德勤发布的《全球人工智能发展白皮书》作为行业权威报告，系统性地梳理了全球人工智能发展的宏观格局与核心技术脉络。其中，人工智能基础软件开发被置于关键位置，被视为驱动AI产业化进程的核心引擎。本报告精选内容深入剖析了这一领域的战略意义、当前挑战与未来走向。
一、人工智能基础软件：定义与核心地位
人工智能基础软件，通常指支撑AI模型开发、训练、部署、管理与运营的全栈软件工具、框架和平台。这包括机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch）、开发工具链、数据管理与处理平台、模型部署与服务引擎，以及新兴的MLOps（机器学习运营）和AIOps（智能运维）平台。在德勤的观察中，基础软件是连接底层算力硬件与上层AI应用场景的“中枢神经系统”，其成熟度直接决定了AI技术落地的效率、成本与规模化能力。
二、发展现状：生态竞合与开源主导
根据白皮书分析，全球AI基础软件生态呈现出显著的开源主导特征。以PyTorch和TensorFlow为代表的深度学习框架，通过开源社区汇聚了全球开发者的智慧，极大地加速了算法创新与应用实验。大型科技公司（如谷歌、Meta、微软）和新兴初创企业均在积极构建或整合从数据准备、模型训练到部署监控的全链路平台，旨在降低AI应用门槛。生态也面临碎片化挑战：工具链复杂、标准不一、与异构算力的兼容性问题等，增加了企业尤其是传统行业用户的集成与使用成本。
三、关键挑战：从“能用”到“好用”与“管好”
报告指出，当前基础软件开发正从支持基础模型构建，向提升易用性、可靠性及可管理性纵深发展。具体挑战包括：
- 效率与成本：大规模模型训练与推理需要巨量计算资源，基础软件需在算法优化、资源调度与能耗管理上持续创新，以控制成本。
- 安全与可信：模型的可解释性、鲁棒性、隐私保护（如联邦学习支持）及公平性日益成为基础软件必须内建的功能属性。
- 标准化与互操作性：不同框架、平台之间的模型移植与协同工作仍存在壁垒，亟需行业协作建立通用标准。
- 人才缺口：兼具AI算法知识与系统工程能力的开发人才稀缺，推动基础软件向更高抽象层次、更自动化方向发展（如AutoML）成为趋势。
四、未来趋势：云原生、一体化与领域深化
德勤白皮书展望了人工智能基础软件开发的几个关键趋势：
- 云原生AI平台普及：基础软件将深度集成云计算的弹性伸缩、微服务架构和DevOps实践，形成云原生的AI开发与运维体系，实现更高效的资源利用和敏捷部署。
- 端到端一体化平台：工具链从分散走向整合，提供涵盖数据工程、模型开发、部署监控和持续迭代的一体化平台体验，简化工作流。
- 垂直领域优化：通用基础软件将衍生出针对特定行业（如医疗、金融、制造）的优化版本或工具包，集成领域知识、合规要求和专用算法，以更好地满足行业需求。
- AI for AI：利用AI技术（如强化学习）来自动化优化基础软件自身的性能调优、故障预测与资源管理，实现自我演进。
五、战略启示
对于企业和开发者而言，德勤报告强调，积极参与和 leveraging 人工智能基础软件生态至关重要。企业应：
- 战略评估：根据自身技术能力和业务需求，选择适配的基础软件栈，平衡开源工具的灵活性与商业平台的完整服务。
- 投资技能：培养团队在主流框架和平台上的开发与运维能力，并关注MLOps等新兴实践。
- 关注安全与治理：在AI系统建设初期就将安全性、可解释性和合规性要求融入基础软件选型与架构设计。
- 拥抱合作：考虑与云服务商、专业AI软件公司及开源社区合作，以快速获得能力并降低自主研发风险。
德勤《全球人工智能发展白皮书》揭示，人工智能基础软件开发已超越单纯的技术工具范畴，成为国家与企业争夺AI战略制高点的关键战场。其未来的发展，将在很大程度上塑造AI技术民主化的进程，并决定人工智能赋能千行百业的深度与广度。
