开源AI开发生态核心趋势与启示：
1. 技术赛道格局：
• 主导领域：模型训练框架（PyTorch）、高效推理引擎（vLLM/SGlang）、低代码应用框架（Dify/RAGFlow）
• 中国力量崛起：Dify/RAGFlow等国产低代码平台成为全球标杆项目
2. 应用层三大变革：
• 开发范式：传统LLM框架（LangChain）让位低代码平台
• 协议标准：MCP/A2A等通信协议成生态争夺焦点
• 编程方式：Vibe Coding从被质疑到广泛采纳
3. 基础设施四大特征：
• 向量技术回归理性
• 多模态数据融合滞后
• 推理部署持续混战
• PyTorch维持训练霸权
4. 生态演进规律：
• 技术扩散加速，项目周期缩短
• 竞争焦点转向易用性与标准化
• 企业级需求驱动低代码爆发
5. 开发者应对策略：
• 头部玩家争夺生态控制权
• 中小团队深耕场景体验
• 核心逻辑始终围绕降本增效
