过去十年，是人工智能从实验室走向产业化的十年。AI技术革命掀起的产业浪潮，势不可挡地席卷了全球的各行各业。明晰AI基础软件框架的基本概念和分类，通过对行业发展历程及产业链的梳理探究行业核心驱动因素，剖商竞争力体系，评估主流玩家的核心竞争优势及综合壁垒，形成对中国市场AI基础软件框架发展情况的客观评价并为行业未来发展提供参照建议与关键启发。
数据量的爆发推动了基础数据服务行业的发展和拓展基础数据的服务范围。中国的数据量在2017年到2021年，从2.3ZB(十万亿亿字节) 增长到23.88ZB，预计在2026年达到76.6ZB，将位居全球第一，且未来依然保持爆发式增长。
合成数据是通过计算机技术人工生成的数据，而非真实事件产生，其将成为大模型数据的主要来源，与收集大型数据集相比生成合成数据的成本低廉，并且可以支持AI/深度学习模型或软件测试，2020年，Al 生成的合成数据已经超过了真实数据，预计到 2030 年将进一步扩大。预计到2024年，60%用于开发AI和分析项目的数据将都是合成生成的，合成数据有望解除AI的数据掣肘，推动人工智能迈向2.0阶段。
AI2.0时代的到来，让各行业对大模型应用的需求日渐提升，对大模型对于业务的支撑力也更为重视，但大多数企业存在工程、技术等能力不足的问题。AI基础软件作为AI基础设施的重中之重，为企业客户提供全方位的AI调度以及模型服务，包含机器学习平台等一站式模型平台，以及数据智能平台、实时决策中心、数据湖、数据仓库等服务于AI的数据平台，从而降低各行业客户训练自己人工智能模型的门槛，实现降本增效。
在数据层面，目前内外数据共享和数据共创、数据类别不均衡、极端场景数据缺失等问题，呼唤业内对AIGC结构化数据合成领域的技术探索。在技术层面，对AI的可信度、可解释度的需求在提升，呼唤自动机器学习、深度学习、因果学习等领域的基础软件性能提升。在商业模式层面，通用大模型+行业小模型会成为越来越多企业采用的落地模式。
在AI基础软件领域，开源项目允许研究人员、工程师和开发者共享他们的算法、模型和技术，鼓励全球志愿者协助开发、修复其源代码，凝聚人才，集结大众智慧，促进了全球范围内的协作和创新以及集体智慧的发挥。
开源协同建设生态和供应链，加速AI开发创新。开源已成为全球流行的创新和协同模式。开源为广大开发者提供了高度灵活和可定制的基础，使他们能够根据具体应用场景来定制和优化解决方案，满足各种不同行业和应用的需求。
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