个底层框架的技术优势、工具完整度、生态规模，需要长期积累、聚沙成塔，而基础软件又格外需要生态的发展和汇集。逐步收敛到飞桨、昇思等更具潜力和繁荣的产业化框架上，构筑战略底座，将是大势所趋。
如前所说
与产业大陆的连接地带，只有在一次次潮起潮落后，仍然坚守下来的平台，才能成为中国产业链的坚定守护者。 时光洗练后中国 WhatsApp 号码数据 的差异化亮点经由时间和市场的洗练，国产框架与海外框架的特性差异，也变得越来越清晰。而这，可以作为一个侧影，让我们看到中国的差异化亮点。
还记得ChatGPT横空出世之后，大家总能听到这样的言论，“中美差距有十年”“Open一心底层创新，中国还没长大就得出去赚钱”“百模大战是同质化的浪费资源”从框架可以看到，更强的产业化能力，本就是中国的底色，也是亮色。
基础能力上，以飞桨、昇思为代表的框架，在产业方面的实践更多、积累最早，理解也最为深刻，因此可以很好地支持模型开发与部署，让产业迅速、更大规模应用这些新技术。
举个例子
面向科研、强调学术研究灵活性的PyTorch，对产业应用的推理部署需求，做得是比较薄弱的，而国产框架为大模型到产业铺设了一条高效通道。飞桨很快上线了对大模型开发的功能支持，提供了一系列模型封装能力，加速大模型的产业化落地。昇思MindSpore提供了一整套高效、易用的大模型使能套件，形成了端到端的使能大模型开发能力。
通过框架，开发者与行业少走弯路，不重复造轮子，快速高 如何在您的电子商务商店中成功进行追加销售和交叉销售（附示例） 效地把大模型用起来，这是中国的基座通用大模型快速跟进、行业大模型爆发的前提。
产品体系上
源于产业需求的国产框架，能力布局更加全面、细致，可以更好地满足产业落地大模型的实际需求。纯开源的海外模型，常常会强调自己的技术有多厉害，有多强，对开发者就主打一个“野蛮生长”，这与其数字化水平、数字人才等都有直接关系。
然而中国企业的小、分散、需求长尾，决定了框架作 ew 线索 为产业基础设施，是不能轻易“放养”的。比如硬件适配，海外以英伟达为主导的硬件市场，也不像中国面临多元异构算力问题的巨大挑战。作为国产框架，必须进行软硬件结合的深度融合优化，做特别多的工程开发工作，来降低开发者的硬件适配成本。
