深度 | AI系列專題：AI中間件的前景及展望

核心觀點：

• 在企業(yè)推進智能化轉型的過程中，AI中間件通過提供標準化、平臺化的工具鏈，能夠顯著降低AI應用開發(fā)與集成的門檻與成本。AI中間件主要包括AI算力中間件、大模型中間件以及傳統(tǒng)中間件的AI改造。
  
• AI中間件市場增長顯著，在技術構成、部署模式及應用領域等方面呈現(xiàn)出鮮明特征。根據(jù)Market Intelo，全球AI中間件市場規(guī)模在2024年達到27億美元，預計到2033年將增長至145億美元，預測期間的年復合增長率約為20.4%。
  
• 在國內市場中，中間件整體國產化率仍處于較低水平。國內廠商在政務、金融等關鍵行業(yè)持續(xù)取得突破，已形成包括東方通、金蝶天燕、寶蘭德等企業(yè)在內的多個競爭梯隊，但在高端市場以及新興的AI中間件領域，與國際巨頭相比仍存在差距。
  
• 當前，AI中間件市場正同時受到技術高端化與開源模式的雙重影響。一方面，滿足高性能、高可靠需求的解決方案構成高端市場壁壘；另一方面，開源技術正在降低部分功能的開發(fā)門檻，并重塑產業(yè)協(xié)作模式，為市場格局帶來變數(shù)。
  

在企業(yè)推進智能化轉型的過程中，AI中間件通過提供標準化、平臺化的工具鏈，能夠顯著降低AI應用開發(fā)與集成的門檻與成本。在AI產業(yè)鏈中，中間件與芯片、服務器等硬件，以及數(shù)據(jù)庫、操作系統(tǒng)等基礎軟件共同構成了支撐AI規(guī)模化應用的底層體系。

（1）定義及分類

AI中間件主要服務于人工智能系統(tǒng)的開發(fā)與運行。它通過標準化接口和協(xié)議，實現(xiàn)AI系統(tǒng)與各類網絡資源之間的高效交互與協(xié)同，方便開發(fā)者訪問和使用分布在不同地點的數(shù)據(jù)源和計算資源，從而降低系統(tǒng)整合的復雜性。其典型功能涵蓋模型部署、應用建模、向量數(shù)據(jù)檢索等，旨在為AI應用的規(guī)模化落地提供穩(wěn)定、可擴展的支撐平臺。AI中間件主要包括AI算力中間件、大模型中間件以及傳統(tǒng)中間件的AI改造。

AI算力中間件：主要負責高效管理與調度底層計算資源，其核心能力包括GPU虛擬化、大模型分布式訓練加速與分布式推理加速等。用戶無需關注底層算力調度，即可利用算力中間件快速連接算力及大模型，實現(xiàn)模型微調及模型部署。

大模型中間件：大模型中間件是位于AI應用與大模型之間的中間層基礎軟件，主要解決大模型落地過程中數(shù)據(jù)集成、應用集成、知識庫與大模型融合等問題。大模型中間件能夠連接大模型與特定業(yè)務場景，通過智能問答助手、智能問數(shù)助手、智能體等，適配企業(yè)的個性化需求。

傳統(tǒng)中間件的AI改造：是指對應用服務器、分布式緩存、消息中間件等現(xiàn)有基礎軟件進行智能化升級。通過引入AI技術，不斷優(yōu)化中間件的關鍵配置，調整運行負荷，實現(xiàn)自適應性能調優(yōu)，使中間件運行更加穩(wěn)健、高效，并降低用戶的使用成本與運維難度。

（2）發(fā)展歷程

中間件的技術思想于1968年隨IBM發(fā)布CICS交易事務控制系統(tǒng)誕生，1990-2010年全球行業(yè)快速發(fā)展，中國同步推進相關產品與技術研發(fā)，2010年后其應用向云計算等領域拓展。

