中国AI开发者应用生态调研报告-易观

Confidential and Protected by Copyright Laws本产品保密并受到版权法保护中国AI开发者应用生态调研报告易观分析2024年10月本报告联合发布方2激发科技与创新活力3激发科技与创新活力研究背景：持续关注AI产业价值落地 未来已来：技术变革来临人工智能的发展已步入生成式AI时代，其标志是大语言模型的“涌现”能力。这些模型能够自主地学习和应用新知识，表现出了类似人类的创造力和推理能力。这种进步为达到人工通用智能（AGI）奠定了基础，使大语言模型成为科技和研究机构长期关注的重点。在未来相当长的一段时间内，大语言模型的研究和应用，将成为人工智能领域的主导力量。它不仅将推动人工智能技术的进步，还将深刻影响我们的社会生活，改变我们的工作方式，甚至可能改变我们对智能和生命的理解。• 交互革命• 人机交互方式：GUI🔜DUI/HUI• Prompt工程价值凸显AGI 0.1• 知识革命• 语言是知识的载体，未来模型人人可训、人人可用，即个人知识能力将得以复制和扩展AGI 1.0• 思维革命• AI具备独立思考与逻辑判断的能力• 进一步延展，具身智能连接物理世界，硅基与碳基生命共存AGI 2.0人工智能与AGI发展阶段划分分析式人工智能→生成式人工智能 聚焦当下：商业价值深化探索在当今的商业环境中，企业经营的持续发展与创新是核心命题之一。随着人工智能技术的迅猛发展，特别是大语言模型（LLM）的兴起，对于AI在商业领域的价值探索和实践应用带来了前所未有的变化，成为本次研究的重要焦点。以业务驱动的方式拥抱AI：人工智能从未如ChatGPT这般普及，超过1亿用户主动体验的背后，是业务发展需求驱动AI应用场景探索与实践的重大转变降低AI开发门槛：传统的AI开发模式需要针对不同的任务和场景进行定制化开发，大模型显著降低开发复杂度，提升部署与应用的便捷度增强用户体验，碾平企业数智化洼地：大模型对于人机交互方式的变革显著增强客户/用户体验与员工体验，有利于中后台赋能升级，以及员工原生数智动能发展4激发科技与创新活力 AI开发者是当下推动AI应用生态发展的重要推动力量AI开发者研究对于推动AI产业的健康发展和促进技术创新具有重要意义。AI开发者是技术发展的核心驱动力，他们的工作直接影响AI技术的发展方向和速度。通过深入研究开发者，可以洞察最新的技术趋势和创新点，从而把握产业的发展动态。同时，了解开发者的背景、成长路径以及发展方向等，有助于培养更多的AI人才，并充分协同产业生态的各方力量积极赋能AI产业发展。最后，AI开发者对市场需求的感知和响应能力直接影响AI产品的创新和市场化。进行AI开发者研究可以帮助企业和投资者更好地理解市场需求，推动产品创新。相应地，本次中国AI应用生态研究，将聚焦AI应用开发者，围绕他们对于AI发展方向、当前AI应用开发进展以及未来AI产品路径与规划，以及面临的挑战以及潜在需求等进行充分调研，从而从开发者这个切面展示中国AI应用生态发展全貌。本次AI开发者调研，由易观分析联合CSDN、中欧国际工商学院AI与管理创新研究中心联合展开，通过大样本问卷调研，以及部分AI产业链关键角色深度访谈，并结合易观分析对于AI产业的跟踪研究积累，形成本次中国AI应用生态分析。