本次調(diào)研“中國(guó)人工智能框架市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告（2023）”從人工智能框架使用者的角度出發(fā)，研究主流人工智能框架（TensorFlow、PyTorch、MindSpore 、PaddlePaddle、MXNet、Oneflow、Jittor 等）的特點(diǎn)和能力，揭示主流人工智能框架廠商為中國(guó)人工智能開發(fā)者提供的技術(shù)支持和社區(qū)服務(wù)，探討開發(fā)者選擇偏好，以及開發(fā)者對(duì)開源軟件、人工智能框架、橫向應(yīng)用、底層硬件、開發(fā)者社區(qū)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)等方面的看法。

開發(fā)者選擇人工智能框架最重要的因素是易用性，有 40%的開發(fā)者將易用性作為選擇框架的首選因素。第二重要因素是性能， 有35%的開發(fā)者將性能作為選擇框架的首選因素。人工智能開發(fā)者認(rèn)為國(guó)際框架 TensorFlow、PyTorch、JAX 的易用性比較好，而在中國(guó)本土的框架中，昇思 MindSpore 和飛槳 PaddlePaddle 在易用性和性能這兩個(gè)重要指標(biāo)上被開發(fā)者高度認(rèn)可。

與全球其他地區(qū)類似， 由于歷史和使用習(xí)慣的原因，TensorFlow 和 PyTorch 在中國(guó)的知名度也領(lǐng)先于其他人工智能框架，分別排在前兩位。而中國(guó)本土的 MindSpore ,PaddlePaddle, OneFlow, MegEngine, Jittor 等人工智能框架在中國(guó)人工智能行業(yè)處于領(lǐng)先地位，其中昇思 MindSpore、飛槳 PaddlePaddle 在中國(guó)人工智能開發(fā)者中知名度最高。

行業(yè)趨勢(shì)之一：?“AI for Science”正成為人工智能框架的重點(diǎn)發(fā)力方向

在本次問(wèn)卷調(diào)研中，大多數(shù)開發(fā)者反饋， 國(guó)外主流的人工智能框架 TensorFlow 對(duì)“AIfor Science”支持比較好， 認(rèn)為中國(guó)本土的框架昇思 MindSpore 對(duì)“AI for Science”的支持能力超過(guò)了 PyTorch 并有趕超 TensorFlow 的趨勢(shì)。?開發(fā)者的反饋充分肯定了昇思MindSpore 在科學(xué)計(jì)算“AI for Science”領(lǐng)域內(nèi)做出的努力和貢獻(xiàn)。

行業(yè)趨勢(shì)之二：預(yù)訓(xùn)練大模型成為人工智能領(lǐng)導(dǎo)者的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)

Omdia 分析師認(rèn)為，預(yù)訓(xùn)練大模型有幾個(gè)趨勢(shì)：第一，大模型參數(shù)量繼續(xù)呈指數(shù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，“大模型”正走向“超大模型“；第二， 大模型正從單模態(tài)走向多模態(tài)、多任務(wù)融合；第三， 預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展催生更大的計(jì)算集群系統(tǒng)（異構(gòu)計(jì)算，算力匹配等）， 也對(duì)人工智能框架提出了更高的能力要求（軟硬件協(xié)同優(yōu)化，分布式并行計(jì)算，云邊端全場(chǎng)景部署等）。

從本次調(diào)研中，Omdia 發(fā)現(xiàn)相當(dāng)大比例的開發(fā)者對(duì)中國(guó)本土的大模型的興趣遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了對(duì)全球流行的大模型 GPT-3 和 DALL-E 2 的興趣，并表示希望在接下來(lái)幾個(gè)月試用。這可能是由于中文模型在中國(guó)本土的語(yǔ)言優(yōu)勢(shì)，也可能是因?yàn)殚_發(fā)者期待體驗(yàn)更新的大模型，當(dāng)然，可能還與中國(guó)本土大模型在中國(guó)市場(chǎng)推廣力度更強(qiáng)有關(guān)系。

