2024年，被视为大型人工智能模型（大模型）应用普及的元年，标志着技术界从单纯追求模型规模向注重实际应用转变。在这一背景下，大模型不再局限于实验室，而是走进了日常生活，渗透至手机应用、教育领域、生产线优化及城市管理等多个场景，不仅激发了新的生产力，还悄然重塑了相关产业的生态结构。
12月中旬，昇思MindSpore人工智能框架峰会上传来消息，昇思MindSpore AI框架的开源版本下载量已突破1100万次大关，其影响力覆盖全球130多个国家和地区，涉及2400多个城市。这一成就的背后，是超过3.7万名开发者的积极参与，他们为社区贡献了超过10万行代码。同时，中国科学院科技战略咨询研究院预测，昇思MindSpore在中国AI框架新增市场份额中占比将达到30%，预示着其可能成为行业内的共识框架，推动技术加速落地。
昇思MindSpore的成功并非偶然，其开源开放的策略与完善的社区建设是关键因素。自2020年3月开源以来，昇思MindSpore不仅推出了AI框架，还构建了一套人才培养和社区治理体系。社区通过提供分层次的学习资源、实践机会、创新激励以及影响力提升路径，为开发者提供了一个全方位的成长平台。目前，已有超过360所高校与昇思MindSpore建立了合作关系，290多所高校开设了相关课程，基于该框架的学术论文发表数量累计超过1700篇，位居全球第二、中国第一。
在产业层面，昇思MindSpore作为AI框架的“中枢”，连接了芯片制造商、大模型开发者及应用开发者等各方力量。通过提供多维混合分布式并行技术等软硬件支持，昇思MindSpore显著提升了模型开发、训练的效率及精度。目前，已有50多个主流大模型基于昇思MindSpore孵化，如讯飞星火、通义千问等，同时有1700多家社区伙伴采用该框架开发了2000多个行业解决方案，覆盖互联网、金融、能源等多个领域。
以南方电网的“驭电”电力潮流预测大模型为例，该模型利用昇思MindSpore AI框架与昇腾AI处理器的能力，通过学习电力系统运行规律，实现了海量运行方式生成和新能源承载能力分析，有效应对了新能源大规模并网带来的挑战。同样，昌平实验室打造的“天工”抗体设计模型，借助昇思MindSpore实现了抗体功能设计、序列嫁接和活性预测等多种任务，显著提高了抗体设计的效率，降低了生产成本。
昇思MindSpore之所以成为开发者的首选，不仅在于其广泛的兼容性和丰富的社区资源，更在于其技术上的不断创新与突破。该框架全面兼容业界主流方案，降低了开发者上手难度；通过原生分布式并行能力及针对性优化，显著降低了大模型训练的成本；同时，面向未来场景持续优化框架结构，支持在线权重重排、RLHF等基础模块封装，以及对数学家更友好的编程体验，进一步满足了不同领域的创新需求。
随着技术的不断进步和应用的持续深化，昇思MindSpore正逐步构建起一个开放、多元、包容的AI技术生态，为大模型的广泛应用提供了强有力的支撑，也为AI产业的繁荣发展注入了新的活力。
