2024年中国AI技术栈市场报告

防护栏-1.1GenAI1.2GenAI1.3GenAIGenAI技术栈连接了硬件设施层与终端用户交互，集成了包括基模型、模型开发、数据处理、模型部署监控以及应用交互等在内的技术和工具，提供从模型初始化到部署全过程的一站式解决方案。协助开发者高效地构建、训练、微调、部署和维护生在早期的决策式AI时代，AI技术栈的定义较为模糊，业内尚未出现确立的通用技术栈。直至2012年AlexNet的突破，AI技术栈开始逐步建立，并在2018年开始的大模型阶段，生成式AI技术栈由原本的碎片化工具格局向更具凝聚力和专业化的生态系作为旨在简化生成式AI应用程序开发和管理的解决方案和组件合集，生成式AI技术栈的设计目的主要包括为开发者提供更高效的编程语言、开发框架与工具链以提升开发效率，给予生成式AI任务系统级的完善支持以及探索和满足大规模与跨平台部章节一行业概述GenAI技术栈连接了硬件设施层与终端用户交互，集成了包括基模型、模型开发、数据处理、模型部署监控以及应用交互等在内的技术和工具，提供从模型初始化到部署全过程eI技术栈定义：指针对开发和署生成式I集成了包括基模、I生式I技栈是硬设eI应的层为发供模务以赋能代理框架模型维护文本生 语音生图像生 代码生视频生 多模模型管理模型微调Fine模型推理包括CPU、GPU存储设备等终端用户 模用户体验用户界面数据管道数据存储上下文缓存数据清洗与标注向量数据库特征工程数据采集模型路由模型监控应用编排章节一行业概述在早期的决策式AI时代，AI技术栈的定义较为模糊，业内尚未出现确立的通用技术栈。直至2012年AlexNet的突破，AI技术栈开始逐步建立，并在2018年开始的大模型阶段，生成 发展背景：由弱人工智能阶段向统计机器学习阶段发展，进入1990年后，算法和模型开始向多样化发展。代表性技术成果技术栈定义:由基于专家知识和规则的系统向“统计机器学习算法+算力包”结构转变

发展背景：深度学习的兴起标志着AI技术进入了全新的阶段，GenAI技术栈开始建立。代表性技术成果技术栈定义:深度神经网络+开发框架（TensorFlow,

发展背景：2018年之后，大语言模型迅速崛起并高效地适用于不同地应用场景。代表性技术成果球AI技术栈定义:基模型+微调+开发者工具链+模型监督与运HMM模

反向传 卷积网

GPT-

（08)，eIP在08eII章节一行业概述作为旨在简化生成式AI应用程序开发和管理的解决方案和组件合集，生成式AI技术栈的设计目的主要包括为开发者提供更高效的编程语言、开发框架与工具链以提升开发效率，给AIAI03节：数据处理、模型开发与训

AIAI

01享集群资源的环境下，提供生成式AI技术栈的设计在协助开发者提升生成式AI应用开发效率、给予生成式AIIIPU构建完整的端到端GenAI应用涉及到复杂丰富的模块组件与流程，从用户交互至可落地应用的结果输出，涉及了AI模型的准备、调优、服务、以及治理等相关关键模块。在支持GenAI应用构建过程中，用户应依据项目、业务线以及组织成熟度等因章节二组件分析构建完整的端到端GenAI应用涉及到复杂丰富的模块组件与流程，从用户交互至可落地应用的结果输出，涉及了AI模型的准备、调优、服务、以及治理等相关关键模块。在支持GenAI应用构建过程中，用户应依据项目、业务线以及组织成熟度等因素在这些模块组件

