随着众多人工智能项目从科研创新到产业落地,人工智能应用场景逐渐扩展,人工智能市场规模正在不断扩大。预训练大模型、“AI for Science”、“负责任的人工智能”等已成为全球学术界和产业界关注的焦点。而人工智能框架是模型算法开发的核心,是支撑人工智能技术发展和产业繁荣发展的基础。
以ChatGPT为代表的大模型已经超越学术界和产业界,开始成为大众关注的热点,而大模型需要有强大的人工智能框架技术支撑。报告指出预训练大模型的三大趋势:第一,大模型参数量继续呈指数增长态势,“大模型”正走向“超大模型“;第二, 大模型正从单模态走向多模态、多任务融合; 第三,人工智能框架对大模型的训练有关键性的技术支撑作用。
TensorFlow, PyTorch, MindSpore和PaddlePaddle在支持超大规模模型训练方面处于领先
在支持超大规模模型训练开发方面,全球领先的人工智能框架TensorFlow和PyTorch仍然占据领导地位;中国人工智能开发者认为,昇思MindSpore原生支持预训练大模型开发,已在中国市场上占据优势地位,并已经孵化出了一系列创新大模型。
Omdia通过与专家深度访谈,发现TensorFlow由于JAX这一新生框架的融入,给业界带来更多期待;PyTorch依托第三方并行算法库,补充了大模型支持能力;在中国本土市场上, 百度飞桨和昇思MindSpore由于有独特的中国本土语言和数据优势,更能在支持本土预训练大模型方面取得成功。
在以ChatGPT为代表的AIGC火爆的的背后, 也出现了“造假”等AI伦理道德问题,人工智能开发者和机构越来越关注“负责任的人工智能”。 Omdia在对人工智能开发者的调研中发现,在所有主流人工智能框架中,TensorFlow 与MindSpore 对“负责任的人工智能”提供的支持能力最好,分别位居第一与第二名。
TensorFlow和MindSpore对“负责任的人工智能”提供的支持能力最好
《中国人工智能框架市场调研报告》指出,“负责任的人工智能”既是一套道德准则, 又是一套技术体系。“负责任的人工智能”是以安全、可靠和合乎道德的方式开发、评估、部署和规模化人工智能系统的方法。人工智能框架引入众多的技术手段和可信AI功能模块,帮助开发者打造可信AI,帮助开发者和机构解决人工智能的安全隐私等合规性问题, 实现人工智能的可持续发展。
在科研创新领域,“AI for Science”也是人工智能行业的前沿热点,人工智能与科学的深度融合正在推动科研范式的创新,给科研领域带来了新的发展机遇。Omdia的分析师认为,与大模型类似,“AI for Science”是人工智能创新发展的重要方向,人工智能框架对“AI for Science”的发展起着关键的技术支撑作用。“AI for Science”的发展也对人工智能框架提出了更高的要求,调研发现,中国的人工智能开发者认为昇思MindSpore是最适合做 “AI for Science”项目的国产人工智能框架, 其对“AI for Science”的支持能力甚至超过了PyTorch,并有赶超TensorFlow的趋势。
人工智能框架作为人工智能创新的重要基础设施,正促进人工智能技术加速进步,助力众多行业智能化转型升级。想了解更多关于本次中国人工智能框架市场调研的发现,请查看《中国人工智能框架市场调研报告》。https://omdia.tech.informa.com/commissioned-research/articles/china-ai-frameworks-market-report-2023.
