### 大模型与开源技术发展洞察（2025年） --- #### **一、模型服务与推理引擎竞争格局** 1. **推理引擎双雄：vLLM vs SGLang** - **vLLM**：由UC Berkeley SkyLab孵化，核心架构升级后（v1版本）重新进入增长通道，OpenRank增速达17%（2025 Q1）。 - **SGLang**：由LMSYS组织开发，Q4 OpenRank增速达31%，成为推理引擎领域的“新星”，与vLLM展开新一轮“军备竞赛”。 - **其他竞争者**：Ollama/llama.cpp（轻量级端侧推理）、KTransformers（超大规模参数场景突破，显存占用降低3~28倍）。 2. **模型服务生态** - **KTransformers**：清华大学团队开发，成功在24GB显存+382GB内存PC上运行671B参数模型，OpenRank单月增长34倍。 - **Dynamo（NVIDIA）**：2025年3月推出，优化模型部署效率。 - **Delta Lake、Apache Iceberg**：数据湖存储技术“四足鼎立”，支撑非结构化数据管理。 --- #### **二、开源框架与生态整合** 1. **PyTorch：大模型时代的事实标准** - 2022年9月加入Linux基金会，成为独立子基金会。 - **生态扩展**：SGLang（2025年3月）、vLLM（2025年5月）、DeepSpeed（2025年5月）相继加入PyTorch生态。 - **Meta影响力**：贡献者如ezyang（3280次提交）、jerryzh168（1216次提交）主导核心开发，Meta内部系统同步至GitHub（9000+ PR）。 2. **其他框架趋势** - **TensorFlow、MXNet、Caffe**：逐渐被PyTorch取代，成为“上一代技术”。 - **训练框架竞争**：KTransformers、Dynamo等在超大规模参数场景中崭露头角。 --- #### **三、数据治理与湖仓一体** 1. **数据湖存储技术** - **Apache Iceberg、Hudi、Paimon、Delta Lake**：形成“四足鼎立”格局，支撑非结构化数据管理。 - **实时增量处理**：Hudi和Paimon在实时场景中各有侧重。 2. **元数据治理** - **OpenMetadata、DataHub**：主流工具，功能持续完善。 - **新兴力量**：Apache Gravitino、Unity Catalog（开源版）聚焦非结构化数据和AI资产治理。 --- #### **四、大模型应用层技术突破** 1. **模型上下文协议（MCP）** - **微软**：Windows原生支持MCP，VSCode集成GitHub Copilot Chat插件。 - **Anthropic**：Claude 4.0发布，强化编码能力，推动开发者生态。 - **Google**：Gemini系列升级为“AI操作系统”，整合至安卓和Chrome。 2. **数据湖与AI融合** - 大数据系统（如Delta Lake）与AI模型（如Gemini）联动，形成“数据-模型”闭环。 --- #### **五、近期科技大会动态** 1. **微软Build 2025** - Windows原生支持MCP，VSCode集成Copilot Chat插件。 2. **Google IO 2025** - Gemini系列全面升级，成为“AI操作系统”。 3. **Anthropic Code with Claude 2025** - Claude 4.0发布，引领编码模型新一轮竞争。 --- #### **六、未来趋势展望** 1. **推理引擎与模型服务**：持续迭代，轻量化与超大规模参数场景并行。 2. **数据治理**：非结构化数据管理成为大模型落地关键，湖仓一体技术加速发展。 3. **生态整合**：PyTorch、vLLM、SGLang等形成技术联盟，推动AI与大数据基础设施深度融合。 4. **大模型应用层**：MCP、Gemini等技术推动AI操作系统化，实现“数据-模型-应用”一体化。 --- **结语**：2025年大模型生态呈现“技术迭代+生态整合”双轮驱动，开源社区与企业合作加速技术落地，数据治理与模型服务成为核心战场。未来，AI与大数据基础设施的深度融合将重塑技术格局。