ChatGPT掀起的新一轮人工智能狂欢下，隐藏在背后的“大模型”正进入越来越多开发者的视野。
诚如几年前开始流行的一种说法：数据是燃料、模型是引擎、算力是加速器。ChatGPT的出现，恰如其分地诠释了数据、模型和算力的“化学反应”。而在其中扮演“桥梁”角色的，恰恰是上承应用、下接芯片的AI框架。
正是在这样的背景下，市场调研机构Omdia通过对AI开发者进行调研，在日前发布了《中国人工智能框架市场调研报告》，向外界揭示了国内开发者对于AI框架的认知，以及不断变化的行业格局。
01 开发者眼中的AI框架市场
随着ChatGPT的热度越来越高，不少人坦言：“人工智能领域正在引发新一轮科技竞赛”，其实AI的学术竞赛在2020年前后就已经开始。
OpenAI在这一年推出了著名的GPT-3，拥有1750亿参数量；DeepMind的AlphaFold2在第14届国际蛋白质结构预测竞赛中夺冠；同时全球AI论文发表量逐年增长，来自中国的论文比例越来越高…… 顶会论文、大模型、科学智能代表的技术生态，达到了前所未有的热度。
同样是在2020年，以昇思MindSpore等为代表的中国AI框架纷纷开源，开始了追赶TensorFlow、PyTorch等前辈们的追逐赛，中国AI框架的崛起和技术生态的繁荣，不可避免地出现了交叉。
就像Omdia在《中国人工智能框架市场调研报告》中给出的观点：在大模型应用的趋势下，国内开发者对于AI框架的认知发生了一些微妙的变化。
比如“对于超大规模模型训练能力，您觉得哪个人工智能框架最好？”的问题中，36%的开发者投票给了TensorFlow/JAX，15%的开发者选择的是PyTorch，昇思MindSpore以10%的占比排名第三。
需要说明的是，开发者的答案在某种程度上受到了认知习惯的影响，自然而然地给“老牌框架”打了高分。譬如谷歌的TensorFlow并非原生支持大模型，通过新推出的另一个新生框架JAX作为TensorFlow的简化库融入；PyTorch则是靠第三方并行算法库补充了大模型支持能力。昇思MindSpore正依托原生支持大模型的能力快速崛起。
再比如“您认为最适合做AI for Science项目的人工智能框架是？”的问答下，TensorFlow和新生框架JAX收到了45%的开发者支持，昇思MindSpore在这个问题下超过了PyTorch，以37%的支持率排名第二。
衡量创新能力的一个重要标准正是论文数量。按照Papers with Code网站的统计数据，2022年使用昇思MindSpore的顶级会议论文已经超过600篇，在国内AI框架中排名第一，在全球范围内仅次于PyTorch。
而在大模型的创新中，目前国内科研院所和高校已经发布了10多个基于昇思MindSpore的大模型。其中紫东.太初是全球首个三模态大模型，能够实现视觉、文本、语音三个模态间的高效协同，曾在2022世界人工智能大会上斩获“卓越人工智能引领者”奖；东方.御风是业界首个工业级流体仿真大模型，在进行飞机流场模拟仿真时，对比传统的科学计算，在精度一样的情况下，东方.御风的仿真时间只需要原来的1/25。
如果把人工智能产业生态比喻成森林的话，人工智能框架就像是森林中的土壤，寻求创新的开发者自然会“择水土而居”。
03 不应被忽视的可信AI问题
在全民“调戏”ChatGPT的风潮中，ChatGPT有时会“一本正经地胡说八道”，这其实暴露了存在事实性错误、知识盲区和常识偏差等诸多问题。
Omdia在《中国人工智能框架市场调研报告》中向开发者询问了类似的问题，最终的答案似乎超出了一些人的料想：在所有主流人工智能框架中，国内的开发者普遍认为TensorFlow 与 昇思MindSpore 对“负责任的人工智能”提供的支持最好。
就像Omdia在报告中的评论：“负责任的人工智能”即是一套道德准则，又是一套技术体系， 是以安全、可靠和合乎道德的方式开发、评估、部署和规模化人工智能系统的方法，对人工智能的可持续发展非常重要。
大模型、科学智能等技术生态在过去三年时间里深入影响了开发者对AI框架的选择，把时间再拉长一些的话，能否在可信AI方面有所作为，能否打消开发者的疑虑，无疑将左右AI框架下一个三到五年的市场排位。
04 写在最后
人工智能的星星之火能否燎原，AI框架有着不可或缺的作用。
一座城市的繁荣，不在于有多高的摩天大楼，而是无处不在的建筑群。沿循这样的逻辑，AI框架的价值在于赋予不同的开发者“建造高楼”的能力，让人工智能的前沿能力进入每一个行业、每一家企业。
至少，以昇腾AI为首的中国人工智能产业建设者早已开始发力。
不只是昇思MindSpore在技术生态上的异军突起，Atlas系列硬件、异构计算架构CANN、昇腾应用使能MindX等软硬件也在持续创新，为开发者打造了“端、边、云”的全场景AI基础设施，让人工智能在千行百业不断扩散。
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