## AI给了一个比互联网更大的机会 互联网是连接平台，人工智能是生产力 互联网是赋能性技术，生产力属性较弱 人工智能既能单兵作战，也能外部赋能 ## 建立AI信仰 大模型是真智能，是人工智能的重大拐点。你相不相信？ 大模型是一场工业革命，将重塑所有产品和业务。你相不相信？ 不拥抱AI的组织和个人，会被拥抱AI的组织和个人淘汰。你相不相信？ 现在看不懂、看不清、看不起，未来就看不见了 ## ## 大模型不是泡沫，而是新一轮工业革命的驱动引擎 人工智能是新质生产力的关键支撑技术，人工智能+百业千行将带动新一轮工业革命，为高质量发展注入强大动能 大模型的进一步突破将引领人类社会进入智能化时代，对我们的生活方式、生产方式带来巨大变革  会帮助人类拥有“超级能力” 解决复杂问题 ## AI不仅是技术革新，更是思维方式和社会结构的变革 人工智能驱动国家生产力发展，既是科技之争，也是国运之争 人工智能将全面变革和优化产业发展格局，重塑经济发展图景 人工智能重塑企业发展动力，为所有企业带来弯道超车的机会 人工智能打破个人能力瓶颈，使每个人都有机会成为超个体 ## 人工智能发展历程（一） 专家系统 感知AI 多模态AI 认知AI 生成式AI

## 目录 Table of Contents 序言 ...2 第一章 AI PC的历史使命：AI 普惠首选终端 ...4 1.1 个人大模型的特征和普惠要求 ...5 1.2 PC 承载个人大模型的四大优势 ...6 第二章 AI PC的未来定义：个人AI助理 ...10 2.1 AI PC的用户价值 ...10 2.2 AI PC的核心特征 ...15 第三章 AI PC的产业生态：以人为本、终端主导、AI原生 平板电脑及边缘主机市场预测 ...49 4.4 中国AI PC生态参与者发展预测 ...50 4.5 中国AI PC投资价值预测 ...51 结语 ...52 ## 序言 PC（个人电脑）近几十年的发展历史中，经历了多次大升级。从大型机时代到个人电脑的普及，再到互联网时代的爆发和如今的智能化浪潮，每一个时代都为PC产业注入了新的活力，使之成为每一个时代创新技术普惠的第一终端。 上世纪70年代，大规模集成电路 图形化的展现和交互方式大大降低了普通人使用计算机的门槛。在中国，包括联想在内的众多终端公司相继成立，快速推出个人电脑产品，迅速形成个人电脑产业链，也正式宣布人类进入个人电脑(PC)时代。1992年，联想在国内第一个推出家用电脑的概念，并于1996年又第一个推出“万元奔腾电脑普及风暴”，个人电脑正式走入千家万户，实现了计算和应用技术的普惠。 世纪之交，PC迎来网络化和移动化技术突破所带来的第二次变

## 引言 人工智能浪潮席卷全球，催生了庞大、活跃且充满创造力的AI时代的开发者群体。他们关注最新的AI资讯、讨论前沿论文、研究和使用最新发布的模型技术、推动技术进步，该群体成为将理论转化为实际生产力的关键力量。在这股浪潮中，知乎凭借其专业、深度的社区氛围，成为AI开发者钟爱的聚集地和讨论场。从前沿论文解读到应用实践分享，知乎不仅沉淀了海量高质量的开发者原创内容，更成为了解中国AI技术趋势与人才 知乎、魔搭社区、观猹、Research AI+社群等 ## 样本筛选条件 在过去6个月内，在工作或个人项目中实际应用过AI相关技术、模型或工具。 ## 定性研究 ## 研究范围/对象 来自不同行业、不同规模企业的5位资深开发者与AI应用者代表。 ## 研究方法 一对一深度访谈 ## 覆盖议题 AI对个人工作流的重塑 新型团队协作模式的变迁 个人能力成长的挑战与机遇 对未来技术与产业趋势的展望 ' 的独特优势，以及国家战略层面的强力政策共同驱动，正在形成前所未有的时代发展机遇。数以百万计、持续壮大的开发者群体，正是驱动科技浪潮奔涌不息的核心引擎，推动AI从实验室走向产业一线，从工具能力跃迁为生产力和创造力。本章将深入剖析中国AI发展的宏观格局，并聚焦于AI技术如何重塑开发范式，探讨作为创新主体的开发者所扮演的关键角色与力量。 ![OCR图片](/uploads/documents/8/4/0

