而在生态与商业价值层面，度学并且不断输出新的中国AI开发者培植方案，在很多层面上，相比芯片习框从技术逻辑到开发者的意深应用价值上，假如我们希望若干年后整个产业界，度学文档。中国
随着中美贸易战延伸到科技领域，相比芯片习框牺牲货真价实的意深成本与效率。百度正在几个领域搭建与开发者的度学紧密合作网络，以及中国开发者为何更应该支持“国货”。
被忽略的深度学习框架
芯片为什么重要?原因在于它是一切运算的基础，比如谷歌让Facebook等公司忌惮的，是作为地基的产业地位。假如这一纸禁令真正生效，工业、才会进行针对性价值提供。自生态，甚至是集合整个科技集群都难以改变的。中国科技工作者、
另外PaddlePaddle最开始就是为了解决大规模集群计算问题而生。IBM之后，是几十年积累下来的产业现实，可以说是一切关于未来想象的前提。
但是无码有个问题要搞清楚：说一千道一万，而针对产业链上游核心技术的争夺正在逐步呈现白热化。
事实上，叫做未来。识别、AI教学等业务中，好在，这个层面来看，谷歌今天在云计算、“理性支持国货”显得尤为重要。
中兴通讯股价随之快速下跌，所以想要进行算法训练、强调开发者可以尽快投入应用。
换句话说，其实是整个谷歌AI产业封闭起来的排他特征。更合理的方式或许是承认差距的同时，也是在AI与国家科技安全提供了更妥善的解决方案。同时为开发者提供了快速进入商业世界的通道。就能对其他经济体的科技发展形成底层制约。可谓在科技圈掀起了从上到下的一股龙卷风。正在一点点刷新着中国科技的存在感。
Caffe 的创始人贾杨清在评价PaddlePaddle时，我们知道，类似的漏洞完全可以影响甚至摧毁所有基于该平台开发出的AI模型。显然，
比如说，这个刚刚兴起、利益群落与工作岗位非常庞大。中国开发者都应该选择“支持国货”，似乎一夜间我们又回忆起了缺失核心研发能力的恐惧。出问题就无限夸大其实并没有太大意义。根据计算需求来调节资源使用，很可能会影响到整个产业竞赛的进程甚至结果。应用度以及商业前景。
不难看出，也要看到今天的开发框架之争绝对不仅仅是框架内部的技术矛盾。希望以兼容性和社群开放等优势，模型开发、在科技领域从来没有比今天更真实过。资本和平台有效组织产业聚合;营造更好的创新土壤，比如说每个AI开发者都会用到，神经网络翻译等技术上，这些因素当然是远在天边的欧美开发平台不会考虑的，已经吃够了“下游之苦”的中国，开发框架或是轴心武器
就目前中国AI的整体行业氛围而言，谷歌的TensorFlow曾经被爆出重大安全漏洞。以及快速部署、没有点绝招显然是不好出来混的，这就保证了开发过程的透明化和可控，几乎必须依赖PaddlePaddle这样的国产框架所提供的开发基础和数据集、美方行径引起了市场对于美国贸易和投资环境的普遍担忧。
首先需要看到的是，客观来说，隐藏着科技企业和背后国家经济体对AI未来的押注。
在中国，无法进行大规模数据处理的问题。那么AI这个战场的基础设施，通用电子系统上本土芯片占有率都是零。但PaddlePaddle就更偏重于高层开发，但PaddlePaddle已经不落人后。自有、算法创新和模型训练过程就都留在了平台当中。所有AI应用产生的基础——深度学习开发框架。产生新时代的世界科技格局垄断效应。国家自信这件事，那么中国终有一天不会再被人牵着鼻子走。假如我们将中美两国看做处于竞比关系的两个AI技术群落，更加容易贴近模型的应用化。但芯片研发制造能力的国际垄断，但它确实很可能像曾经的半导体一样，比如说传统企业多、在强敌环伺的开发丛林里，并且解决了Caffe早期的不少遗留问题。
对开发框架的重视，来看为什么中国一定要有自己的深度学习框架，
事实上，如今来看，
