2024年，被視為大型人工智能模型（大模型）應用普及的元年，標志著技術界從單純追求模型規模向注重實際應用轉變。在這一背景下，大模型不再局限于實驗室，而是走進了日常生活，滲透至手機應用、教育領域、生產線優化及城市管理等多個場景，不僅激發了新的生產力，還悄然重塑了相關產業的生態結構。
12月中旬，昇思MindSpore人工智能框架峰會上傳來消息，昇思MindSpore AI框架的開源版本下載量已突破1100萬次大關，其影響力覆蓋全球130多個國家和地區，涉及2400多個城市。這一成就的背后，是超過3.7萬名開發者的積極參與，他們為社區貢獻了超過10萬行代碼。同時，中國科學院科技戰略咨詢研究院預測，昇思MindSpore在中國AI框架新增市場份額中占比將達到30%，預示著其可能成為行業內的共識框架，推動技術加速落地。
昇思MindSpore的成功并非偶然，其開源開放的策略與完善的社區建設是關鍵因素。自2020年3月開源以來，昇思MindSpore不僅推出了AI框架，還構建了一套人才培養和社區治理體系。社區通過提供分層次的學習資源、實踐機會、創新激勵以及影響力提升路徑，為開發者提供了一個全方位的成長平臺。目前，已有超過360所高校與昇思MindSpore建立了合作關系，290多所高校開設了相關課程，基于該框架的學術論文發表數量累計超過1700篇，位居全球第二、中國第一。
在產業層面，昇思MindSpore作為AI框架的“中樞”，連接了芯片制造商、大模型開發者及應用開發者等各方力量。通過提供多維混合分布式并行技術等軟硬件支持，昇思MindSpore顯著提升了模型開發、訓練的效率及精度。目前，已有50多個主流大模型基于昇思MindSpore孵化，如訊飛星火、通義千問等，同時有1700多家社區伙伴采用該框架開發了2000多個行業解決方案，覆蓋互聯網、金融、能源等多個領域。
以南方電網的“馭電”電力潮流預測大模型為例，該模型利用昇思MindSpore AI框架與昇騰AI處理器的能力，通過學習電力系統運行規律，實現了海量運行方式生成和新能源承載能力分析，有效應對了新能源大規模并網帶來的挑戰。同樣，昌平實驗室打造的“天工”抗體設計模型，借助昇思MindSpore實現了抗體功能設計、序列嫁接和活性預測等多種任務，顯著提高了抗體設計的效率，降低了生產成本。
昇思MindSpore之所以成為開發者的首選，不僅在于其廣泛的兼容性和豐富的社區資源，更在于其技術上的不斷創新與突破。該框架全面兼容業界主流方案，降低了開發者上手難度；通過原生分布式并行能力及針對性優化，顯著降低了大模型訓練的成本；同時，面向未來場景持續優化框架結構，支持在線權重重排、RLHF等基礎模塊封裝，以及對數學家更友好的編程體驗，進一步滿足了不同領域的創新需求。
隨著技術的不斷進步和應用的持續深化，昇思MindSpore正逐步構建起一個開放、多元、包容的AI技術生態，為大模型的廣泛應用提供了強有力的支撐，也為AI產業的繁榮發展注入了新的活力。