用

章节二组件分析在各行业领域专向模型涌现的环境下，大语言模型在特定领域与企业知识缺失的局限性暴露，因此基于外部数据库，可及时调用最新数据和专有领域知识进行补充的RAG显得至关重要。此外，基于外部权威数据信息的整合及数据源的控制，RAG可提升模型回答准确性LLM是出色的推理引擎，但随着各行业模型的涌现，LLMAAAA（如数ARAG的核心优势：RAG向量块相关文档无用 有结合问题与提示器章节二组件分析多智能体系统是分布式AI的重要分支，其将“大而杂”的任务分解给多个互相服务的单个智能体，通过相互通信、信息与资源共享，以及协作以实现共同的整体目标。在复杂任务下，多智能体系统弥补了单智能体的视角单一难点，在鲁棒性与容错性、灵活性与可扩展务时存在视角单一、对Contctwindow要求高等局限性，未来多智能体系统的重要性及应用范多智能体系统（MAS）的核心优势灵活性和可扩展性鲁棒性和容错性章节二组件分析提示工程通过提示词的优化设计，引导模型生成符合预期的回答。提示质量直接影响语境和输出，且具备效率提升、训练成本低、灵活性高等优势，因此对于模型尤为关键。但过提示评价提示评价目标评估上下文输入问题输出设置提示更新优化数据集初始提示设计提示工程指通过设计和优化AI提示词，以提高AI对提示工程进行优化迭代。提示质量直接影响模型输出的准确性和相关性，因此精心设计的效率提升控制增强：提示工程由用户输入端进行调整和设置，允许用户对于AI成本降低场景扩展：提示词可根据不同的任务与场景进行灵活调整，提升AI章节二组件分析防护栏的重要性在AI技术动态发展中不可被低估，防护栏在防止AI技术滥用、确保内容公平性、维持公众信任以及遵守法规标准等层面起到核心作用。防护栏是抵御与AI技术部署个人身份信息用 企业商业机人脸特征

事实性错误内容带有偏见、不道德内容大模型调用病毒攻击

I输eIeIII安全性与可靠性的提升透明度与可解释性的提升：防护栏有助于确保AI章节二组件分析大模型API服务提供了一种强大、灵活且易于集成的方式协助用户快速将AI功能无缝集成到程序和服务中，进而降低用户的开发门槛，提升开发效率。API服务核心优势体现在促通用语 多模 语音合成语音识 文生特色功能对话生 多模态对函数调用语音合成音色定制语音识别文生图图生图在线搜索LLM微 模型微 助手构建自定义API服务管理协助用户实现AI模型与应用的无缝集成，通过APIPPPPPI促进软件集成：API可实现不同软件系统之间的无缝集成，通过调用现有的API实现数据共享：API提高可扩展性：软件系统通过API可以在基于现有系统架构基上，更容易地进行扩展增强系统安全性：利用API可实现跨多云环境管理网络安全风险，并利用API章节二组件分析MLOps整合了机器学习的应用开发、系统部署与运维，通过在整个机器学习生命周期中实现自动化和标准化以实现更快速的产品开发上市，更高效的团队合作以及模型的持续性改需求工 数据工ML用例优先 机器学习模型工数据可用性检 模型测试和验 机器学习模型部署CI/CD监控和触发持续部署，从而实现快速更新优化。