2024年度中国GenAI技术栈市场报告.docx

2024年中国GenAI技术栈市场报告

RAG、多代理系统、模型微调、模块化、去中心化、MaaS

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沙利文市场研读

研究框架（1/2）

GenAI技术栈概述

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5

GenAI技术栈的结构与研究范围

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6

GenAI技术栈的演变发展

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7

GenAI技术栈重要性分析

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8

GenAI技术栈核心组件分析

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GenAI应用构建架构

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RAG-构建更懂业务的生成式AI应用

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MAS-提供更高效的复杂任务解决方案

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提示工程-指引更精准的模型输出

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防护栏-构建更安全的应用

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14

API服务-助推更流畅的应用集成

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15

MLOps-实现更快速可靠的应用发布

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16

用户构建GenAI应用考量因素分析

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17

高质模型的构建

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安全合规的优化

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推理成本的降低

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数据价值的释放

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产品应用化的实现

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GenAI技术栈发展趋势

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模块化与标准化

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平台化与简易化

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去中心化

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MaaS模式重构生成式AI商业化生态

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GenAI下的信息商品变革

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400-072-5588

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沙利文市场研读

研究框架（2/2）

中国GenAI技术栈厂商竞争力分析

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厂商竞争优势构筑

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评价指标

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37

2024年中国GenAI技术栈市场综合竞争表现

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中国GenAI技术栈行业领导者

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40

名词解释

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48

参考文献

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方法论

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51

法律声明

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400-072-5588

章节一

GenAI技术栈概述

1.1GenAI技术栈的结构与研究范围

1.2GenAI技术栈的演变发展

1.3GenAI技术栈重要性分析

GenAI技术栈连接了硬件设施层与终端用户交互，集成了包括基础模型、模型开发、数据处理、模型部署监控以及应用交互等在内的技术和工具，提供从模型初始化到部署全过程的一站式解决方案。协助开发者高效地构建、训练、微调、部署和维护生成式AI模型。

在早期的决策式AI时代，AI技术栈的定义较为模糊，业内尚未出现确立的通用技术栈。直至2012年AlexNet的突破，AI技术栈开始逐步建立，并在2018年开始的大模型阶段，生成式AI技术栈由原本的碎片化工具格局向更具凝聚力和专业化的生态系统演变。

作为旨在简化生成式AI应用程序开发和管理的解决方案和组件合集，生成式AI技术栈的设计目的主要包括为开发者提供更高效的编程语言、开发框架与工具链以提升开发效率，给予生成式AI任务系统级的完善支持以及探索和满足大规模与跨平台部署等新需求挑战。

沙利文市场研读

章节一 行业概述

GenAI技术栈结构与研究范围

关键发现

GenAI技术栈连接了硬件设施层与终端用户交互，集成了包括基础模型、模型开发、数据处理、模型部署监控以及应用交互等在内的技术和工具，提供从模型初始化到部署全过程的一站式解决方案。协助开发者高效地构建、训练、微调、部署和维护生成式AI模型。

GenAI技术栈定义：指针对开发和部署生成式AI应用的综合环境和平台，集成了包括基础模型、数据处理、模型训练调优、模型部署监控等在内的技术和工具，提供从模型初始化到部署全过程的一站式解决方案。使得开发者可以高效地构建、训练、微调、部署和维护生成式AI模型。

生成式AI技术栈是连接硬件设施与GenAI应用的中间层，为开发者提供基础模型服务，以及赋能模型调优、监控与维护和编排部署的一系列工具链，满足开发者针对特定应用领域实现高效与灵活的设计和性能优化需求。

包括CPU、GPU、存储设备等硬件设施层

包括CPU、GPU、

存储设备等

硬件设施层

数据管道

数据存储

上下文缓存

ETL

数据清洗与标注

数

据

向量数据库

特征工程

数据采集

模型维护

模型路由

代理框架

部

署与监控

GenAI技术栈（本篇报告主要研究范围）

终端用户

用户

交互使用

应用层

模型监控

应用编排

Workflows

Agent

用户体验