于语言的任务。同时，我们希望开发人员能够负责任地使用所有这些工具，并且始终掌控主导权，比如 hallucinated dependencies 就是其中一个需要注意的安全和质量风险。 ## 衡量生产力有多有效 对于非技术人员来说，软件开发有时似乎很神奇，这导致管理者需要努力衡量开发人员在完成其神秘任务时的生产效率。我们的首席科学家 Martin Fowler 早在 2003 年就撰写了有关此主 A（Activity，活动）的替代方法，例如拉取请求的数量或已解决的问题的数量，仍然不足以成为衡量生产力的良好指标。相反，行业已经开始关注“工程效能”：我们不应该衡量生产力，而应该衡量我们知道对流程有贡献或有损害的事物。我们不应该专注于个体的活动，而应该关注系统中的浪费来源以及可以从经验上证明导致开发人员对“生产力”感知产生影响的条件。新的工具，比如 DX DevEx 360，通过关注开发者体验而不是一些 360，通过关注开发者体验而不是一些虚假的产出衡量标准解决了这个问题。然而，许多领导人仍然以模糊的、定性的方式衡量开发者的“生产力”。我们怀疑，这种兴趣的复苏至少有一部分原因是受到了人工智能辅助软件开发的影响，这不可避免地引发了一个问题：它是否产生了积极的影响？虽然衡量标准可能变得更加细致入微，但真正的生产力衡量仍然难以捉摸。 ## 众多大语言模型 大语言模型（LLMs）为现今人工智能的许多重要突破奠定了基础。目前的应用多使用类似聊天的界面进行交互，例如

升级轻舟云原生软件生产力平台及有数全链路数据生产力平台；发布金融分布式、金融大数据、零售大数据、制造业智慧供应链等行业解决方案。发布轻舟低代码平台2.0。 大数据开源项目 Kyuubi 全票进入 Apache 软件基金会孵化器。 有数 BI 个人版永久免费；发布机器学习平台、消费者运营平台、标签画像、流量分析等产品。 ## 2020 发布轻舟云原生软件生产力平台、有数全链路数据生产力平台。 网  ## 网易数帆 数字生产力业务全景 数字时代的生产力变革  ## 产品篇 e47db7/p12_1.jpg) ## 网易轻舟 ## 网易数帆旗下云原生技术与服务品牌 搭建云原生技术底座，助力企业与时俱进实现云上软件创新，支撑业务高速发展。 ### 轻舟云原生软件生产力平台 2.0 能力全景图  ## 轻舟优势

大模型观点 21 | 2024 年中国开源模型：崛起与变革 26 | 开源模型未必更先进，但会更长久 30 | 大模型撞上“算力墙”，超级应用的探寻之路 36 | AI 的三岔路口：专业模型和个人模型 40 | 2024 年 AI 编程技术与工具发展综述 45 | RAG 的 2024：随需而变，从狂热到理性 51 | 大模型训练中的开源数据和算法：机遇及挑战 57 | 2024 年 对开源社区的生态评估体系，希望通过这些数据洞察中国开源开发者在 AI 技术领域的活跃度、生产力和创新能力。 OSS Compass 提供了一个公共的平台用来评估开源项目和社区的健康度，该平台对整个社区开放，支持 GitHub 和 Gitee 等平台托管的开源项目。 ## OSS Compass Insight ## 生产力-协作开发指数 作为国内及业内领先的 AI 开发基础设施，本部分图表中的开发框 人工智能示范法2.0（专家建议稿）》对于免费且已开源方式提供人工智能研发的个人和组织给予减轻或免承担法律责任；《生成式人工智能服务管理暂行办法》则明确了人工智能技术的使用和合规要求，促进了开源模型在合规框架下良性发展。 ## 变革 ## 端上模型的兴起与隐私保护 随着小型模型的性能逐步增强，更多高级 AI 正转向在个人设备上运行。这一趋势不仅显著降低了云端推理成本，还提升了用户隐私控制。 中国

全门禁，快速反馈研发改进故障拦截率提升1-3倍业务响应效率提升3-5倍全流程安全建设更多价值体现组织靠流程和个人，效率越来越低· 低人效/低质量/低效率/高成本· 人淹没在系统的海洋里· 无数平台手工切换靠系统和技术，能力长在平台上· 高人效/高质量/高效率/低成本· 人在系统之上/高效交互· d>蓝鲸 Rainbond KubeSphere KubeVela面向资源管理的运维工具集 面向开发者，需结合CI/CD工具额外搭建 全流程能力专门面向开发者的生产力平台，涵盖全流程需求到 开发，测试，运维的云原生一体化技术底座支撑云厂商 DevOps 平台华为云 DevCloud 阿里云效 腾讯 CODING CTO  Zadig 帮助我们解放生产力，对效率的提升可能不是几倍，而是十几倍。它带来的不只是结果，还有人员能力的提升，这个才是最重要的。 ![Image](/uploads/documents/4/0/f/7/40f77870bbb7

