在全球范围内，人工智能正大步迈向属于自己的黄金时代，AI 大模型和基于大模型开发的各类 AIGC 应用正重塑着我们对世界的理解和交互方式。据 DemandSage 2024年7月发布的报告显示，ChatGPT 月活跃用户达 1.8 亿，周活跃用户达 1 亿，是史上用户数增长最快的消费者应用。除了 OpenAI 外，谷歌、微软、Meta（Facebook）等国际科技巨头们也纷纷加入大模型参数的竞争中，让人工智能参数模型一度超越千亿规模，一场新时代的革命已悄然到来。
各平台用户破亿所需时长（图源：https：//www.demandsage.com/chatgpt-statistics/）
与此同时，中国的 AI 行业也不甘落后，各大厂纷纷入局，也涌现了诸多 AI 行业的独角兽企业。AI 技术在教育、医疗、金融、智慧城市等多个领域展现出了巨大的潜力。从最基础的芯片制造和数据处理，到具体的技术实现，再到最终开发出的应用和产品，每个人工智能细分领域下都有不止一家优秀的国产厂商。
同时我们也尴尬地发现，国内人工智能看似繁荣的发展景象下却并没有一个十分健康的 AI 生态：厂商们各自为政，独善其身，行业内充斥着高高在上的大模型参数竞争，真正有价值的应用却寥寥无几，这让国内 AI 发展的速度不断放缓。如何构建出一个更健康的 AI 生态，降低 AI 应用开发门槛，让更多开发者和用户共同参与到生态的建设中，是现阶段国内 AI 发展最大的难题。
降低门槛才能实现技术普惠
AI 领域的知名研究者，OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy 曾发文称，如果传统人工编程属于「软件1.0」，那么「软件2.0」时代将以神经网络来编程，在这个过渡过程中，将出现像「软件1.0」时代中 GitHub 这样的平台，加速「软件2.0」时代的到来。
Hugging Face 正是这样一个有望实现这条预言的平台，凭借其开放的 AI 模型库、数据集以及活跃的开发者社区，已经成为全球 AI 开发者的首选开源平台。Hugging Face 不仅提供了丰富的预训练模型，还通过其开源框架，加速了 AI 技术的普及和商业化进程，谷歌、微软、Meta 等超过一万家企业和机构都是其社区成员。Hugging Face 于 2023 年 8 月完成了 D 轮2.35亿美元的融资，其估值将突破45亿美元。Hugging Face 的成功，也为中国 AI 行业带来了一个重要的启示：一个开放、共享的 AI 平台，对于推动 AI 生态的建设和技术的普及应用，具有不可估量的价值。
为此，开源中国旗下人工智能平台 Gitee AI 应运而生：降低 AI 的开发门槛和开源模型的应用门槛，建设符合中国场景的 AI 平台，与上下游厂商共同建设中国 AI 技术和应用的开源生态。
继承开源基因，共建中国 AI 生态
历经十余年的耕耘和发展，开源中国及 Gitee 已经成为中国千万程序员工作和生活中不可或缺的社区和工具，尤其是代码托管平台 Gitee 已经成为了中国程序员群体中的「国民级平台」。如同多年前 Gitee 被称为「中国的 GitHub」一样，Gitee AI 也将继承 Gitee 开放共享的基因，在多年来 Gitee 的技术积累和千万程序员良好口碑的基础上，努力将自己打造成「中国的 Hugging Face」，让中国的开发者也能和国际上的开发者一样，更轻松地越过 AI 开发的技术门槛、资源门槛和本土化门槛，专注于技术创新，加速国内 AI 产业的进步。
接入国产芯片，降低算力门槛
作为 AI 产业的基础设施，算力资源的多少往往决定着发展速度的快慢，自从英伟达的高端芯片被禁止出口到中国大陆后，国内厂家的算力瓶颈日益凸显。
令人欣喜的是，在天数智芯、沐曦、曙光智算等多个国产 AI 芯片厂家的努力下，国产 AI 芯片已经开始在算力市场占据了一定的市场份额。Gitee AI 作为符合中国场景的 AI 平台，也与上述几家国产 AI 芯片厂商达成合作，接入其算力资源至 Gitee AI，搭建异构 GPU 算力网络，打造自主可控的 AI 算力基础设施，大幅降低国内开发者的算力使用成本，不再让算力成为制约 AI 生态发展的主要因素。
【国产算力网络示意图】
海量模型数据集，降低资源门槛
获取大规模、高质量的训练数据是 AI 应用开发的关键，但数据收集、清洗和标注往往成本高昂，仅制作数据集这一步就让许多感兴趣的开发者望而却步。
为了让国内开发者以更快的速度获取行业领先的模型及数据集，Gitee AI 从各个平台镜像同步了海量的开源模型和数据集供国内开发者使用，自 2024 年初公测以来，Gitee AI 平台上模型数量已超 10000 个，数据集超 6000 个，全部开放免费下载使用，为国内开发者降低资源获取门槛和训练成本，更快速地进入应用开发阶段。
【模型和数据集展示图】
大模型开箱即用，降低技术门槛
大模型的开发涉及多种复杂的机器学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体，普通开发者需要花费大量时间学习这些原理和适用场景。此外，模型后续的部署、构建和微调操作也需要开发者对特定框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）有足够了解且有扎实的算法基础，这使得普通开发者参与 AI 应用开发的技术门槛变得无比之高。
为了让普通开发者不再耗费过多的精力和时间从头学习，享受到更低成本的大模型服务，Gitee AI 联合芯格科技共同研发了 Serverless 推理引擎，为开发者提供开箱即用的大模型推理 API 服务，只需选择模型和调用次数，即可创建和调用属于自己的 API，截至目前， Serverless 在线推理次数已超 20 万次。
Serverless 推理引擎免去了自建模型推理系统耗时复杂的工作，让开发者和企业不再耗费更多精力在繁琐的底层技术细节，降低技术门槛，使得 AI 应用的开发和上线变得更加便捷和高效，从而让更多好想法更快、更好地落地。
独行快，众行远
中国 AI 行业的未来，不仅在于技术的创新和突破，更在于生态的构建和完善，Gitee AI 的目标也不仅仅是成为 AI 开源平台，更志在成为国内 AI 生态建设的重要基础设施。Gitee AI 正在积极寻求一条符合中国国情的 AI 发展路径，通过降低算力、资源和技术门槛，为开发者和用户构建起一座通往新时代技术革命的桥梁。
独行快，众行远，面对 AI 生态构建的挑战与机遇，Gitee AI 愿与国内 AI 厂商携手并肩，开放共享，共同构建一个健康、可持续的 AI 生态，降低 AI 应用开发门槛，让更多开发者和用户共同参与到生态的建设中，共同开启中国 AI 产业发展的新征程。
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