在討論 AI 應用從開發到落地的最佳路徑時，一個關鍵前提是：當下的工程實踐正在被模型、數據和算力重新塑造。開源中國與 Gitee 多年的社區積累，成為這一轉變的重要基礎：自 2008 年以來，中國最大的開源社區已經沉澱超過 1100 萬註冊用户、數萬開源項目、以及高活躍度的技術內容生態。而作為全球第二大代碼託管平台，Gitee 每天產生超過 2 億次代碼拉取，註冊開發者超過 1350 萬，託管倉庫數超過 362 萬。這一開發者基礎，為 AI 應用的工程化提供了天然的土壤。

在 DevOps 領域，國內團隊長期面臨國外工具難以完全匹配本地化訴求的問題。Gitee 通過統一流程管理、核心資產管控與效能洞察，將項目管理、代碼管理、流水線、文檔、掃描、測試、交付等環節整合在一起，形成可替代的全域 DevOps 研發體系。這為進一步承載 AI 應用的工程鏈路提供了穩定底座。

在此基礎上，模力方舟（Gitee AI）被設計為一個面向開發者、企業與終端場景的 AI 應用共創平台。它整合模型服務、Serverless 化能力、API 組合與應用生命週期管理，並依託 Gitee 既有 DevOps 能力實現從開發到上線的協同支持。平台的整體能力劃分為四大部分：AI 模型廣場、模型定製、AI 開發者教育與 AI 應用共創。

在模型服務方面，平台強調極簡接入與高性能推理。API 採用標準化接口，可私有化部署，已適配國產和國際多類算力，保持高可用與高併發調用能力。通過 Serverless 架構、多級緩存與模型複用機制，推理成本最高可降低 90%。同時支持多模型鏈路與 LoRA 動態加載，使開發者能夠靈活組合能力快速構建業務應用。

模型定製能力覆蓋微調、強化學習與參數插拔，可基於企業知識庫、產品文檔等私有數據訓練定製模型，以適配客服、電商、政務、教育、醫療等多樣業務場景。在微調功能中，平台提供可視化監控、效果驗證與國產 GPU 支持，並給出完整的訓練教程路徑。

應用共創部分關注從創意到上線的完整鏈路：註冊認證、新建應用、API 接入、測試與發佈。模力方舟已累計上線 80 餘款 AI 應用，開發者可通過調用計費、收益分成與激勵計劃實現從應用到收入的閉環。後台控制枱提供完整的應用配置、用户數據與收入統計，方便持續迭代。

當然，在具體落地時，模型只是應用的一部分，更關鍵的是圍繞用户需求做工程整合。長期壁壘往往來自對場景的深耕，而不是模型參數規模。例如專注差評回覆的小團隊、高復購率的生圖工具、圍繞話術禁忌庫落地的銷售管理方案，以及結合 AI 與人工複核的合同審查服務等。這些例子展示 AI 應用在“技術之外”的決定性因素：流程、細節、行業理解和能吃苦的一線落地能力。

面向未來，模力方舟計劃繼續擴展模型覆蓋、增強對國產算力的支持，並進一步釋放應用開發的基礎能力，讓更多開發者能以更低成本、更高效率構建真正可用的 AI 應用。

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