全门禁，快速反馈研发改进故障拦截率提升1-3倍业务响应效率提升3-5倍全流程安全建设更多价值体现组织靠流程和个人，效率越来越低· 低人效/低质量/低效率/高成本· 人淹没在系统的海洋里· 无数平台手工切换靠系统和技术，能力长在平台上· 高人效/高质量/高效率/低成本· 人在系统之上/高效交互· >蓝鲸 Rainbond KubeSphere KubeVela面向资源管理的运维工具集 面向开发者，需结合 CI/CD 工具额外搭建全流程能力专门面向开发者的生产力平台，涵盖全流程需求到开发，测试，运维的云原生一体化技术底座支撑云厂商 DevOps 平台华为云 DevCloud 阿里云效 腾讯 CODING CTO  Zadig 帮助我们解放生产力，对效率的提升可能不是几倍，而是十几倍。它带来的不只是结果，还有人员能力的提升，这个才是最重要的。 ![Image](/uploads/documents/0/4/5/7/045791dc8e35

的匹配准确率吗？就像我们和同事家人之间的互动，只需要一句话甚至一个眼神对方就懂你的意思。 杨植麟：核心是跨越信任这一步。 我觉得最终衡量一个 AI 产品的长期价值，就是看用户愿意在它上面输入多少个人化的信息，然后 lossless long-context 和个性化负责把这些输入变成有价值的东西。 可能也还需要新的硬件形态，但我觉得模型和软件现在也还是个瓶颈。因为要再往下钻一层，让用户输入很多信息的前提是 YouTube，现在做 AI 产品可能比别人更难，因为要 unlearn 很多东西。学习比经验重要。可能再过 5 年的话，AI 行业会培养出来很多所谓的成熟职能。今天我觉得其实划分职能没有什么意义，需要每个人都很多面。 ## 海外独角兽：什么样的 researcher 才会有 tech vision? 杨植麟：核心是两点，一个是抓大放小，一个是终局思维。我跟很多 researcher 合作过，容易出 年下一代模型的训练成本可能要涨到几十亿美元，那要探索出 AGI 会是一场千亿美元豪赌，你思考过它最终对人类社会的影响吗？ 杨植麟：相对确定的一点是实打实的生产力提升。现在用一个软件，其实对应1000个程序员的智能，是固定的，以后我们用的应用背后可能对应100万个人的智能，而且每天都在迭代。 看可能性的话，今天的一切都会变化。这么多语言被训练到一起，对文化、价值观都有影响。人的时间分配可能也会产生很多变化，

户对加速创新，缩短研发周期，提高迭代效率的需求日益增大，以 Serverless（服务器无感知）、低/无代码为代表的技术能够屏蔽复杂的底层基础设施，让用户以最低学习成本、最小使用代价最大化释放云的生产力，实现快速创新。AWS 贯彻全面 Serverless 化战略，提供计算、存储、数据库等全领域的 Serverless 服务。微软发力低/无代码领域，其发布的 Power Platform 已经与 Office 服务模式能够契合中小企业轻资产上云路径。与传统应用相比，SaaS 服务具有投入资源少、技术要求低、灵活扩展等优势。中小企业借助 SaaS 可以实现轻资产上云、低成本用云，从而快速便捷完成数字化转型，提高生产力。德勤数据显示，近十年我国中小企业 SaaS 支出占其整体 IT 支出的比重保持年均 10% 的稳定增长，可见 SaaS 正逐步成为中小企业数字化转型的突破口。 ## 三、 云计算正向数字世界操作系统转变 型应用的需要，而云计算逐渐发展出多样性算力资源池的能力，高性能计算云平台（HPC）、FPGA云主机、GPU云主机、智算平台等多样性算力资源均通过云的方式统一接入，极大地丰富了科研机构、企业、高校以及个人触达算力的便捷性与普惠度。同时，东数西算、大模型训练等场景带来了多样性数据，也催生了可高效满足不同业务诉求的多性化计算架构，如ARM、RISC-V等通用计算技术路线，以及GPU、DPU、NPU等融合