我國中間件產業(yè)發(fā)展歷經四個階段，20世紀90年代至2008年為起步階段，國內市場由國際巨頭主導，本土企業(yè)與科研機構通過成立聯(lián)盟推進研發(fā)，奠定自主發(fā)展基礎；2008-2014年是關鍵技術突破階段，在 “核高基” 專項支持下，國產中間件實現(xiàn)技術突破并在多領域規(guī)模化應用；2014—2020年進入產品成熟階段，信創(chuàng)試點明確國產化替代路徑，國產廠商豐富產品線，適配新技術趨勢，相關國家標準也逐步完善；2020年至今處于快速發(fā)展階段，中間件支持ARM架構、拓展至邊緣計算場景，頭部企業(yè)完成產品升級與上市，AI技術與中間件的融合更成為重要發(fā)展前沿。

（3）行業(yè)現(xiàn)狀分析

1）政策梳理及發(fā)展方向

2016年至2025年期間，政策層面將操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件等基礎軟件的自主研發(fā)與突破置于核心位置，支持力度持續(xù)加強。中間件是基礎軟件的關鍵組成部分，“十四五”規(guī)劃中提出要開展高性能、高可靠中間件關鍵產品的研發(fā)。工業(yè)互聯(lián)網、云計算、全國一體化大數(shù)據(jù)中心等重大戰(zhàn)略的實施，為AI中間件在各類分布式、云原生場景中的應用開辟了市場空間。2025年部署“人工智能+”行動，標志著政策推動人工智能與實體經濟深度融合進入新階段。

圖表1 2016-2025年軟件和信息技術服務業(yè)相關法規(guī)/政策概覽

來源：融中咨詢

2）技術發(fā)展進程

中間件最初用于擴展分離網絡層與應用層。隨著技術演進，其功能擴展為位于操作系統(tǒng)、網絡層之上與應用層之下的中間層，以促進應用程序組件與分布式網絡之間的通信。早期中間件主要為單體架構，所支撐的應用系統(tǒng)相互獨立，不考慮互聯(lián)互通。隨著計算機網絡尤其是局域網的普及，跨主機通信需求增加，為實現(xiàn)不同硬件與操作系統(tǒng)之間的互操作性，出現(xiàn)了遠程過程調用RPC等簡單的消息傳遞系統(tǒng)。中間件在產生初期主要用于解決分布式環(huán)境下軟件的性能與可靠性問題。隨著計算機及網絡技術的發(fā)展，為滿足更復雜的業(yè)務場景需求，中間件逐步從支持跨主機通信演變?yōu)橹С謴碗s業(yè)務邏輯的核心組件。為使業(yè)務系統(tǒng)能夠在不同硬件平臺與網絡環(huán)境下運行，企業(yè)級中間件產品如JavaEE應用服務器中間件、消息中間件等相繼出現(xiàn)，通過提供統(tǒng)一的框架與運行支撐環(huán)境，屏蔽底層環(huán)境的異構性，為企業(yè)應用集成提供解決方案。隨著云計算、大數(shù)據(jù)等新技術的發(fā)展成熟，中間件技術持續(xù)演進。微服務架構的提出使軟件開發(fā)和部署方式發(fā)生深刻變化，應用服務被拆分為多個小型服務，Spring Cloud、Kubernetes、Docker等新技術相繼成熟，中間件也隨之持續(xù)升級，以適應分布式技術的發(fā)展。

近年來，人工智能技術與中間件進一步深度融合，形成雙向促進的發(fā)展格局。AI技術滲透至中間件的開發(fā)、運行與運營全生命周期，推動其在性能優(yōu)化、故障預測與資源調度等方面實現(xiàn)智能化升級。同時，中間件也逐步向智能化、服務化方向演進，成為連接AI模型與應用的關鍵支撐平臺，承擔模型調度、數(shù)據(jù)流轉與性能協(xié)調等角色，為AI系統(tǒng)提供敏捷部署與高效協(xié)同的能力。在此過程中，傳統(tǒng)中間件通過增強對復雜AI任務的支持、引入無服務器模式，不斷提升其彈性、資源利用效率以及對高性能、低延遲業(yè)務場景的適應能力。