MLOps在大规模生产环境中自动部署机器学习和深度学习上市时间缩短：MLOps协作效率提高：通过统一的平台，大模型是生成式AI应用构建的核心，针对不同领域的用户，特定场景的适配性与生成内容质量可控性为模型质量的主要考量因素。模型适配性为用户提供专业领域更具针对性的决策建议，提升相关领域解决方案的灵活性，质量可控性则为用户提升生成式AI应用构建的过程涉及到数据、模型等安全合规问题，为用户带来隐私泄露、错误决策等潜在风险，安全合规优化在用户权益与隐私保护、市场秩序与企业责任模型推理是将联结终端场景需求的关键环节，随着生成式AI所融合的业务场景愈发多样化，推理在未来市场的发展潜力巨大，但目前AI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技术发展、提升用户对于生成式AI可及性的重大模型发展带来了数据架构新需求，生成式AI应用在用户企业内部落地过程中，企业与模型的数据协同以及数据价值的释放成为了“数据驱动决策”过程中的重要考量因素，数据资产的统一、自动化工具的操作以及高校计算能力均对数据价值释放生成式AI产品应用化包含产品应用目标设立、生成式AI工具选择、产品流程整合以及用户体验反馈等步骤，其中生成式界面设计以及与用户的交互方式等为最直接影响产品应用反馈与迭代的因素。产品应用化是推动生成式AI技术从实验理论迈向实章节三用户考量因素3.1大模型是生成式AI应用构建的核心，针对不同领域的用户，特定场景的适配性与生成内容质量可控性为模型质量的主要考量因素。模型适配性为用户提供专业领域更具针对性的决数据 复杂 大模型是生成式AI模型质量的重要性模型适配性：随着生成式I与各产业的深度结合，大模型与下游任务的适配难题成为了主要关注点。大模型在预训练阶段需解决的广泛问题与在实际应用中所需解决问题存在模型内容质量可控性：除了与特殊场景的适配性，生成质量的可控性，即在保持生成内的切实期望，例如场景一致性、语言风格等。模型内容质量的可控性为用户提高相关领章节三用户考量因素针对不同业务场景的模型适配性，用户可结合计算资源成本、效果呈现以及数据量级等考量因素最优化模型专属化路径，较为常见的模型专属化包含应用层的直接调优、外挂知识3Prompt调 企业务流程调 知识全量全量L1L2应用层调优：通过从应用端的Prompt外挂知识库参数高效微调：在冻结与训练模型的大多数参数的基全量SFTSFT继续预训练章节三用户考量因素模型选择与模型评估为提升模型生成内容质量可控性的常用方式，模型选择是理解问题的核心，其依据验证误差最小等原则筛选出业务场景下的最优模型。模型评估则通过准确率11训练、调参、确定模型2迭代优化训练数据常用评估方法常用评估指标假设空 损失函内容生成可控性章节三用户考量因素生成式AI应用构建的过程涉及到数据、模型等安全合规问题，为用户带来隐私泄露、错误决策等潜在风险，安全合规优化在用户权益与隐私保护、市场秩序与企业责任维护等方面服务拒绝攻击数据传输泄露未授权访问网络安全硬件篡改硬件安全 旁路攻击 软硬件训练数据污染保密性数据偏差数据集不一致性完整性鲁棒性成员推断攻击属性推断攻击模型反演模型窃取对抗样本投毒攻击后门攻击提示注入敏感数据泄露数据滥用身份盗用隐私性 算法不透明可解释性 系统决策复杂缺乏严格的数学证明

