2025 AI 大模型开发生态白皮书

主编单位：中科算网科技有限公司算泥AI开发者社区（https://c.sumw.com.cn）联合发布：中国科学技术大学苏州高等研究院、中国人民大学数据与人工智能研发实验中心（排名不分前后） 前言：于变局中开新局，致敬每一位AI开发者 我们正处在一个由人工智能定义的伟大时代。大语言模型如同一场技术海啸，以前所未有的力量，重塑着世界的每一个角落。代码的编写方式、软件的交互形态、企业的运作模式，乃至我们对“智能”本身的理解，都在被彻底颠覆和重构。 对于身处这场变革中心的AI开发者而言，这是最好的时代，也是最具挑战的时代。一方面，我们拥有了空前强大的工具，能够以前所未有的效率，将想象力转化为现实；另一方面，技术栈的爆炸式增长、知识的快速迭代，也让我们每个人都深陷于“生怕错过”（FOMO）的焦虑之中。我们不禁要问： 在万亿参数模型层出不穷的今天，技术的下一个引爆点在何方？ 面对纷繁复杂的开发框架和工具链，我们该如何选择和构建自己的技术栈？ 在国产化浪潮与全球化竞争的交织下，中国的算力底座和开源生态将走向何方？ 当AI从“玩具”走向“工具”，我们如何才能跨越“应用鸿沟”，创造出真正有价值的产品？ 作为开发者，我们应如何提升自己，才能在汹涌的浪潮中立于不败之地，并担负起技术所赋予的社会责任？ 这些问题，既是每一位开发者的困惑，也是我们算泥社区作为AI开发者社区的使命与关切。我们深知，社区的价值不仅在于提供“AI大模型开发服务+算法+算力”的三位一体支持，更在于拨开技术迷雾，为开发者提供清晰的、有深度的、有价值的洞察与指引。 正是基于这一初衷，我们倾力打造了这份《2025AI大模型开发生态白皮书》。我们希望它不是一份浮光掠影的资讯剪报，而是一份能够帮助您看清全局、理解深度、预见未来的专业报告。 在这份图谱中，我们作为您的行业分析师，系统性地梳理了从全球技术趋势到中国本土实践，从底层算力基础设施到上层应用落地，从核心技术栈到开发者生态的全景画面。我们力求做到： 权威专业：基于对2024年6月至2025年9月间，国内外权威报告、白皮书，最新数据的深度分析，调研了30多位AI行业资深的开发者和算法工程师，结合我们自身的行业洞察，确保内容的专业性与时效性。 内容详实：深入到技术、工具、项目和平台的细节，提供有数据、有案例、有深度的“干货”内容。 2025AI大模型开发生态白皮书 开发者视角：始终立足于中国开发者的实际需求和痛点，以通俗易懂的语言，解读复杂的技术概念，提供可供参考的实践路径。 我们深信，AI的未来，终将由千千万万的开发者共同创造。这份报告，是我们献给每一位走在AI创新之路上的同行者的礼物。我们希望它能成为您书桌旁的一份参考，帮助您在迷茫时找到方向，在决策时提供依据，在探索时获得启发。 于变局中开新局，这正是AI时代的开发者精神。让我们一起，拥抱变化，持续学习，共同构建一个更加繁荣、更加开放、更加负责任的AI未来。 目录 第一章：全球AI大模型发展现状与趋势.................................................................11.1全球AI大模型市场概览..............................................................................11.1.1市场规模与增长预测：迈向万亿美元的确定性.............................11.1.2技术迭代加速：从“能力”到“可用性”的进化.........................41.1.3投资热潮回归与结构变迁.................................................................61.2中美技术路线分化：博弈、共存与未来....................................................91.2.1开源vs.闭源：两种生态的战略博弈.............................................91.2.2开发者生态对比：全球化社区vs.本土化平台...........................121.2.3技术特色对比：通用与垂直的殊途同归.......................................151.32025年关键技术突破：协同演进，迈向通用智能..................................181.3.1多模态成为标配：从“拼接”到“原生”的全感官智能...........191.3.2MoE架构普及：万亿参数的“经济适用”之道........................211.3.3强化学习增强推理：从“模仿”到“创造”的认知飞跃...........251.3.4AIAgent爆发：从“工具”到“员工”的社会变革..................28第二章AI大模型开发核心技术栈：从框架到部署的全景解析..........................31引言：构建未来智能的“开发者军火库”.....................................................312.1基础开发框架：奠定AI创新的基石........................................................322.1.1深度学习基础框架：三足鼎立，PyTorch王者地位稳固.............322.1.2AIAgent开发框架：引爆应用创新的“编排层”......................352.2模型训练与微调技术：释放AI潜能的艺术............................................40 