（4）市場規(guī)模及競爭格局

1）行業(yè)市場規(guī)模

中間件作為基礎軟件的重要組成部分，其全球及國內市場規(guī)模呈現(xiàn)穩(wěn)定增長態(tài)勢。根據(jù)Gartner數(shù)據(jù)，2022年，全球應用基礎設施和中間件市場規(guī)模達到515億美元，預計2027年將達到930億美元，年復合增長率達到12.50%；根據(jù)華為發(fā)布的《鯤鵬計算產業(yè)發(fā)展白皮書》預測，2023年全球中間件市場空間434億美元，2018-2023年5年間的年復合增長率10.3%。2023年中國中間件市場規(guī)模已達127.7億元，2025年或突破168億元，市場保持穩(wěn)定發(fā)展態(tài)勢。從用戶分布看，政府（26%）、金融（23%）、電信（17%）構成核心市場。

圖表2 2019-2025年中國中間件市場規(guī)模及預測（單位：億元）

來源：融中咨詢

AI中間件市場增長顯著，在技術構成、部署模式及應用領域等方面呈現(xiàn)出鮮明特征。根據(jù)Market Intelo，全球AI中間件市場規(guī)模在2024年達到27億美元，預計到2033年將增長至145億美元，預測期間的年復合增長率約為20.4%。AI中間件市場按組件劃分為軟件與服務兩大類，其中軟件占據(jù)主要收入份額，2024年，軟件解決方案約占市場規(guī)模的72%。

在部署模式上，隨著云計算技術的普及，越來越多的企業(yè)選擇將其基礎設施遷移至云端，云原生中間件的需求激增，云部署占據(jù)近64%的市場份額；本地部署占比約36%，在金融、醫(yī)療等對數(shù)據(jù)管控要求嚴格的領域內，本地部署仍具有需求。

在應用領域上，自然語言處理占據(jù)最大市場份額，計算機視覺、預測分析與機器人相關的AI中間件需求也增長顯著。

從區(qū)域分布看，北美地區(qū)占據(jù)主導地位，2024年市場份額超過38%；亞太地區(qū)增長最快，預計在2025至2033年間復合年增長率將達到24.1%。

2)競爭格局

AI中間件的市場競爭格局呈現(xiàn)高度集中的特征，市場份額主要由少數(shù)全球科技巨頭主導。IBM、微軟、谷歌、甲骨文等企業(yè)憑借在云計算、企業(yè)軟件及人工智能領域的先發(fā)優(yōu)勢與完整生態(tài)，占據(jù)了市場的主導地位。例如，IBM推出了包括Watson、Cloud Pak for Data及Integration Bus在內的完整AI中間件組合，聚焦于端到端的AI集成、編排與治理能力；微軟依托Azure AI和Azure Logic Apps提供可擴展的云原生中間件，與其整體云生態(tài)無縫整合；谷歌通過AI Platform與TensorFlow Extended提供中間件解決方案，覆蓋從自然語言處理到預測分析等多種AI任務；甲骨文以AI Platform Cloud Service與Integration Cloud為核心，提供企業(yè)級中間件，注重與其數(shù)據(jù)庫及云基礎設施的集成。這些廠商提供的AI中間件平臺通常深度集成于其云基礎設施或軟件套件中，為企業(yè)提供從模型開發(fā)、部署到運維的全棧能力，構建了較高的市場準入壁壘。除上述綜合型科技巨頭外，專注于MLOps、模型服務等關鍵環(huán)節(jié)的創(chuàng)新企業(yè)及開源項目也在積極參與，推動技術多元化和場景深化，例如LongChain、LlamaIndex、Fixie等。

在國內市場中，中間件整體國產化率仍處于較低水平。2023-2024年國產商用中間件的銷售額占比不足10%，IBM和Oracle的銷售額占比約30%，基于國外開源中間件形成的銷售額約占60%。國內廠商在政務、金融等關鍵行業(yè)持續(xù)取得突破，已形成包括東方通、金蝶天燕、寶蘭德等企業(yè)在內的多個競爭梯隊，但在高端市場以及新興的AI中間件領域，與國際巨頭相比仍存在差距。當前，AI中間件市場正同時受到技術高端化與開源模式的雙重影響。一方面，滿足高性能、高可靠需求的解決方案構成高端市場壁壘；另一方面，開源技術正在降低部分功能的開發(fā)門檻，并重塑產業(yè)協(xié)作模式，為市場格局帶來變數(shù)。

