行业投资评级 - 报告未明确给出行业投资评级 [1][2] 核心观点 - 生成式AI技术栈市场正在快速发展，技术栈的核心组件、用户需求及技术洞察是市场发展的关键 [1][4] - 生成式AI技术栈的设计目的是提升开发效率、提供系统级支持并解决新需求挑战 [18][34] - 生成式AI技术栈的演进从传统机器学习的碎片化格局向更完善且专业化的生态系统演变 [25][26] - 生成式AI技术栈的重要性体现在连接硬件设施与终端用户，提供一站式解决方案 [29][30] 技术栈核心组件分析 - RAG（检索增强生成）通过外部知识库提升模型回答的准确性和可解释性 [54][66] - 多智能体系统（MAS）通过分布式智能和协作解决复杂任务，具备灵活性和可扩展性 [57][59] - 提示工程通过优化提示词设计，提升模型输出的质量和准确性 [61][64] - 防护栏在防止AI技术滥用、确保内容公平性及遵守法规标准方面起到核心作用 [74][93] - API服务通过无缝集成AI功能，降低开发门槛并提升开发效率 [76][80] - MLOps通过自动化和标准化流程加速模型部署，确保模型在生产环境中的稳定性 [98][101] 用户构建GenAI应用考量因素 - 高质量模型的构建需考虑模型适配性和生成内容质量的可控性 [130][131] - 安全合规优化是构建生成式AI应用的主要考量因素，涉及数据隐私和模型安全 [127][128] - 推理成本的降低是提升生成式AI应用可及性和普惠性的关键 [146][147] - 数据价值的释放通过算力、模型和决策优化形成闭环，最大化数据价值 [153][156] - 产品应用化通过用户体验优化和工具选择，推动生成式AI技术从实验迈向实践 [184][186] 技术栈发展趋势 - 模块化与标准化将提高技术栈的灵活性和可扩展性，方便组件替换和升级 [192][196] - 平台化与简易化通过易用工具和开放式API降低开发门槛，提供一站式解决方案 [214][223] - 去中心化架构将提高透明度、减少滥用风险，是未来发展的趋势 [226][228] - MaaS模式通过工具和服务降低模型开发门槛，重构生成式AI商业模式 [235][236] - GenAI对信息商品的生产、分配和消费环节产生革命性影响，孕育新信息商品类型的可能性 [239][264] 厂商竞争力分析 - 厂商竞争优势体现在提供高效工具和技术经验，协助用户便捷、安全地构建高质量应用 [269][270] - 创新指数评估体系涵盖工作流构建、数据与存储、AI算力基础设施与模型部署等五大指标 [277][280] - 增长指数评估体系包括基础模型触达、合规与安全、应用开发交互等五大指标 [280][281]