2024年以来，随着各家商业大模型的竞争进入白热化，单一的模型很难筑起长久可靠的护城河，主流技术供应商纷纷在应用生态与平台方向进入大模型“卷”的下半场。在服务上，从自有大模型服务进行衍生与拓展——包括提供第三方/开源大模型服务能力的MaaS，提供算力租用为主的基础设施服务，提供大模型微调、训练为主的模型开发服务，提供开发、测试与发布的大模型应用开发平台服务等。众多技术供应商也把大模型应用开发分离出来，作为单独的平台或工具产品，凸显了市场对未来大模型应用落地与生态的重视。
AI原生应用开发工具市场定义
AI模型开发是指通过数据准备、模型选择、训练、推理和部署等环节来开发解决方案的过程，而AI原生应用开发是构建和实施AI应用程序的过程。在大模型和生成式AI驱动应用开发市场进一步发展的背景下，当前技术供应商提供的应用开发以App builder 、AI Agent开发工具（或 Agent Builder）等产品形式为主。
AppBuilder：为开发者们提供了强大的AI能力支持，集成了在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域技术，让开发者们能够更加方便地利用这些技术，快速构建出具备智能化、个性化特点的应用。比如智能客服或智能教育领域，AppBuilder为用户提供了更加便捷、高效的服务体验。
智能体(Agent)开发工具或AgentBuilder：AI Agent正逐步成为推动新一代人工智能应用落地的重要力量，其不仅具备强的自主决策和学习能力，还能根据具体场景需求进行任务分解与工具调用，实现高度个性化和智能化的服务。Agent 开发工具能够将大模型的潜力最大化，使之成为连接技术与应用的桥梁，加速人工智能技术的商业化进程。
AI应用开发工具赛道的主要参与者
本次报告的市场主要参与者包含了头部云服务商、大模型及AI创新企业、ISV以及头部行业用户等。云服务商市场以阿里云、AWS、百度智能云、深信服科技、字节跳动、360等为代表，以大模型服务平台的形式对外输出产品能力；大模型及AI创企以北京中数睿智、星环科技等为代表，对外提供AI Agent开发管理工具；另外，以神州数码为代表的ISV企业也提供了针对AI应用及Agent管理的相关产品；另外，IDC通过调研发现，运营商企业（如中国电信、中国移动等）也开始积极建设以智能体开发运营平台为重要内容的大模型深度应用综合解决方案。中长期来看，随着大模型驱动的应用成熟度的提高，潜在的竞争将导致厂商格局发生变化，一些厂商会扩大优势，新的厂商也将逐步加入。
IDC给技术供应商的建议——AI原生应用开发工具未来演变的几个重要方向：
丰富且直观的AI模型选择与服务：
以检索增强型生成（RAG）为代表的产品功能将占主导地位，随着AI智能体的应用趋势日益蓬勃，我们可以预期RAG将发挥越来越重要的作用。它将生成模型的流畅性和灵活性与策划信息源的可靠性结合起来，成为企业寻求在不损害准确性或相关性的情况下实施AI解决方案的有吸引力的选择，并将在行业应用中日益凸显其重要性。另外，能力强大且功能丰富的小型语言模型力量也不容小觑，企业将能够微调小型语言模型（SLMs），以便它们可以定制到特定的任务和特定领域的功能。这将满足法律和监管要求，加速语言模型的采用。最后，开放模型和专有模型之间的差距将缩小，为企业在混合或本地环境中托管生成性AI模型提供了一个极好的选择。
支持多模态：
多模态AI智能体的崛起代表了AI能力的显著飞跃。这些先进的智能体能够处理和整合多种类型的输入数据，包括文本、图像、音频甚至视频。这种多功能性在各个行业中开辟了广泛的应用范围。
支持定制化开发：
未来行业用户需要高度专业化的AI智能体，每个智能体都针对执行特定任务具有高度的准确性和效率。应用开发工具需要支持定制化开发，以便满足行业用户的独特需求，与数据和行业背景紧密对齐。
其他：
强大的数据安全性、预购建的数据链接与管理功能、预构建的行业用例、多部署方式/易集成、开发人员培训和辅助等也是行业用户对工具未来发展的期待。
分析师观点
IDC中国人工智能研究经理程荫表示，大模型“卷”的下半场在于“卷”应用，AI原生应用开发工具将大大加快大模型技术的应用与普及，未来技术供应商应提供丰富且直观的AI模型选择与服务、多模态应用、定制化开发、具有强大的数据安全性的产品，推动未来市场大模型应用落地与生态建设。
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如需进一步了解与此研究相关的信息或关注其他相关项目研究，请与IDC中国研究经理 程荫 （邮箱：acheng@idc.com）联系。
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