基于模力方舟的 AI 应用工程化实践：从模型能力到真实场景落地
在讨论 AI 应用从开发到落地的最佳路径时，一个关键前提是：当下的工程实践正在被模型、数据和算力重新塑造。开源中国与 Gitee 多年的社区积累，成为这一转变的重要基础：自 2008 年以来，中国最大的开源社区已经沉淀超过 1100 万注册用户、数万开源项目、以及高活跃度的技术内容生态。而作为全球第二大代码托管平台，Gitee 每天产生超过 2 亿次代码拉取，注册开发者超过 1350 万，托管仓库数超过 362 万。这一开发者基础，为 AI 应用的工程化提供了天然的土壤。
在 DevOps 领域，国内团队长期面临国外工具难以完全匹配本地化诉求的问题。Gitee 通过统一流程管理、核心资产管控与效能洞察，将项目管理、代码管理、流水线、文档、扫描、测试、交付等环节整合在一起，形成可替代的全域 DevOps 研发体系。这为进一步承载 AI 应用的工程链路提供了稳定底座。
在此基础上，模力方舟（Gitee AI）被设计为一个面向开发者、企业与终端场景的 AI 应用共创平台。它整合模型服务、Serverless 化能力、API 组合与应用生命周期管理，并依托 Gitee 既有 DevOps 能力实现从开发到上线的协同支持。平台的整体能力划分为四大部分：AI 模型广场、模型定制、AI 开发者教育与 AI 应用共创。
在模型服务方面，平台强调极简接入与高性能推理。API 采用标准化接口，可私有化部署，已适配国产和国际多类算力，保持高可用与高并发调用能力。通过 Serverless 架构、多级缓存与模型复用机制，推理成本最高可降低 90%。同时支持多模型链路与 LoRA 动态加载，使开发者能够灵活组合能力快速构建业务应用。
模型定制能力覆盖微调、强化学习与参数插拔，可基于企业知识库、产品文档等私有数据训练定制模型，以适配客服、电商、政务、教育、医疗等多样业务场景。在微调功能中，平台提供可视化监控、效果验证与国产 GPU 支持，并给出完整的训练教程路径。
应用共创部分关注从创意到上线的完整链路：注册认证、新建应用、API 接入、测试与发布。模力方舟已累计上线 80 余款 AI 应用，开发者可通过调用计费、收益分成与激励计划实现从应用到收入的闭环。后台控制台提供完整的应用配置、用户数据与收入统计，方便持续迭代。
当然，在具体落地时，模型只是应用的一部分，更关键的是围绕用户需求做工程整合。长期壁垒往往来自对场景的深耕，而不是模型参数规模。例如专注差评回复的小团队、高复购率的生图工具、围绕话术禁忌库落地的销售管理方案，以及结合 AI 与人工复核的合同审查服务等。这些例子展示 AI 应用在“技术之外”的决定性因素：流程、细节、行业理解和能吃苦的一线落地能力。
面向未来，模力方舟计划继续扩展模型覆盖、增强对国产算力的支持，并进一步释放应用开发的基础能力，让更多开发者能以更低成本、更高效率构建真正可用的 AI 应用。