硬件兼容IIII：首先，构建生成式I应用的过程中需要处理大量的敏感数据和个人章节三用户考量因素在应用构建到业务部署过程中构建完善的安全防御链路是优化安全合规的基框架，根据已知风险攻击、模型安全以及应用部署架构三个层次，可分别针对性地设计防御检测机制，防闪避攻击防药饵攻击防后门攻击数据可解释模型可验证模型可解释隔离与检测冗余与熔断数据自恰性从生成式AI章节三用户考量因素模型推理是将联结终端场景需求的关键环节，随着生成式AI所融合的业务场景愈发多样化，推理在未来市场的发展潜力巨大，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、电力消耗等芯片制造、电力消耗等成本高LLM参数越来越大，更大的模型意味着更高的计算需求硬件架构和模型推理特性限制了推理效率所有企 业务场景愈发丰富，落地链路拉长带来的计算存储资源

生成式AI推理成本占据支出的主要部分，且随着生成式AII推理成本的影响因素：生成式IIIII技术从实验室搬到实际应用的关键步骤，II支出I应用可及性与普惠性章节三用户考量因素模型推理优化技术可从数据层、模型层与系统层全方位展开，其中模型层优化措施使用较为广泛，其包含知识蒸馏、模型剪枝、模型量化等在保证模型性能前提下，减小模型大小数据层优化模型层优化模型量化模型剪枝系统层优化章节三用户考量因素大模型发展带来了数据架构新需求，生成式AI应用在用户企业内部落地过程中，企业与模型的数据协同以及数据价值的释放成为了“数据驱动决策”过程中的重要考量因素，数据数据加载与接入数据加载与接入上下文数据管道嵌入模型向量数据库AIAPI接口/LLMLLM应用托管频繁的数据交互编排框架ChatGPT等生成式AI应用数据价值释放的影响因素：根据数据在生成式AIIII章节三用户考量因素生成式AI应用数据价值的释放可通过算力、模型以及决策三层形成完整的数据优化闭环。其中模型优化与决策优化路径较为轻量灵活，模型层，用户主要通过RAG等方式将专向数A决策优化层：决策优化层通过AI与BI工具的结合，可依据用户数据查询和分析需求，通过决策流数据流章节三用户考量因素生成式AI产品应用化包含产品应用目标设立、生成式AI工具选择、产品流程整合以及用户体验反馈等步骤，其中生成式界面设计以及与用户的交互方式等为最直接影响产品应用反I产品应用化的影响因素I产品应用化流程围绕用户体验反哺产品应用目标IIII生成式AI工具的功能价值生成式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

数据集成模型训练和部署（确保模型可以准确接受传输产品数据）设定具体且可衡量的目标定位明确的业务场景及目标用户

生成式界面设计编辑体验交互方式设计章节三用户考量因素生成式AI产品应用化可从最为直接的用户交互体验进行优化，平台可以对用户操作界面设计创新，例如融合了LUI与GUI交互的CUI对话式用户界面，通过更加直观和自然的语言交互以降低用户的操作难度，为用户提供更智能便捷的交互方式，进而优化产品的用户体验。生成式AI