(5)產業(yè)鏈圖譜

AI中間件產業(yè)鏈的上游主要由基礎設施與技術供應商構成，為AI中間件提供底層支撐。主要包括提供算力硬件的AI芯片、服務器與存儲設備廠商，提供云計算、操作系統(tǒng)等基礎軟件與云服務的平臺商，以及提供數(shù)據(jù)資源與預訓練模型的數(shù)據(jù)與算法供應商。

產業(yè)鏈中游是AI中間件的核心開發(fā)與集成層，主要提供各類工具、框架與平臺，以協(xié)助構建和部署AI應用。該環(huán)節(jié)主要包括開發(fā)框架與工具鏈提供商，如各類Agent開發(fā)框架與MLOps平臺；提供模型管理、API集成與工作流編排等平臺服務的中間件廠商；以及將多種技術整合為行業(yè)解決方案的系統(tǒng)集成商。

產業(yè)鏈下游為應用與服務層，直接面向最終用戶與行業(yè)場景。該環(huán)節(jié)主要包括將AI中間件集成到金融、醫(yī)療、制造等具體領域中的行業(yè)應用開發(fā)商；負責將AI能力嵌入現(xiàn)有系統(tǒng)或進行市場推廣的軟件集成商與渠道商；以及最終使用AI功能的企業(yè)與個人用戶。

圖表3 AI中間件產業(yè)圖譜

來源：融中咨詢

(1) 算力中間件

AI算力中間件能夠整合來自不同廠商的GPU、NPU等異構算力資源，實現(xiàn)資源的統(tǒng)一納管、監(jiān)控和調度。通過向上連接大模型與AI應用，向下對接底層算力與數(shù)據(jù)，提升算力利用率和計算效率。

1）商業(yè)模式梳理

AI算力中間件的商業(yè)模式主要圍繞硬件生態(tài)與軟件增值服務展開，形成分層變現(xiàn)體系。對于自研AI芯片的廠商，其軟件平臺通常與硬件深度綁定，通過免費提供基礎版本來降低使用門檻并提升芯片競爭力，同時針對高性能算子、大模型優(yōu)化等高級功能及企業(yè)級技術支持進行收費。此外，獨立軟件廠商及云服務商則更多采用軟件訂閱、按算力消耗或API調用量計費等模式實現(xiàn)盈利。整體上，該領域的商業(yè)模式致力于通過基礎功能吸引用戶，并依靠解決性能、效率與部署等核心痛點的增值服務來獲取商業(yè)價值。

2）場景痛點及用戶需求梳理

在大規(guī)模模型訓練中，AI算力中間件的主要問題集中表現(xiàn)為算力利用率低下與分布式開發(fā)門檻高，其根源在于集群通信效率不足及跨硬件適配的復雜性。在高并發(fā)推理場景，則需平衡時延與吞吐量，并解決因資源調度不彈性與模型量化技術不完善帶來的成本與精度挑戰(zhàn)。而在邊緣計算與跨硬件調度等場景，硬件碎片化、資源孤島化以及離線部署困難則成為制約其規(guī)模化應用的關鍵瓶頸。

3）解決方案梳理

在大規(guī)模模型訓練中，解決方案主要依賴算子融合、分布式訓練框架及統(tǒng)一適配層，以提升算力利用率并降低開發(fā)門檻。在高并發(fā)推理場景，則通過動態(tài)批處理、彈性調度及無損量化技術，來平衡時延、吞吐與成本。對于邊緣計算、跨硬件調度及行業(yè)定制化場景，解決方案分別側重于模型輕量化與協(xié)同平臺、異構資源池化與統(tǒng)一接口，以及行業(yè)算子庫與合規(guī)工具集成。

4）企業(yè)展示

華為：華為昇騰CANN，是面向昇騰AI處理器的端云一致異構計算架構，通過多層次軟件棧，連接上層AI框架與底層硬件，旨在釋放芯片算力。其核心特點在于提供統(tǒng)一的編程接口以屏蔽硬件差異，并具備完善的編譯優(yōu)化與算子庫。主要應用于大規(guī)模模型訓練及覆蓋云、邊、端的行業(yè)智能計算場景。

