與GUI交互的CUI對話式用戶界面，通過更加直觀和自然的語言交互以降低用戶的操作難度，為用戶提供更智能便捷的交互方式，進(jìn)而優(yōu)化產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)。生成式AI

核心優(yōu)勢：以更加直觀和自然的語言交互，降低用戶操作難度，直接通過語音或文字與系統(tǒng)進(jìn)行對話

為優(yōu)化用戶體驗(yàn)，生成式IU交互方式的高學(xué)習(xí)UUU（）：U是一種允許用戶通過自然語言對話與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或者軟件進(jìn)行UIUUUUU交互UI設(shè)計(jì)師所設(shè)計(jì)的UUU目前生成式AI技術(shù)棧工具與系統(tǒng)存在碎片化與不兼容性等難題，模塊化與標(biāo)準(zhǔn)化將成為未來重要發(fā)展方向。通過將技術(shù)棧劃分為一系列的模塊和標(biāo)準(zhǔn)化接口，進(jìn)而更生成式AI技術(shù)?；谀Ｐ烷_發(fā)、場景適配、推理部署以及產(chǎn)品應(yīng)用將進(jìn)一步完善應(yīng)用開發(fā)生態(tài)，形成一站式的開發(fā)服務(wù)平臺。此外，與平臺化并行的是平臺的簡易化，通過易用工具與開放式API的提供，降低用戶開發(fā)門檻，為用戶提供操作性強(qiáng)的完整目前AI系統(tǒng)仍多依賴于中心化架構(gòu)以便高效的管理與控制，但隨之帶來了數(shù)據(jù)隱私等風(fēng)險(xiǎn)。AI去中心化旨在將AI的開發(fā)、部署以及控制權(quán)分散到多個(gè)實(shí)體或用戶之間，旨在通過一系列工具與服務(wù)協(xié)助用戶降低模型開發(fā)門檻的MaaS模式將成為未來大模型的主流商業(yè)模式，并對生成式AI應(yīng)用在商業(yè)化生態(tài)、產(chǎn)品落地等方面產(chǎn)生連帶影GenAI作為底層創(chuàng)新技術(shù)，對于信息商品各環(huán)節(jié)產(chǎn)生了全面的、革命性的影響，此外，GenAI孕育著創(chuàng)造新信息商品類型的巨大空間，這也助推了全新產(chǎn)品時(shí)代與超章節(jié)四發(fā)展趨勢目前生成式AI技術(shù)棧工具與系統(tǒng)存在碎片化與不兼容性等難題，模塊化與標(biāo)準(zhǔn)化將成為未來重要發(fā)展方向。通過將技術(shù)棧劃分為一系列的模塊和標(biāo)準(zhǔn)化接口，進(jìn)而更方便地進(jìn)行組技術(shù)棧碎片化現(xiàn)狀I(lǐng)技術(shù)棧面臨系統(tǒng)和工具鏈互不兼容和碎片化難題，各種多I模塊化與標(biāo)準(zhǔn)化價(jià)值系統(tǒng)靈活性與可擴(kuò)展性章節(jié)四發(fā)展趨勢生成式AI技術(shù)?；谀Ｐ烷_發(fā)、場景適配、推理部署以及產(chǎn)品應(yīng)用將進(jìn)一步完善應(yīng)用開發(fā)生態(tài)，形成一站式的開發(fā)服務(wù)平臺。此外，與平臺化并行的是平臺的簡易化，通過易用工具與開放式API的提供，降低用戶開發(fā)門檻，為用戶提供操作性強(qiáng)的完整的開發(fā)解決方案。技術(shù)棧平臺化現(xiàn)狀I(lǐng)技術(shù)棧平臺化與簡易化價(jià)值：I平臺IIIIP章節(jié)四發(fā)展趨勢目前AI系統(tǒng)仍多依賴于中心化架構(gòu)以便高效的管理與控制，但隨之帶來了數(shù)據(jù)隱私等風(fēng)險(xiǎn)。AI去中心化旨在將AI的開發(fā)、部署以及控制權(quán)分散到多個(gè)實(shí)體或用戶之間，以提高透明度、I：現(xiàn)今，II決策AI去中心化價(jià)值維護(hù)便捷性系統(tǒng)靈活性與可擴(kuò)展性可復(fù)用性章節(jié)四發(fā)展趨勢旨在通過一系列工具與服務(wù)協(xié)助用戶降低模型開發(fā)門檻的MaaS模式將成為未來大模型的主流商業(yè)模式，并對生成式AI應(yīng)用在商業(yè)化生態(tài)、產(chǎn)品落地等方面產(chǎn)生連帶影響，反向重構(gòu)SaaSSaaS基于API 基計(jì)算/存儲/網(wǎng)絡(luò)/數(shù)據(jù) 公有云/私有云MaaSaS模式結(jié)構(gòu)：aS模式由基層、中間層以及應(yīng)用層三部分構(gòu)。其中基層提供基模型aS應(yīng)用以及新一代智能硬件的開力力因此科技頭部企a/a第三方P的推廣和訂閱分成費(fèi)用，基層大模型供應(yīng)商可基于大模型推出類似hGT的單/aS落地的主流商業(yè)模式將按照數(shù)據(jù)請求量和際計(jì)算量行收通外放型的P調(diào)用口讓開者靈活地用基模章節(jié)四發(fā)展趨勢GenAI作為底層創(chuàng)新技術(shù)，對于信息商品各環(huán)節(jié)產(chǎn)生了全面的、革命性的影響，此外，GenAI孕育著創(chuàng)造新信息商品類型的巨大空間，這也助推了全新產(chǎn)品時(shí)代與超級產(chǎn)品誕生信息商品是指以某類信息為核心價(jià)值的產(chǎn)品。