5激发科技与创新活力编写委员会总编：刘某怡 易观联合创始人方某跃 中欧国际工商学院教授、AI与管理创新研究中心主任主编：李某智 易观智慧院院长编委：陈某晨 易观分析研究合伙人钱文颖 中欧国际工商学院AI与管理创新研究中心秘书长张某路 天津市中教开源创新研究院副院长郭某晧 天津市中教开源创新研究院理事胡建村 中国移动信息技术中心科技管理顾问：孟迎霞 CSDN副总裁尚 晶 中国移动信息技术中心集团首席专家刘志毅 东方财富AI研究院首席科学家朱其罡 上海开源信息技术协会秘书长董明德 北京专精特新企业商会副会长兼秘书长华崇鑫 赣州开源技术研究院理事长刘 峥 福州软件园科技创新发展有限公司副总经理苏江文 福建省开源数字技术研究院理事调研团队：马恩骉 易观分析苏某帅 上海开源信息技术协会周某翔 稀土掘金开发者社区韩某强 CSDN开发者社区中国AI应用生态概述017激发科技与创新活力中国AI应用生态概述应用层模型层基础设施层工具层模型-应用一体化企业客户消费者用户这是整个AI应用生态系统的基础，为AI模型训练和推理提供所需的计算资源。主要包括高性能计算（HPC）集群、云服务器、GPU/TPU等硬件设备以及相关的网络连接，算力基础设施层的性能直接影响AI应用的速度和准确性。这一层曾经包含了各种AI模型，如深度学习模型、机器学习模型等，通过算法实现特定的智能任务，如图像识别、自然语言处理等。目前对于模型层的聚焦，主要是关注大模型的技术升级与产业落地。从模型层对外输出模型能力的方式上，主要包括如下几种类型：•MaaS•提供模型精调与私有化服务工具链层提供了从数据采集到模型训练再到部署的一整套工具。这包括数据预处理工具、模型开发框架、自动化测试工具等。工具链的完善程度决定了AI项目的效率和质量。一方面，大模型厂商提供一系列工具和平台，目的在于帮助AI开发者与行业客户更快实现AI应用开发与上线，从而实现模型价值落地；另一方面，不少开发者聚焦大模型工具链，提供各种细分的产品和工具，这些工具链开发者正在成为AI应用生态的重要力量应用层是将AI模型与实际场景相结合的部分，涵盖了医疗、金融、交通等多个行业，渗透了营销、产品研发、办公协同、数字娱乐等多个领域目前应用层主要包括如下两大类型：①利用大模型能力进行产品化封装，形成AI应用并推向市场②自建垂直模型甚至大模型的AI应用，即模型-应用一体化①大模型厂商下场做应用，打造应用标杆典型案例：•百度利用大模型能力把百度系所有应用重做一遍•Kimi、智谱清言等②垂直行业具备行业壁垒与Knowhow，垂直模型是应用的必要条件，相应地，开发者端到端形成模型-应用一体化典型案例：金融、医疗、教育等垂直领域关注热情上涨，数字化程度高的行业与企业上手速度快，但距离预期仍有差距用户上手应用规模持续增长，留存与用户粘性仍有待于培养8激发科技与创新活力中国AI应用生态图谱应用层模型层基础设施层现有应用（AI增强）现有应用（AI增强）AI平台与框架AI平台与框架基础模型基础模型计算硬件计算硬件公有云公有云私有云/IDC私有云/IDC模型社区模型社区智能体（即AI原生应用）智能体（即AI原生应用）企业自建智能体企业自建智能体智能体员工智能体员工企业知识库企业知识库工具层智能体开发智能体开发智能体/App Store智能体/App Store应用开发应用开发模型训练与优化（LLM Ops）模型训练与优化（LLM Ops）向量数据库向量数据库生态和社区数据处理数据处理数据集数据集实验室/研究院实验室/研究院开源基金会开源基金会开发者社区开发者社区培训机构培训机构代码托管平台代码托管平台模型训练模型训练模型评测模型评测模型部署模型部署模型安全与可靠性模型安全与可靠性模型监控与观测模型监控与观测千帆AppBuilder千帆大模型平台ModelBuioder腾讯云VectorDB投资机构投资机构AI PaaS