2025AI大模型开发生态白皮书 2.2.1分布式训练：驾驭万亿参数模型的“合力之术”.......................402.2.2参数高效微调（PEFT）：让大模型“飞入寻常百姓家”的革命442.3推理优化与部署技术：从“能用”到“好用”的最后一公里..............472.3.1关键优化技术：算法与工程的协奏曲...........................................482.3.2主流推理框架：工业级部署的“集大成者”...............................512.4AI编程辅助工具：开发流程的“智能副驾”..........................................532.4.1主流AI编程工具矩阵：从“辅助”到“原生”.........................542.4.2AI编程工具的未来：从“副驾”到“领航员”........................57结论：拥抱技术栈，构建智能未来.................................................................57第三章算力基础设施与国产替代：AI时代的“大国重器”..............................58引言：无算力，不AI........................................................................................583.1中国算力基础设施：“东数西算”引领下的新格局..............................593.1.1算力规模跃居全球第二，智算成为增长主引擎...........................593.1.2“东数西算”工程：重塑算力地理，优化资源配置.................603.1.3智算中心建设热潮：AI时代的“新电厂”..................................603.2云服务平台的AI之战：从“资源”到“能力”的升维........................613.2.1市场格局：四强争霸，AI成为新变量..........................................623.2.2AI算力服务：从“GPU超市”到“集群即服务”...................633.2.3MaaS平台：AI时代的“AppStore”..........................................633.2.4AI-Native云：面向未来的云架构................................................643.3国产AI芯片的“破壁”之路：机遇与挑战并存....................................653.3.1市场格局重塑：国产芯片迎来历史性窗口期...............................65 2025AI大模型开发生态白皮书 3.3.2技术与生态：从“能用”到“好用”的漫漫长路.........................13.3.3未来展望：自主可控与开放合作的平衡.........................................3结论：算力基座之上，智能未来可期...............................................................3第四章主流开源大模型生态：开放、竞争与共荣.................................................4引言：开源，AI创新的最大变量......................................................................44.1开源大模型的“四强争霸”：Llama、GLM、Qwen与DeepSeek的巅峰对决.......................................................................................................................54.1.1Llama系列：开源世界的“昔日王者”与“规则奠基者”........54.1.2Qwen系列：阿里巴巴的“集大成者”与“全能选手”.............54.1.3DeepSeek：异军突起的“技术黑马”与“效率革命者”...........64.1.4GLM-4.5：原生融合智能体的“技术破局者”与“成本颠覆者”.......................................................................................................................74.2“是骡子是马，拉出来遛遛”：2025年模型评测体系解读...................84.2.1客观学术基准：衡量模型能力的“高考”.....................................84.2.2主观人类偏好对战：检验模型“情商”的“罗马斗兽场”.......104.2.3如何看待“刷榜”现象？................................................................114.3模型的“军火库”与“集市”：HuggingFace与ModelScope的双雄会114.3.1HuggingFace：全球AI社区的“事实标准”与“数字圆桌”.124.3.2ModelScope（魔搭社区）：立足中国、服务本土