eI信息商品的生產(chǎn)效率將脫離生產(chǎn)者的時(shí)間和精力限制：創(chuàng)意和算力將成為信息商品的關(guān)鍵生產(chǎn)要素信息商品的生產(chǎn)范圍將更加社會化信息商品生產(chǎn)端到終端訂單需求的邏輯變化由“需求決定分配”轉(zhuǎn)向“需求決定生產(chǎn)”，中間分配環(huán)節(jié)將弱化甚至消失用戶消費(fèi)的信息商品類型由GenAI算法能力決定用戶與信息商品交互的方式由GUI向CUI進(jìn)行轉(zhuǎn)變：從追求效率轉(zhuǎn)向效率與靈活度兼能力：決定了GenAI質(zhì)量GenAI效率GenAI章節(jié)五競爭力分析針對用戶構(gòu)建GenAI應(yīng)用面臨的匹配需求難、數(shù)據(jù)與隱私安全、輸出質(zhì)量以及推理成本等挑戰(zhàn)，GenAI技術(shù)棧廠商是否有匹配高效的工具及技術(shù)經(jīng)驗(yàn)協(xié)助用戶更便捷、安全地構(gòu)建基章節(jié)五競爭力分析本報(bào)告設(shè)立創(chuàng)新指數(shù)評估體系對GenAI存儲、AI算力基工作流構(gòu)建工作流構(gòu)建支持工具與方案編排框架的兼容、工作流支持的目標(biāo)用例、工作流的持續(xù)優(yōu)化、可配置觸發(fā)器功能、跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作等全局?jǐn)?shù)據(jù)治理組織內(nèi)部的數(shù)據(jù)聯(lián)通、數(shù)據(jù)質(zhì)量與一致性、數(shù)據(jù)與存儲數(shù)據(jù)存儲部署技術(shù)棧一體式融合的數(shù)據(jù)存儲解決方案、GenAI用功能集、GenAI數(shù)據(jù)存儲基設(shè)施算力供給能力AI芯片類型、算力資源的管理與分配、AI算力基設(shè)施與模型部署資源利用率優(yōu)化管理高性能編譯器和運(yùn)行時(shí)、推理GPU優(yōu)化、推理加速工具集成、自研網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等模型部署成本優(yōu)化資源配置商業(yè)模式支持、優(yōu)化咨詢服務(wù)、靈活的部署模式等模型微調(diào)調(diào)優(yōu)與微調(diào)方式、精調(diào)模版、全流程自動(dòng)調(diào)優(yōu)功能等緩存與記憶結(jié)構(gòu)化信息輸入模型質(zhì)量模型評估證基準(zhǔn)、測試數(shù)據(jù)集等精煉壓縮模型應(yīng)用的高效構(gòu)建應(yīng)用工具及方案企業(yè)級生成式AI應(yīng)用、無代碼自動(dòng)化生成、生成式AI安全隱私的功能和設(shè)計(jì)等章節(jié)五競爭力分析本報(bào)告設(shè)立增長指數(shù)評估體系對GenAI技術(shù)棧進(jìn)行評價(jià)及分析，下設(shè)基模型觸達(dá)、合基模型觸達(dá)基模型適配性基模型可訪問性基模的選擇配置方式、模型庫與配置的一致性、基模推理方式、基模延遲優(yōu)化等模型合規(guī)性GenAI合規(guī)與安全用戶操作合規(guī)性權(quán)限等應(yīng)用開發(fā)交互用戶交互體驗(yàn)團(tuán)隊(duì)開發(fā)協(xié)作共享、原子能力與應(yīng)用組建、用戶操作界面設(shè)計(jì)、語言支持、跨平臺部可持續(xù)發(fā)展性研發(fā)投入、規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)編撰、研究論文與課題發(fā)布、專利數(shù)量、人才培育、合作生生態(tài)建設(shè)支持廠商服務(wù)支持與文檔規(guī)范化支持文檔等用戶規(guī)模個(gè)人用戶規(guī)模及付費(fèi)用戶比例、企業(yè)用戶規(guī)模及付費(fèi)用戶比例、平臺注冊用戶基數(shù)行業(yè)客戶與場景應(yīng)用方案各應(yīng)用行業(yè)（金融、醫(yī)療等采用的優(yōu)勢技術(shù)與服務(wù)庫。RAG在LLM強(qiáng)大功能的基上，通過訪問特定領(lǐng)域或組織的內(nèi)部知識庫，而無需重新訓(xùn)練模型，進(jìn)一步提升了其輸出的相關(guān)HMM模型：隱馬爾可夫模型（HiddenMarkovModel，簡稱HMM）卷積網(wǎng)絡(luò)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深ResNet:殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ResNet）是一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的架構(gòu)，它通過引入“殘差學(xué)習(xí)”來解決深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的tnotnotnoNNBERT:BERT代表雙向編碼器表示來自Transformer（BERT），用于高效地將高度非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)表示為向量。BERTTransformerGLM:在統(tǒng)計(jì)學(xué)上，廣義線性模型（generalizedlinearmodel，縮寫作GLM）