行業(yè)趨勢(shì)之三：負(fù)責(zé)任的人工智能 ( Responsible AI ) 成為關(guān)注焦點(diǎn)

Omdia 通過(guò)本次調(diào)研發(fā)現(xiàn)，中國(guó)的開發(fā)者認(rèn)為 TensorFlow 在“負(fù)責(zé)任的人工智能”方面提供的支持最好 。這可能是因?yàn)楣雀柰ㄟ^(guò) Model Cards 等工具使其框架更加透明、更具備可解釋性。TensorFlow 也提供了一系列支持?jǐn)?shù)據(jù)安全和隱私的功能、庫(kù)和培訓(xùn)工具。

昇思 MindSpore 在“負(fù)責(zé)任的人工智能”方面的也得到了開發(fā)者的認(rèn)可，在所有主流框架中僅次于 TensorFlow， 超過(guò)了 PyTorch。

在國(guó)外的端到端框架中，開發(fā)者認(rèn)為 TensorFlow，PyTorch 的易用性更好。?而本土框架昇思 MindSpore 和飛槳 PaddlePaddle 在易用性方面緊隨其后。

而在性能方面，開發(fā)者認(rèn)為端到端的國(guó)外框架 TensorFlow，PyTorch 性能更好，而本土框架昇思 MindSpore 和飛槳 PaddlePaddl 同樣緊隨其后，而且這兩家中國(guó)本土在性能的評(píng)價(jià)上都超過(guò)了其他主流框架。

在建立一個(gè)活躍的社區(qū)方面， TensorFlow 和 PyTorch 在開發(fā)者心目中的地位比其他框架都要高。中國(guó)本土框架飛槳 PaddlePaddle 和昇思 MindSpore 齊頭并進(jìn)，緊隨其后。

在支持跨平臺(tái)全場(chǎng)景( 端邊云統(tǒng)一架構(gòu) ) 方面， TensorFlow、PyTorch、MindSpore 和 PaddlePaddle 處于領(lǐng)先地位。在中國(guó)本土框架廠商中，昇思 MindSpore 在支持跨平臺(tái)全場(chǎng)景部署能力方面，更受開發(fā)者青睞。

在端到端的模型開發(fā)和部署能力方面，開發(fā)者心目中的框架也比較平均，占 10%以上的框架分別是 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 和 MindSpore。

在支持超大規(guī)模模型訓(xùn)練開發(fā)方面， TensorFlow、PyTorch 得分較高，而MindSpore 已在中國(guó)本土框架中處于領(lǐng)先地位：TensorFlow 有了 JAX 這一新生框架的融入，給業(yè)界帶來(lái)更多期待；PyTorch 依托第三方并行算法庫(kù)大模型能力顯著提升；MindSpore 擁有業(yè)界領(lǐng)先的并行算法庫(kù)，具備原生支持大模型的能力，吸引了廣泛的開發(fā)者。

在中國(guó)開發(fā)者的心目中，MindSpore 在國(guó)產(chǎn)框架中認(rèn)知度排第一， PaddlePaddle緊隨其后。這兩家中國(guó)本土框架在開發(fā)者認(rèn)知度排名方面，已經(jīng)超過(guò)國(guó)外非常成熟的框架MXNet，以及 Google 重點(diǎn)支持的新興框架 JAX。這一方面反應(yīng)了中國(guó)人工智能領(lǐng)域充滿活力，同時(shí)也說(shuō)明了端到端全生命周期人工智能框架對(duì)開發(fā)者的重要性。

在人工智能框架的使用率方面， 全球知名的框架 TensorFlow 和 PyTorch 處于領(lǐng)先地位，大多數(shù)用戶表示他們最常使用的人工智能框架是 TensorFlow 和 PyTorch ， 遙遙領(lǐng)先于其他人工智能框架。而飛槳 PaddlePaddle 和昇思 MindSpore 是中國(guó)本土人工智能框架雙雄，位于第一梯隊(duì)，并駕齊驅(qū)。

審核編輯：黃飛

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