寒武紀：寒武紀NeuWare，提供訓練與推理一體化、云邊端一體化的統(tǒng)一開發(fā)環(huán)境，包含基礎運行時、高性能算子庫及推理加速引擎等核心模塊。能夠兼容PyTorch、TensorFlow等主流AI框架、優(yōu)化大模型推理效率及內存占用。

（2）大模型中間件

大模型中間件是位于大模型能力層與業(yè)務應用層之間的軟件基礎設施，主要功能包括提供統(tǒng)一接口以連接和管理不同的大模型、通過RAG等技術增強知識庫與抑制AI幻覺、支持低代碼編排智能體工作流，并集成了安全合規(guī)與運維監(jiān)控能力。通常采用分層架構，涵蓋模型接入、智能路由、流程編排及算力協(xié)同等模塊，以實現(xiàn)多模型動態(tài)調度、業(yè)務快速適配和全鏈路管控。

1）商業(yè)模式梳理

大模型中間件通過提供模型接入、流程編排、安全管控等標準化能力，幫助客戶快速集成與應用大模型，并在此基礎上根據(jù)客戶規(guī)模與場景提供差異化的服務與計費方式。主要盈利路徑包括面向中小企業(yè)的云服務按量計費、面向大型企業(yè)的私有化部署與定制開發(fā)、基于開源軟件的企業(yè)版增值，以及針對特定行業(yè)的解決方案授權與運營分成。定價策略呈現(xiàn)精細化與場景化趨勢，從傳統(tǒng)的按資源消耗計費，逐步向按任務復雜度與業(yè)務價值相結合的模式演進。

2）場景痛點及用戶需求梳理

大模型中間件的痛點主要包括多模型接口不統(tǒng)一帶來的高接入與管理成本、RAG檢索精度不足導致的AI幻覺問題，以及Agent開發(fā)門檻高、工作流編排復雜等技術挑戰(zhàn)。同時，在私有化部署場景中，存在數(shù)據(jù)安全與合規(guī)風險，且與現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)集成難度較大。

3）解決方案梳理

針對大模型中間件在不同應用場景中的痛點，其解決方案主要通過統(tǒng)一適配、智能調度與工具鏈整合來實現(xiàn)。例如，通過構建標準化API層與智能路由算法，解決多模型接入復雜與調度低效的問題；利用增強的語義檢索與增量知識同步技術，提升RAG的準確性與時效性；并借助低代碼編排與插件化工具生態(tài)，降低Agent開發(fā)門檻。

4）企業(yè)展示

蘇州語靈：核心產品為開源AI應用開發(fā)平臺Dify.AI，定位為連接大模型與企業(yè)業(yè)務場景的低代碼工具。其核心功能包括統(tǒng)一接入多類大模型、提供可視化工作流編排、集成RAG增強引擎與Agent開發(fā)框架，并支持私有化部署與成本監(jiān)控。產品注重降低開發(fā)門檻與快速部署，主要適用于中小企業(yè)、開發(fā)者及需要輕量級、敏捷試錯的業(yè)務場景。

硅基流動：主要產品包括一站式大模型云服務平臺SiliconCloud，聚合多模態(tài)模型并提供彈性部署方式；大語言模型推理引擎SiliconLLM，專注于大語言模型的推理加速與成本優(yōu)化；以及擴散模型加速庫OneDiff，針對文生圖等擴散模型進行性能提升。這些產品通過統(tǒng)一API接入、彈性算力調度與深度性能優(yōu)化，旨在降低模型使用門檻并提升推理效率。

（3）傳統(tǒng)中間件的AI改造

傳統(tǒng)中間件的AI改造，是指將大模型、機器學習等AI技術融入應用服務器、消息中間件、API網關等傳統(tǒng)中間件產品中，旨在提升其智能化水平。改造核心方向包括在功能層嵌入智能算法以實現(xiàn)流量預測、語義路由及異常預警；在架構層增加對異構AI算力的調度支持；并在生態(tài)層實現(xiàn)與大模型平臺、行業(yè)算子庫的對接。

