全球知名科技市場研究機構Omdia發布的《中國人工智能框架市場調研報告》揭示了中國人工智能產業發展的新動向。報告指出，在人工智能基礎軟件開發領域，預訓練大模型和AI for Science（科學智能）正迅速崛起，成為驅動產業創新與價值創造的核心焦點。這一趨勢不僅標志著技術范式的轉變，也預示著中國在全球AI競爭格局中正邁向更深入、更廣泛的應用階段。
預訓練大模型的規模化崛起
預訓練大模型，特別是基于Transformer架構的大規模語言模型和視覺模型，正成為中國AI框架市場的重要引擎。以百度文心、阿里通義、智譜GLM、科大訊飛星火等為代表的本土大模型體系，在參數規模、多模態能力和產業適配性上持續突破。這些模型通過在超大規模數據上進行預訓練，展現出強大的泛化能力和少樣本學習特性，顯著降低了AI技術在各行業落地的門檻。
報告分析認為，中國市場的獨特優勢在于豐富的應用場景和海量的垂直領域數據。金融、醫療、教育、制造、政務等行業正積極引入大模型技術，用于智能客服、內容生成、代碼輔助、決策支持等具體任務。開源生態的繁榮，如華為昇思MindSpore、百度飛槳PaddlePaddle等框架對大模型的友好支持，加速了技術擴散和社區創新。挑戰同樣存在，包括算力成本高昂、數據安全與隱私保護、模型偏見與倫理風險等，需要產、學、研、用多方協同解決。
AI for Science：開辟科研新范式
另一方面，AI for Science（人工智能驅動科學研究）作為前沿交叉領域，正吸引著越來越多的關注與資源投入。這一方向旨在利用人工智能，特別是深度學習、強化學習和生成式模型，來解決傳統科學研究中的復雜問題，推動物理學、化學、生物學、材料科學、天文學等基礎科學的突破。
在中國，AI for Science的發展得到了政策層面的鼓勵與支持。報告顯示，國內領先的研究機構、高校與企業正在多個科學領域展開探索：例如，利用深度學習模型預測蛋白質三維結構（如AlphaFold2的后續應用與改進），加速新藥研發流程；應用神經網絡求解復雜的物理方程，模擬流體動力學、量子化學過程；結合科學計算與AI優化新材料發現路徑等。這些努力不僅有望縮短科研周期、降低實驗成本，更可能催生全新的科學發現模式。
AI框架在其中扮演著“基礎設施”的關鍵角色。能夠高效支持科學計算、微分編程、大規模并行訓練的AI框架，成為科研工作者的重要工具。國內框架正在增強對科學計算庫的兼容性、開發專用工具鏈，以更好地服務這一新興領域的需求。
基礎軟件：支撐創新的基石
無論是預訓練大模型還是AI for Science，其蓬勃發展都離不開堅實的人工智能基礎軟件棧作為支撐。這包括深度學習框架、編譯器、開發工具、模型庫、部署平臺等。Omdia報告強調，中國在基礎軟件層面的自主創新與生態建設至關重要。
當前，中國AI框架市場呈現出多元化競爭的格局。國際主流框架（如TensorFlow、PyTorch）仍保有廣泛影響力，但國產框架通過聚焦本土化需求、優化硬件適配（尤其是國產AI芯片）、提供全棧式解決方案和更貼近行業的服務，市場份額與影響力穩步提升。這種競爭與合作并存的態勢，推動了整個產業鏈在性能、易用性、安全性方面的整體進步。
隨著人工智能技術進一步向縱深發展，對基礎軟件提出了更高要求：需要支持更大規模的分布式訓練、更高效的推理部署、更靈活的多硬件平臺適配、以及更嚴謹的安全可信保障。促進框架與芯片、應用、數據的協同優化，構建開放、共生的生態系統，將是持續釋放AI生產力的關鍵。
Omdia的報告清晰地勾勒出中國人工智能框架市場當前的兩大增長極：面向通用智能的預訓練大模型，與面向前沿探索的AI for Science。這兩大焦點并非孤立，它們共享著對強大算力、先進算法、高質量數據和穩健基礎軟件的依賴，并在技術層面相互促進。它們的蓬勃發展，不僅推動了人工智能技術的自身演進，更通過與千行百業的深度融合，賦能產業智能化升級，助力解決重大科學挑戰。可以預見，在未來幾年，圍繞這兩大焦點的創新競賽與生態構建，將繼續定義中國乃至全球人工智能發展的主要圖景。
