中国深度学习平台逆袭，只是因为“国潮”吗？(3)

飞桨的竞争优势，首先来自技术应用能力方面，来源于百度在AI领域数十年的技术积累。早在2013年，百度便成立全球第一个深度学习研究院；而在飞桨诞生之后，百度绝大多数人工智能项目都是基于飞桨研发和创新。

相比于其他在后来才建立的深度学习平台，飞桨的冷启动有了百度研发这个巨大的应用场景，不仅提升了工具和框架的易用性和成熟度，而且先期积累了更多人工智能的应用模型，特别是从2019年开始，百度AI的能力逐渐下沉，开始跟产业经济和生产一线相结合，在飞桨平台上也展现出越来越多的产业项目，这些与产业相结合的人工智能应用模型，使得飞桨获得了更强的竞争力。

因为有这样的先期发展基础，所以飞桨有着更强的比较优势，所以很快迎来了迅速发展的机会，平台服务规模开始不断扩张。

相比于其他平台，飞桨不仅拥有便捷的开发框架，而且还有多端多平台部署的高性能推理引擎、产业级开源模型库，以及更适合中国AI场景的超大规模深度学习模型训练技术。大规模分布式训练能力在真正的工业化场景应用更加契合，因此用户数实现快速增加。

根据《深度学习平台发展报告（2022）》显示，在过去一年半里，飞桨的项目贡献人数（Contributors）增速为60%，关注度增速为37.6%。均超过了国际主流框架。而在总数上，无论是活跃度，还是关注度和贡献人数，飞桨均超过其余国产框架总和。

总体而言，飞桨发展的最根本动力，还是来自于中国人工智能进入大规模工程落地阶段，深度学习随着AI进入千行百业，而需求的推动又引发中国AI能力的厚积薄发，和AI研发者的迅速增加，最终带动了国产平台的迅速发展。

从这种意义上讲，飞桨们的崛起，是我国算法开发能力、产业和生态积累至今的总和。三、“黄金十年”的舞台

在未来，AI将迎来“黄金十年”，而深度学习平台，有可能成为新时代的“操作系统”。

有机构预测，到2030年，AI可能使全球总产量增长约13万亿美元，并推动全球GDP每年增长约1.2%，而在这一轮人工智能带动的增长中，深度学习仍是主导路线，并且会随着产业发展对AI底层基础设施提出更高要求，以科技巨头引领的平台化生态布局正不断加速。正如百度CTO王海峰所言，在人工智能工业大生产阶段，深度学习平台下接芯片、上承应用，相当于“人工智能时代的操作系统”，处于人工智能技术体系的关键核心位置。

因此，飞桨们并非是一个“图方便”的国内自有平台，或者提升国内AI产业独立性的防御体系，而是是一张通往未来的船票。它的能力还未完全发挥，未来在驱动产业赋能，推动AI发展上还有更大的空间。