【沙利文】2024年中国GenAI技术栈市场报告

近日，弗若斯特沙利文咨询（中国）联合头豹研究院发布了《2024年中国GenAI技术栈市场报告》。该报告深入分析了中国生成式AI技术栈的市场发展现状、核心组件、用户需求以及相关技术洞察，旨在明晰市场需求并判断GenAI技术栈领域内各类竞争者的地位。报告中不仅梳理了GenAI技术栈的结构与演变，还探讨了其在构建更高效、安全及成本效益的AI应用中的重要性，提供了对行业发展趋势的深刻洞察。这份报告是对中国GenAI技术栈市场全面而详尽的研究，其中包含了丰富的数据和独到的分析，对于理解中国乃至全球AI技术栈的发展趋势和市场格局具有重要价值。

在2024年，中国GenAI技术栈市场正经历着前所未有的变革。这份《2024年中国GenAI技术栈市场报告》为我们揭示了这一变革的核心要素，包括技术的演进、市场的需求以及未来的趋势。报告指出，GenAI技术栈的结构和研究范围不断扩展，它连接硬件设施层与终端用户交互，集成了从基础模型到应用交互的一系列技术和工具，为开发者提供了一站式的解决方案。

报告中提到，GenAI技术栈的演变经历了从模糊的决策式AI时代到深度学习阶段，再到现在的大模型阶段。这一演变过程中，技术栈的定义逐渐清晰，形成了以基础模型、微调、开发者工具链和模型监督与运维为核心的生态系统。特别值得注意的是，大模型的崛起使得AI技术栈更加完善，更加注重实现、优化、评估和监控应用程序及系统。

在GenAI技术栈的核心组件分析中，报告强调了RAG、MAS、提示工程等关键技术的重要性。RAG通过检索外部知识库提升模型回答的准确性和可解释性，而MAS通过多智能体协作解决复杂任务。提示工程则通过优化提示词来引导模型生成预期的回答。这些技术的发展不仅提升了效率，还降低了成本，增强了模型的输出控制。

用户在构建GenAI应用时，需要考虑多种因素，如模型的高质量构建、安全合规的优化、推理成本的降低、数据价值的释放和产品应用化的实现。报告中指出，模型的质量取决于数据集的质量和模型的适配性，而安全合规性则涉及隐私保护和市场秩序维护。降低推理成本和释放数据价值是推动AI技术发展的关键，而产品应用化则是将技术从理论转化为实践的重要步骤。

报告还预测了GenAI技术栈的发展趋势，包括模块化与标准化、平台化与简易化、去中心化以及MaaS模式下的商业模式重构。这些趋势预示着GenAI技术栈将变得更加灵活、易用和安全，同时也将推动新的商业模式和产品类型的出现。

在厂商竞争力分析中，报告通过创新指数和增长指数评价指标，对GenAI技术栈厂商的竞争力进行了评估。这些指标涵盖了工作流构建、数据与存储、AI算力基础设施、模型质量以及应用的高效构建等多个方面，为厂商提供了明确的发展方向。

这篇文章的灵感来源于《2024年中国GenAI技术栈市场报告》，它为我们提供了一个全面的视角来理解GenAI技术栈市场的动态。除了这份报告，还有许多同类型的报告也极具价值，我们都收录在同名星球，有兴趣的朋友可以自行获取，深入探索这一领域的更多奥秘。

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