從開源走向AI普惠:IDC《AI與大數據開源生態研究》發布
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IDC于近日發布了《AI與大數據開源生態研究》報告，本報告重點研究了中國AI與大數據開源生態的市場格局、市場進展與未來發展趨勢等內容，能夠幫助技術供應商把握制勝因素，也可使終端用戶了解應用機會、市場空間等。
開源技術是人工智能市場發展的重要驅動力，從最早的開源數據庫、深度學習框架、算法模型，到今天端到端的人工智能應用解決方案，再到開發語言，以及底層的開發平臺，人工智能應用開發已不再是簡單的訓練算法模型，而更重要的是打造端到端的AI技術棧。
AI與大數據開源以數據庫、AI開發框架等為重點開發領域，未來還將逐步加入算法開源聯盟，以支持AI走向普惠，IDC總結出的市場生態如下圖所示：
1. 深度學習開源框架：
目前國外主流的深度學習框架有PyTorch、TensorFlow、Caffe等。近年來，PyTorch在產業界生產環境中繼續呈現出后來者居上的競爭優勢。其供技術供應商參考的成功之處主要有：
1）框架的模型訓練效率、易用性吸引開發者快速上手；
2）科研界最新的模型在該框架上得以實現，吸引開發者復現；
3）學術界的科研人員將其成功帶入產業界；
4）值得注意的是，2022年9月PyTorch加入了Linux 基金會后，PyTorch 及其社區將受益于 Linux 基金會的許多計劃和社區活動支持，包括培訓和認證計劃、社區研究等。
國內主流的深度學習框架以百度飛槳PaddlePaddle、華為昇思MindSpore等為代表。百度飛槳PaddlePaddle最早加入國產化生態聯盟，目前已經升級到2.4版本，中國區域的用戶群體覆蓋廣泛度上逐年提高。2020上半年華為開源昇思MindSpore框架，目前已經升級到2.0版本，也在推出各項活動以招募更多開發者。
2. 開源數據庫：
在數據庫領域中，開源的發展趨勢也十分明顯。開發者目前使用較多的還是相對傳統的基礎關系型數據庫MySQL，還有大數據領域Redis、Apache/Hive、MongoDB等，其中絕大部分都是開源的，開源中比較熱門的新型數據庫包括分布式數據庫、時序數據庫、圖數據庫、流式數據庫等也在逐漸得到開發者的青睞。最近一兩年，國內各大數據庫廠商逐步推進開源策略，國內開源數據庫產品技術供應商主要來自云廠商，如阿里云、華為云等，也包括PingCAP、TAOS、巨杉數據庫、第四范式等明星初創企業。
分析師觀點
IDC中國人工智能高級分析師程蔭表示， 近兩年，越來越多的傳統企業開始進行數字化轉型和智能化升級，或者加大內部大數據、AI研發力量的投入，為開源數據庫、深度學習開源框架的應用帶來機會。有計劃或者新發布相關產品的企業，可以從選定高潛力的應用場景、推出能夠落地到生產環境的算法模型、軟硬一體技術棧高度優化、尋找用戶群體著手，為開源生態建設貢獻力量，從而加深、加快大數據/AI產業應用，以支持AI走向普惠。
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