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国内AI都是用什么框架开发的？一篇给你讲明白

来源：AI门户网时间：2026/3/27 22:25:29 共 3152 浏览

不知道你有没有想过，现在手机上能跟你聊天的智能助手、能一键P图的APP，还有那些据说能写代码、做设计的AI，它们到底是怎么“造”出来的？这就像盖房子，光有砖瓦水泥不行，你得先有设计图纸和一套好用的工具。在AI的世界里，这套核心的“工具”和“图纸”，就是我们今天要聊的AI开发框架。说白了，国内那些厉害的AI，基本都离不开几个主流框架的支撑。

那么，国内AI开发者们，到底都在用哪些框架“干活”呢？咱们这就掰开揉碎了说说。

舞台上的“两大巨头”与“本土明星”

先来说说全球范围里，那些绕不开的名字。你可能听说过TensorFlow和PyTorch，没错，这俩可以说是当前AI界的“武林盟主”，来自谷歌和Facebook（现Meta）。它们功能强大、生态丰富，全球的开发者都在用。国内的很多研究机构和公司，尤其是起步早、跟国际接轨紧密的团队，也大量使用它们。特别是PyTorch，因为它用起来比较灵活、直观，在做研究、实验新想法时特别受青睐，现在很多大模型的研发也基于它。

不过，完全依赖别人的工具，长远看总有点不踏实，对吧？万一哪天“卡脖子”呢？所以，咱们国内也涌现出了自己的“根技术”选手。这里就不得不提华为的昇思MindSpore。华为在硬件（昇腾芯片）和软件（MindSpore框架）上一起发力，搞的是“软硬件协同”的一套东西。MindSpore的一个特点是能更好地适配自家的昇腾处理器，追求更高的计算效率。根据一些市场报告，它在国内AI框架市场已经占据了相当可观的份额，可以说是一颗强势崛起的“本土明星”。很多涉及国计民生的领域，比如电网调度、药物研发，都有它的身影。

另一个不得不提的“异类”是DeepSeek。它走的是另一条路：彻底开源和极致的性价比。你可以把它理解为一个“良心精品店”，把非常好的东西用非常低的价格甚至免费分享出来。这让它在全球开发者社区里迅速积累了巨大人气。它没有盲目地去堆砌模型参数追求“全能”，而是专注于解决像复杂文档理解这样的具体痛点，这种务实策略反而让它赢得了独特地位。

为什么框架这么重要？它到底是干啥的？

说了这么多框架名字，你可能还是有点懵：它到底重要在哪？我来打个比方。

你想训练一个AI识别猫狗图片。如果没有框架，你得像原始人一样，从零开始手写所有的数学公式（比如反向传播算法）、搭建每一层网络结构，工作量巨大且极易出错。而AI框架，就像一套高级的“乐高积木”或者“智能机床”。它把那些复杂、底层的数学计算和硬件调度都封装好了，提供给你一系列现成的、好用的“模块”（比如卷积层、全连接层）和“工具”（比如自动求导、优化器）。

这样一来，开发者就不用再重复造轮子，可以更专注于“设计AI模型本身”这个创造性工作。框架在AI技术栈里，起着承上启下的关键作用：对上，它让算法开发变得容易；对下，它能充分发挥硬件（比如GPU、AI专用芯片）的性能。所以说，拥有了自主可控的、好用的AI框架，就等于掌握了AI产业发展的基础主动权。

百花齐放：不同场景，各显神通

当然，AI的世界很大，不同的任务需要不同的工具。除了上面这些用于模型训练的“基础框架”，还有一些专注于特定领域的框架。

比如，如果你想开发一个能自主调用工具、完成复杂流程的AI智能体（Agent），那么LangChain这类框架就可能派上用场。它有点像“粘合剂”和“调度中心”，能帮助你把大语言模型和搜索引擎、数据库、各种API连接起来，让AI不仅能思考，还能动手操作。

而在更传统的机器学习领域（比如预测房价、做客户分类），Scikit-learn这样经典的工具库依然宝刀未老，它提供了大量现成的算法，对于很多实际业务问题来说，简单、高效、可靠。

所以你看，国内AI的开发，其实是一个“多层工具箱”的状态。既有对全球顶级开源框架（PyTorch, TensorFlow）的深入应用和学习，也有像华为昇思、DeepSeek这样的自主力量在快速成长，还有针对不同垂直需求的各式工具。这是一种非常务实和健康的生态。

热闹背后的挑战与未来

看到这里，你可能会觉得形势一片大好。确实很乐观，但咱也得客观看看现状。目前，全球顶尖的AI开源项目和生态，还是由一些中立的基金会（比如Linux基金会）在主导，它们更像一个“公共议事厅”，能吸引全球开发者共同参与，制定长期规则。相比之下，咱们国内很多优秀的开源项目，目前可能还更多地依靠单个大公司来主导和推动，在社区长期共建、形成国际性的中立治理平台上，还有提升空间。

另外就是人才。咱们国家培养的AI基础人才其实非常多，但怎么把最顶尖的那部分留下来，吸引全球的开发者一起到我们的生态里来玩、来贡献，这是一个需要从技术、文化、制度多方面下功夫的长期工程。

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最后聊聊我个人的一点看法吧。

我觉得，现在国内AI框架的发展，有点像早年国产手机和操作系统的状态。一开始肯定都是跟着学、跟着用，但学着用着，自己手里有技术、有市场、有需求，自然就会长出有自己特色的东西来。华为昇思走的是“软硬一体”的扎实路线，DeepSeek走的是“开源普惠”的群众路线，这都挺好的，说明市场在分化，需求在细分。

对于想入门的新手来说，我的建议是，别被这些眼花缭乱的名字吓到。不妨就从最流行的PyTorch开始上手，因为它的学习资料最丰富，社区最活跃，遇到问题很容易找到答案。先用它把AI是怎么工作的基本流程跑通，建立起直观感受。之后，你再根据自己感兴趣的方向，比如想去华为生态的企业工作，那可以深入研究MindSpore；如果对构建AI应用感兴趣，可以去看看LangChain。

说到底，框架只是工具。最重要的，永远是你想用AI解决什么问题的那个“想法”。工具会不断迭代，今天的热门可能就是明天的经典，但创造性地解决问题的能力，才是核心。国内的AI生态，正因为有这些不同路径的框架在竞争、在互补，才显得充满活力。未来谁能成为真正的“主流”，或许不重要；重要的是，这片土壤能持续滋养出解决我们实际问题的AI应用。这，才是最让人期待的地方。