1）商業(yè)模式梳理

傳統(tǒng)中間件AI改造的商業(yè)模式，核心是通過為存量客戶提供智能化升級服務，實現(xiàn)從傳統(tǒng)“授權銷售+年度維保”向多元化盈利體系轉變。其主要盈利路徑包括向現(xiàn)有客戶銷售AI功能訂閱包、提供行業(yè)定制化項目開發(fā)、與芯片及云廠商進行生態(tài)合作分成，以及面向中小企業(yè)推出云化或開源增值服務。

2）場景痛點及用戶需求梳理

傳統(tǒng)中間件AI改造的核心痛點源于原有技術架構與智能化需求之間的差距。在功能上，主要表現(xiàn)為依賴靜態(tài)規(guī)則、缺乏語義理解與主動決策能力，導致無法動態(tài)適應業(yè)務變化。在運維層面，主要依賴人工進行故障排查與性能調優(yōu)，響應效率低下。同時，傳統(tǒng)中間件與新一代AI生態(tài)集成困難，難以滿足金融、政務等特定場景的深度需求。此外，涉及算法研發(fā)、算力采購與復合型人才投入等，改造成本高昂。

3）解決方案梳理

傳統(tǒng)中間件在智能化轉型過程中面臨功能被動、運維復雜、系統(tǒng)割裂、行業(yè)適配性低及改造成本高等問題。針對這些痛點，解決方案聚焦于通過模塊化升級與智能化賦能，在保留原有系統(tǒng)架構的基礎上，引入AI能力進行增強。例如，在功能層嵌入智能決策引擎，實現(xiàn)從規(guī)則執(zhí)行到動態(tài)調度的轉變；在運維層借助日志分析與預測模型，變人工干預為自動預警與修復，從而提升系統(tǒng)響應效率與穩(wěn)定性。此外，通過構建標準化AI適配層與行業(yè)知識庫，能夠降低異構系統(tǒng)集成難度，增強業(yè)務場景的針對性。采用分層改造、云化訂閱等輕量化方式，能在一定程度上控制投入成本。

4）企業(yè)展示

東方通：核心產品包括TongLMM大模型中間件、TongAgentPlatform智能體平臺及智能運維管理等工具，通過插件化設計將AI能力嵌入現(xiàn)有系統(tǒng)。

寶蘭德：核心產品包括BES AI中間件家族、智能運維平臺以及AILink Computing智算平臺，適配昇騰、鯤鵬等國產硬件生態(tài)，在電信、金融等強監(jiān)管領域能夠提供智能運維、消息處理等增強功能。

（1）應用場景的變化趨勢

AI中間件的應用場景逐漸從單一的運維監(jiān)控，擴展到軟件開發(fā)、系統(tǒng)部署和業(yè)務決策等全流程，AI功能可內置到底層架構中，部署方式也在向云-邊-端協(xié)同的模式發(fā)展。此外，AI中間件也開始支撐多Agent協(xié)作、邊緣智能等新興場景，應用邊界持續(xù)拓寬。

（2）行業(yè)或產品走向

AI中間件將支持端到端的智能體開發(fā)、測試、部署和迭代，推動AI開發(fā)向標準化生產轉變。AI中間件將集成自動化測試、持續(xù)集成（CI）、持續(xù)部署（CD）等DevOps能力，實現(xiàn)AI應用的全流程自動化管理。此外，隨著邊緣計算、元宇宙等場景興起，中間件向邊緣側延伸（如邊緣消息隊列、輕量級API網關），并與區(qū)塊鏈、隱私計算技術結合，構建可信數(shù)據(jù)交換中間件，進一步拓展產業(yè)邊界。

（3）行業(yè)趨勢風險研判

盡管AI中間件市場前景廣闊，但其發(fā)展仍面臨多重挑戰(zhàn)，主要包括：與現(xiàn)有系統(tǒng)整合的技術復雜性、跨平臺協(xié)同的兼容性問題、相關專業(yè)人才的短缺、持續(xù)上漲的算力與存儲成本、日益嚴格的數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)要求，以及傳統(tǒng)行業(yè)對新技術采納的緩慢進程。這些因素共同制約了行業(yè)的發(fā)展。