2024中国AI开发者应用生态全景洞察：现状、挑战与未来展望
2024年11月25日⏰星期一🗓农历十月廿五
本文由AI分析解读，AI提示词见文末
随着人工智能技术的迅猛发展，AI应用生态已成为推动各行业变革的核心力量。易观分析发布的《2024中国AI开发者应用生态调研报告》，为我们深入了解这一领域提供了宝贵的视角。本报告通过对AI开发者的调研，揭示了中国AI应用生态的发展现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。
一、AI应用生态概览
1. 生态架构与分层
中国AI应用生态涵盖应用层、工具层、模型层和基础设施层。应用层将AI模型与实际场景结合，包括医疗、金融等行业，如利用大模型能力进行产品化封装或自建垂直模型。工具层提供从数据采集到模型部署的工具，完善程度影响项目效率和质量。模型层聚焦大模型技术升级与产业落地，输出方式多样。基础设施层为AI应用提供计算资源，影响应用速度和准确性。
2. 国内外生态对比
海外AI应用以2B为主，原生AI应用发展迅速，工具链完善，模型层集中度高，英伟达在计算硬件方面领先。中国AI应用2C更为广泛，现存应用多利用LLM提升竞争力，工具链生态有待丰富，模型层企业资源分散。
二、开发者发展现状
1. 企业发展阶段与应用整合
AI企业多处于产品发展早期，需市场和用户验证。现存应用积极拥抱AI，提升服务体验和竞争力，如将AI作为内部提效工具、融入现有产品体系、推出AI主体产品或作为公司战略发展抓手。
2. 开发者关注技术方向
智能体、生成式人工智能和多模态是开发者最关注的技术方向。开发者在开发方向上，基础设施建设与AI应用探索并重，涉及AI平台和工具开发、基础设施建设、行业解决方案等。AI应用开始多元化探索，智能客服等成为重要方向。
3. 开发路径与考量要素
开发者选择开发路径时，初期多利用成熟模型，后期根据需求考虑专属模型，模型 - 应用一体化是长期方向。数据管理与规划是开发路径规划的重要考量要素，包括数据资产、数据飞轮闭环、模型准确性等。
4. 应用分发与变现
AI应用分发仍依赖传统方式，新入口有待观察。开发者在变现方式上多元化探索，广告是常见方式，但需平衡用户体验，技术服务、订阅服务和产品销售等占比有待提高。
5. 面临挑战与需求
开发者面临工具链和数据生态挑战，如工具资源不足、数据准备和处理复杂、模型驾驭困难等。模型与数据相关工具是核心需求，同时缺人缺钱问题长期存在，寻求落地场景是当务之急。
三、行业用户应用分析
1. 应用发展阶段与投入
行业企业AI应用发展分初步探索、内部应用、产品集成、AI驱动创新和全面AI战略阶段。中小企业是AI应用浪潮重点覆盖对象，央国企发挥行业带头作用，如主导基础大模型研发或行业垂直大模型布局。
2. 应用场景与算力部署
行业企业选择的AI应用场景广泛，代码开发与测试、用户营销与运营等受重视。算力部署上，自建算力设施是侧重方式。
3. 开发路径与选型考量
开发路径多样，基于商业化大模型私有化训练和部署较受青睐。选型考量因素包括大模型基础能力、安全和伦理控制、私有化部署、训练和推理成本等。
4. 面临问题与关注焦点
行业用户面临流程和场景适配、价值认知、数据资源与技术能力、成本和资源投入、法律和政策等挑战。关注AI价值认知与投资回报率、技术适用性、数据隐私和安全合规、合作伙伴选择等问题。
四、开源价值与发展方向
1. 开发者参与情况
多数AI开发者乐于参与开源项目，认同其创新推动作用，认为开源可降低成本、提供灵活支持环境。
2. 开源价值与作用
开源促进技术创新和共享，降低技术门槛，推动产业发展，构建良好生态环境，增强国际影响力。
3. 发展方向与举措
开源应加强政策支持和引导，保障软件质量，构建商业环境，培养人才。中国AI开源项目需在技术创新、市场应用、社区建设、国际合作和数据安全等方面发力。
五、总结
中国AI开发者应用生态在快速发展中展现出巨大潜力，各领域积极探索AI应用，开发者不断创新。但仍面临挑战，需各方协同解决，以推动AI技术持续发展，创造更大价值。
AI解读
AI提示词
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报告原文
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