【文/观察者网 吕栋】

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“作为后发框架，要想实现技术超越或者领先，核心就是找到AI技术变革的下一条新赛道，只有当新赛道出现的时候，才有弯道超车的机会。”近期在人工智能框架生态峰会2023上，昇思MindSpore开源社区理事长丁诚在接受观察者网采访时说道。

今年以来，ChatGPT掀起的这轮AI大模型浪潮，彻底拉高了市场对AI底层硬件的预期，算力、GPU、服务器等概念萦绕在不少人的脑海中。但实际上，在每个划时代的技术更迭中，硬件都需要与软件系统密切配合，才能更好地实现产品或应用价值。

在当前的人工智能技术架构中，共分为大约四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。其中，AI框架在行业内被定义为“AI领域的操作系统”。在这一底层核心软件领域取得主导权，无异于微软在PC时代拥有Windows，谷歌在移动互联时代打造安卓。

在AI成为大国竞争新高地的今天，国产AI框架的发展，事关中国能否在新一轮科技革命中掌握主动权。令人感到欣慰的是，近些年以昇思MindSpore、飞桨PaddlePaddle等为代表的国产AI框架逐步成长起来，没有让中国科技产业“缺芯少魂”的剧情重演。

但同时也要指出的是，由于具有先发优势，谷歌的TensorFlow和Meta的PyTorch，在性能和易用性上依然不乏好评，目前使用率在国内高居前列。面对TensorFlow和Pytorch构筑的旧格局，国产AI框架“弯道超车”的机会在哪？又该如何打造自己的生态优势？

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AI框架有何重要作用？

“大模型时代，大家对AI产业发展的关注，往往会聚焦在算法本身以及底层的算力上，也就是基础设施硬件方面，中间的技术软件经常被忽视。”近日在上海举行的人工智能框架生态峰会2023上，昇思MindSpore开源社区理事长丁诚向观察者网说道。

自去年底以来，新一轮AI大模型热潮被ChatGPT掀起，算力和服务器成为绝对的市场焦点，国内大模型厂商抢购GPU的消息此起彼伏。例如最近就有传言称，字节跳动今年向英伟达订购了超过10亿美元的GPU，国内另一家大厂的订单也超过10亿元人民币。

AI训练和推理需要大算力，GPU等AI芯片受到热捧无可厚非。但同时也要指出的是，所有人工智能的算法及应用，都要通过AI框架进行训练与部署。作为人工智能的“根技术”，“AI框架+算力硬件”的组合，可以在一定程度上决定AI产业应用的主体技术路线。

AI框架技术演进 图源：中国信通院

“人工智能框架南向对接多样算力，北向通过编程接口帮助开发者实现算法创新应用。在整个大模型生态当中，人工智能框架是起到一个大模型使能的定位，所谓大模型使能，就是帮助开发者孵化他的大模型，人工智能框架不会自己去做大模型，但是它会把做大模型的算法团队作为它的用户。”丁诚告诉观察者网。

对于AI框架的重要意义，商汤科技联合创始人林达华曾这样表述：

在我们最初探索深度学习的时候，没有TensorFlow，没有PyTorch，甚至没有GPU。我们需要手写C++程序来完成整个计算过程，训练一个模型需要一两个月。正是因为经历了这样的艰辛，我们深切地认识到训练框架的核心意义，可以说，训练框架定义了算法研发的空间，框架的空间有多大，我们就能走多远；框架的能力有多强，我们就能走多快。

百度首席技术官王海峰也曾表示：

深度学习的通用性特点，以及深度学习框架及平台的发展，正推动人工智能标准化、自动化和模块化，进入工业大生产阶段。深度学习框架下接芯片，上承业务模型、行业应用。一个好的AI框架，与芯片互相配合，可以最大限度的“榨干”芯片的算力，发挥其最高效用。

总体而言，对于开发者来说，AI框架的底层能力、功能丰富度、生态完善度，都会影响开发效率，进而影响新技术和应用创新的速度。随着大模型浪潮席卷而来，AI领域内的开发创新工作更加如火如荼，AI框架作为核心开发工具，重要性更加凸显。

国内没有缺席，但国外仍有优势

PC和移动互联网时代，Windows+Intel、Android/iOS+ARM的软硬件联盟，曾让中国饱受“缺芯少魂”之苦。进入AI时代，中国企业更早认识到“操作系统”的重要性，纷纷开始布局AI框架。例如，华为MindSpore、百度PaddlePaddle、商汤科技SenseParrots、腾讯TNN、阿里MNN、字节跳动BytePS、旷视MegEngine、小米Mace等。