核心优势：以更加直观和自然的语言交互，降低用户操作难度，直接通过语音或文字与系统进行对话

为优化用户体验，生成式IU交互方式的高学习UUU（）：U是一种允许用户通过自然语言对话与计算机系统或者软件进行UIUUUUU交互UI设计师所设计的UUU目前生成式AI技术栈工具与系统存在碎片化与不兼容性等难题，模块化与标准化将成为未来重要发展方向。通过将技术栈划分为一系列的模块和标准化接口，进而更生成式AI技术栈基于模型开发、场景适配、推理部署以及产品应用将进一步完善应用开发生态，形成一站式的开发服务平台。此外，与平台化并行的是平台的简易化，通过易用工具与开放式API的提供，降低用户开发门槛，为用户提供操作性强的完整目前AI系统仍多依赖于中心化架构以便高效的管理与控制，但随之带来了数据隐私等风险。AI去中心化旨在将AI的开发、部署以及控制权分散到多个实体或用户之间，旨在通过一系列工具与服务协助用户降低模型开发门槛的MaaS模式将成为未来大模型的主流商业模式，并对生成式AI应用在商业化生态、产品落地等方面产生连带影GenAI作为底层创新技术，对于信息商品各环节产生了全面的、革命性的影响，此外，GenAI孕育着创造新信息商品类型的巨大空间，这也助推了全新产品时代与超章节四发展趋势目前生成式AI技术栈工具与系统存在碎片化与不兼容性等难题，模块化与标准化将成为未来重要发展方向。通过将技术栈划分为一系列的模块和标准化接口，进而更方便地进行组技术栈碎片化现状I技术栈面临系统和工具链互不兼容和碎片化难题，各种多I模块化与标准化价值系统灵活性与可扩展性章节四发展趋势生成式AI技术栈基于模型开发、场景适配、推理部署以及产品应用将进一步完善应用开发生态，形成一站式的开发服务平台。此外，与平台化并行的是平台的简易化，通过易用工具与开放式API的提供，降低用户开发门槛，为用户提供操作性强的完整的开发解决方案。技术栈平台化现状I技术栈平台化与简易化价值：I平台IIIIP章节四发展趋势目前AI系统仍多依赖于中心化架构以便高效的管理与控制，但随之带来了数据隐私等风险。AI去中心化旨在将AI的开发、部署以及控制权分散到多个实体或用户之间，以提高透明度、I：现今，II决策AI去中心化价值维护便捷性系统灵活性与可扩展性可复用性章节四发展趋势旨在通过一系列工具与服务协助用户降低模型开发门槛的MaaS模式将成为未来大模型的主流商业模式，并对生成式AI应用在商业化生态、产品落地等方面产生连带影响，反向重构SaaSSaaS基于API 基计算/存储/网络/数据 公有云/私有云MaaSaS模式结构：aS模式由基层、中间层以及应用层三部分构。其中基层提供基模型aS应用以及新一代智能硬件的开力力因此科技头部企a/a第三方P的推广和订阅分成费用，基层大模型供应商可基于大模型推出类似hGT的单/aS落地的主流商业模式将按照数据请求量和际计算量行收通外放型的P调用口让开者灵活地用基模章节四发展趋势GenAI作为底层创新技术，对于信息商品各环节产生了全面的、革命性的影响，此外，GenAI孕育着创造新信息商品类型的巨大空间，这也助推了全新产品时代与超级产品诞生信息商品是指以某类信息为核心价值的产品。eI信息商品的生产效率将脱离生产者的时间和精力限制：创意和算力将成为信息商品的关键生产要素信息商品的生产范围将更加社会化信息商品生产端到终端订单需求的逻辑变化由“需求决定分配”转向“需求决定生产”，中间分配环节将弱化甚至消失用户消费的信息商品类型由GenAI算法能力决定用户与信息商品交互的方式由GUI向CUI进行转变：从追求效率转向效率与灵活度兼能力：决定了GenAI质量GenAI效率GenAI章节五竞争力分析针对用户构建GenAI应用面临的匹配需求难、数据与隐私安全、输出质量以及推理成本等挑战，GenAI技术栈厂商是否有匹配高效的工具及技术经验协助用户更便捷、安全地构建基章节五竞争力分析本报告设立创新指数评估体系对GenAI存储、AI算力基工作流构建工作流构建支持工具与方案编排框架的兼容、工作流支持的目标用例、工作流的持续优化、可配置触发器功能、跨团队协作等全局数据治理组织内部的数据联通、数据质量与一致性、数据与存储数据存储部署技术栈一体式融合的数据存储解决方案、GenAI用功能集、GenAI数据存储基设施算力供给能力AI芯片类型、算力资源的管理与分配、AI算力基设施与模型部署资源利用率优化管理高性能编译器和运行时、推理GPU优化、推理加速工具集成、自研网络架构等模型部署成本优化资源配置商业模式支持、优化咨询服务、灵活的部署模式等模型微调调优与微调方式、精调模版、全流程自动调优功能等缓存与记忆结构化信息输入模型质量模型评估证基准、测试数据集等精炼压缩模型应用的高效构建应用工具及方案企业级生成式AI应用、无代码自动化生成、生成式AI安全隐私的功能和设计等章节五竞争力分析本报告设立增长指数评估体系对GenAI技术栈进行评价及分析，下设基模型触达、合基模型触达基模型适配性基模型可访问性基模的选择配置方式、模型库与配置的一致性、基模推理方式、基模延迟优化等模型合规性GenAI合规与安全用户操作合规性权限等应用开发交互用户交互体验团队开发协作共享、原子能力与应用组建、用户操作界面设计、语言支持、跨平台部可持续发展性研发投入、规范与标准编撰、研究论文与课题发布、专利数量、人才培育、合作生生态建设支持厂商服务支持与文档规范化支持文档等用户规模个人用户规模及付费用户比例、企业用户规模及付费用户比例、平台注册用户基数行业客户与场景应用方案各应用行业（金融、医疗等采用的优势技术与服务库。RAG在LLM强大功能的基上，通过访问特定领域或组织的内部知识库，而无需重新训练模型，进一步提升了其输出的相关HMM模型：隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，简称HMM）卷积网络：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深ResNet:残差神经网络（ResNet）是一种深度卷积神经网络（CNN）的架构，它通过引入“残差学习”来解决深度网络训练中的tnotnotnoNNBERT:BERT代表双向编码器表示来自Transformer（BERT），用于高效地将高度非结构化的文本数据表示为向量。BERTTransformerGLM:在统计学上，广义线性模型（generalizedlinearmodel，缩写作GLM）