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【文/觀察者網 呂棟】

“作為后發(fā)框架，要想實現(xiàn)技術超越或者領先，核心就是找到AI技術變革的下一條新賽道，只有當新賽道出現(xiàn)的時候，才有彎道超車的機會。”近期在人工智能框架生態(tài)峰會2023上，昇思MindSpore開源社區(qū)理事長丁誠在接受觀察者網對話時說道。

今年以來，ChatGPT掀起的這輪AI大模型浪潮，徹底拉高了市場對AI底層硬件的預期，算力、GPU、服務器等概念縈繞在不少人的腦海中。但實際上，在每個劃時代的技術更迭中，硬件都需要與軟件系統(tǒng)密切配合，才能更好地實現(xiàn)產品或應用價值。

在當前的人工智能技術架構中，共分為大約四層：芯片層、框架層、模型層和應用層。其中，AI框架在行業(yè)內被定義為“AI領域的操作系統(tǒng)”。在這一底層核心軟件領域取得主導權，無異于微軟在PC時代擁有Windows，谷歌在移動互聯(lián)時代打造安卓。

在AI成為大國競爭新高地的今天，國產AI框架的發(fā)展，事關中國能否在新一輪科技革命中掌握主動權。令人感到欣慰的是，近些年以昇思MindSpore、飛槳PaddlePaddle等為代表的國產AI框架逐步成長起來，沒有讓中國科技產業(yè)“缺芯少魂”的劇情重演。

但同時也要指出的是，由于具有先發(fā)優(yōu)勢，谷歌的TensorFlow和Meta的PyTorch，在性能和易用性上依然不乏好評，目前使用率在國內高居前列。面對TensorFlow和Pytorch構筑的舊格局，國產AI框架“彎道超車”的機會在哪？又該如何打造自己的生態(tài)優(yōu)勢？

圖片數(shù)據(jù)來源：Omdia（下同）

AI框架有何重要作用？

“大模型時代，大家對AI產業(yè)發(fā)展的關注，往往會聚焦在算法本身以及底層的算力上，也就是基礎設施硬件方面，中間的技術軟件經常被忽視?！苯赵谏虾Ｅe行的人工智能框架生態(tài)峰會2023上，昇思MindSpore開源社區(qū)理事長丁誠向觀察者網說道。

自去年底以來，新一輪AI大模型熱潮被ChatGPT掀起，算力和服務器成為絕對的市場焦點，國內大模型廠商搶購GPU的消息此起彼伏。例如最近就有傳言稱，字節(jié)跳動今年向英偉達訂購了超過10億美元的GPU，國內另一家大廠的訂單也超過10億元人民幣。

AI訓練和推理需要大算力，GPU等AI芯片受到熱捧無可厚非。但同時也要指出的是，所有人工智能的算法及應用，都要通過AI框架進行訓練與部署。作為人工智能的“根技術”，“AI框架+算力硬件”的組合，可以在一定程度上決定AI產業(yè)應用的主體技術路線。

AI框架技術演進 圖源：中國信通院

“人工智能框架南向對接多樣算力，北向通過編程接口幫助開發(fā)者實現(xiàn)算法創(chuàng)新應用。在整個大模型生態(tài)當中，人工智能框架是起到一個大模型使能的定位，所謂大模型使能，就是幫助開發(fā)者孵化他的大模型，人工智能框架不會自己去做大模型，但是它會把做大模型的算法團隊作為它的用戶?！倍≌\告訴觀察者網。

對于AI框架的重要意義，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人林達華曾這樣表述：

在我們最初探索深度學習的時候，沒有TensorFlow，沒有PyTorch，甚至沒有GPU。我們需要手寫C++程序來完成整個計算過程，訓練一個模型需要一兩個月。正是因為經歷了這樣的艱辛，我們深切地認識到訓練框架的核心意義，可以說，訓練框架定義了算法研發(fā)的空間，框架的空間有多大，我們就能走多遠；框架的能力有多強，我們就能走多快。

百度首席技術官王海峰也曾表示：

深度學習的通用性特點，以及深度學習框架及平臺的發(fā)展，正推動人工智能標準化、自動化和模塊化，進入工業(yè)大生產階段。深度學習框架下接芯片，上承業(yè)務模型、行業(yè)應用。一個好的AI框架，與芯片互相配合，可以最大限度的“榨干”芯片的算力，發(fā)揮其最高效用。

總體而言，對于開發(fā)者來說，AI框架的底層能力、功能豐富度、生態(tài)完善度，都會影響開發(fā)效率，進而影響新技術和應用創(chuàng)新的速度。隨著大模型浪潮席卷而來，AI領域內的開發(fā)創(chuàng)新工作更加如火如荼，AI框架作為核心開發(fā)工具，重要性更加凸顯。

國內沒有缺席，但國外仍有優(yōu)勢

PC和移動互聯(lián)網時代，Windows+Intel、Android/iOS+ARM的軟硬件聯(lián)盟，曾讓中國飽受“缺芯少魂”之苦。進入AI時代，中國企業(yè)更早認識到“操作系統(tǒng)”的重要性，紛紛開始布局AI框架。例如，華為MindSpore、百度PaddlePaddle、商湯科技SenseParrots、騰訊TNN、阿里MNN、字節(jié)跳動BytePS、曠視MegEngine、小米Mace等。