2021年，IDC发布了《中国人工智能未来趋势》报告，其中对人工智能基础软件的发展做出了多项预测。如今，经过数年的发展，报告中的多项趋势已在中国市场得到显著落地与实践。以下将重点盘点在人工智能基础软件开发领域已实现的核心趋势。
1. 从“框架”到“平台”的演进
预测：报告指出，AI开发将从依赖单一深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）向更集成化、低门槛的AI开发平台演进。
实现情况：这一趋势已全面实现。中国科技企业及云服务商（如百度飞桨、华为MindSpore、阿里云PAI、腾讯云TI平台等）已成功构建了覆盖数据处理、模型训练、部署推理、运维管理的全栈式AI开发平台。这些平台不仅整合了自研或优化的计算框架，更提供了丰富的行业预训练模型、自动化工具（AutoML）和可视化开发环境，大幅降低了AI应用开发的技术门槛和周期。企业现在可以基于这些“平台”快速构建和部署AI能力，而无需深入底层框架细节。
2. MLOps的规模化应用
预测：IDC强调，MLOps（机器学习运维）将成为AI工业化生产的关键，实现AI模型从开发到部署、监控、迭代的全生命周期管理。
实现情况：MLOps已从概念走向大规模实践。主流的AI平台均已内嵌成熟的MLOps功能模块，支持模型版本管理、持续集成/持续部署（CI/CD）、性能监控、数据漂移检测和自动化再训练。在金融、制造、互联网等行业，头部企业已建立起内部的MLOps流程与平台，确保AI模型的稳定性、可追溯性和持续价值产出，标志着AI开发从“实验项目”步入“系统工程”阶段。
3. 异构计算软件栈的成熟
预测：为应对算力需求爆发及芯片多样化（CPU、GPU、NPU等），适配异构计算的统一软件栈将成为基础设施的关键。
实现情况：此趋势已基本实现。国内AI基础软件，特别是深度学习框架和计算引擎，普遍加强了对国产AI芯片（如华为昇腾、寒武纪、昆仑芯等）及多种硬件后端的适配与优化。通过统一的运行时、编译器（如华为CANN、百度PaddlePaddle的推理引擎）和算子库，实现了“一次开发，多端部署”，有效释放了多样化算力潜力，支撑了自主可控的AI算力生态建设。
4. “低代码/无代码”AI开发工具的普及
预测：面向业务人员的低代码/无代码AI开发工具将兴起，推动AI民主化。
实现情况：该趋势已广泛落地。几乎所有主流AI平台都提供了可视化建模、拖拽式工作流设计以及面向特定场景（如OCR、智能对话、视觉质检）的零代码应用构建工具。这使得业务分析师、行业专家即使不具备深厚的编程知识，也能通过配置和组合的方式快速创建AI应用，极大地扩展了AI的创造者和应用范围。
5. 大模型驱动的开发范式变革
预测：虽然2021年大模型初露锋芒，报告已预见到预训练大模型将改变AI应用开发模式。
实现情况：这一点已超预期实现。自2022年以来，以百度文心大模型、阿里通义千问、腾讯混元等为代表的国产大模型迅猛发展。基于大模型的开发范式（如提示词工程、模型精调、AI原生应用开发）已成为主流。基础软件层面，大模型训练框架、高效微调工具链、以及将大模型能力封装为标准化API或开发套件（如百度千帆、华为云盘古大模型平台）已成为AI基础软件的新核心，深刻重塑了开发流程。
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IDC在2021年报告中关于人工智能基础软件发展的核心判断——平台化、工程化（MLOps）、普惠化（低代码）、以及对异构计算和大模型范式的支持——均已在中国市场得到扎实的验证与实现。这些进展共同推动了中国AI产业从技术探索迈向规模化、工业化应用的新阶段，为各行各业的智能化转型奠定了坚实的软件基础。
