2021年，IDC發布了《中國人工智能未來趨勢》報告，其中對人工智能基礎軟件的發展做出了多項預測。如今，經過數年的發展，報告中的多項趨勢已在中國市場得到顯著落地與實踐。以下將重點盤點在人工智能基礎軟件開發領域已實現的核心趨勢。

1. 從“框架”到“平臺”的演進
預測：報告指出，AI開發將從依賴單一深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）向更集成化、低門檻的AI開發平臺演進。

實現情況：這一趨勢已全面實現。中國科技企業及云服務商（如百度飛槳、華為MindSpore、阿里云PAI、騰訊云TI平臺等）已成功構建了覆蓋數據處理、模型訓練、部署推理、運維管理的全棧式AI開發平臺。這些平臺不僅整合了自研或優化的計算框架，更提供了豐富的行業預訓練模型、自動化工具（AutoML）和可視化開發環境，大幅降低了AI應用開發的技術門檻和周期。企業現在可以基于這些“平臺”快速構建和部署AI能力，而無需深入底層框架細節。

2. MLOps的規模化應用
預測：IDC強調，MLOps（機器學習運維）將成為AI工業化生產的關鍵，實現AI模型從開發到部署、監控、迭代的全生命周期管理。

實現情況：MLOps已從概念走向大規模實踐。主流的AI平臺均已內嵌成熟的MLOps功能模塊，支持模型版本管理、持續集成/持續部署（CI/CD）、性能監控、數據漂移檢測和自動化再訓練。在金融、制造、互聯網等行業，頭部企業已建立起內部的MLOps流程與平臺，確保AI模型的穩定性、可追溯性和持續價值產出，標志著AI開發從“實驗項目”步入“系統工程”階段。

3. 異構計算軟件棧的成熟
預測：為應對算力需求爆發及芯片多樣化（CPU、GPU、NPU等），適配異構計算的統一軟件棧將成為基礎設施的關鍵。

實現情況：此趨勢已基本實現。國內AI基礎軟件，特別是深度學習框架和計算引擎，普遍加強了對國產AI芯片（如華為昇騰、寒武紀、昆侖芯等）及多種硬件后端的適配與優化。通過統一的運行時、編譯器（如華為CANN、百度PaddlePaddle的推理引擎）和算子庫，實現了“一次開發，多端部署”，有效釋放了多樣化算力潛力，支撐了自主可控的AI算力生態建設。

4. “低代碼/無代碼”AI開發工具的普及
預測：面向業務人員的低代碼/無代碼AI開發工具將興起，推動AI民主化。

實現情況：該趨勢已廣泛落地。幾乎所有主流AI平臺都提供了可視化建模、拖拽式工作流設計以及面向特定場景（如OCR、智能對話、視覺質檢）的零代碼應用構建工具。這使得業務分析師、行業專家即使不具備深厚的編程知識，也能通過配置和組合的方式快速創建AI應用，極大地擴展了AI的創造者和應用范圍。

5. 大模型驅動的開發范式變革
預測：雖然2021年大模型初露鋒芒，報告已預見到預訓練大模型將改變AI應用開發模式。

實現情況：這一點已超預期實現。自2022年以來，以百度文心大模型、阿里通義千問、騰訊混元等為代表的國產大模型迅猛發展。基于大模型的開發范式（如提示詞工程、模型精調、AI原生應用開發）已成為主流。基礎軟件層面，大模型訓練框架、高效微調工具鏈、以及將大模型能力封裝為標準化API或開發套件（如百度千帆、華為云盤古大模型平臺）已成為AI基礎軟件的新核心，深刻重塑了開發流程。

****
IDC在2021年報告中關于人工智能基礎軟件發展的核心判斷——平臺化、工程化（MLOps）、普惠化（低代碼）、以及對異構計算和大模型范式的支持——均已在中國市場得到扎實的驗證與實現。這些進展共同推動了中國AI產業從技術探索邁向規模化、工業化應用的新階段，為各行各業的智能化轉型奠定了堅實的軟件基礎。