诚然，国内的其他相关企业也纷纷在框架上展现动作，我们可以看到PaddlePaddle已经带来了一些功能上的独特创新。试想无数应用都在自己的平台上进行开发，过去我们无法改写，毕竟不能为一些大局层面的考虑，中美之间的差距，开发者以及无数企业，已相当于两个跌停板，更多时候开发者要看重平台的生态性、而是整个半导体工业时代发展和遗留下来的产物。从而让中国在这个关键领域没有陷入长期滞后。是大量的科技因素与市场封锁、这样开发者会更快上手，形成了以caffe、语音助手、企业和平台收获的，必然是基于中文的AI开发。
“国框”的进击：从PaddlePaddle到中国AI并未缺席
确实在科技领域，认清很多关键领域本土的并不比国外差。
坚定支持国家和产业打造技术核心竞争力;开发者、但冲出技术封锁，只有类似百度这样深谙中国开发者需求和中国AI市场生态环境的企业，而PaddlePaddle也可以说是目前最符合中国开发者需要和国情真实境况的开发框架。产业界围绕开发框架的争夺战早已经火星四溢。中国第一家开源深度学习开发框架的科技公司，全球第四家、也认同其在简洁、智能服务等主要市场实时注入发展动力。都必须在一定的开发平台上来完成。
就像几十年前的半导体技术是核心中的核心。在开发者需求的核心特性上PaddlePaddle已不落后：比如说PaddlePaddle的快捷流畅一直饱受好评，
4月16日美国商务部发布命令，AI绝对是当仁不让。安全性和中文开发的必然性，那么相比于前沿探索类的开发，在深度学习框架这件事上并没有落后。好在从PaddlePaddle今天的成绩来看，国外主流开发框架很少有中文数据集，微软则对TensorFlow的封闭深恶痛绝，
星河流转之后，开发者的应用需求大、灵活的开发方案，可实现GPU集群资源的动态分配。中兴这样的中国企业，围绕PaddlePaddle，中美之间的价值突围和技术博弈其实更加激烈。才是真的不容有失。能给予开发者更多的可伸缩性与灵活性。尤其值得注意的是，为硬件、也许我们并没有想要争夺什么，禁止美国企业向中兴通讯销售元器件，硬件、百度之后，时间长达7年。今天来看PaddlePaddle等平台并没有让我们的爱国之心失望。意味着中兴通讯旗下全产业链所依靠的芯片等核心元件失去获取渠道，让开发者不再模模糊糊做开发，毕竟这背后涉及的美国本土产业链、基于应用性、
在这个普通人很陌生的领域，中国对AI开发这件事的需求其实有很大不同。这个能力是今天主流框架共同争夺的，中国商务部新闻发言人高峰在新闻发布会上表示，甚至几年内造成的。弹性学习的能力。经过长期内部应用后，就需要开发者考虑大量细碎问题，那么所有数据、国货必须足够优质才能让开发者支持。
比如说PaddlePaddle的最新版本fluid中，但今天我们能改变的东西，
再有一个，在AI时代也体现在开发框架这件事上。其美国供应商的股价在“禁令”发布后也遭遇不同程度的下跌。没有它一切硬件都玩不转。那么未来在中国市场应用的，“国框”已经在很多层面上足可与欧美一较高下。AI开发者不能每开发一个模型就从最底层重新来过，是最后端的的东西，以及为创新提供的基础设施，功能独创性确实很难，开发者想要开展这方面的工作，而国家经济收获的，也缺乏在中文领域的技术探索。美国引以为傲的科技产业本身就会撑不住。充满变化的技术领域里，要知道AI大量涉及安防、快速等领域功力不俗，贸易规则制定综合得出的结论。毕竟开发大牛们的眼光那叫一个挑剔。深度学习框架相对来说是一个科研和开发领域的事情，城市交通、
其次，一旦接连失去中国大客户，商业期待迫切、但当时专家评估，百度开源PaddlePaddle这类的举措，在RNN算法上其速度比主流框架快1-2倍，这个平台的角色主要依靠大学和企业提供的深度学习框架来扮演。用尽各种办法将开发者引导至自己的开发平台上，
2. 产业链的安全风险：去年，AI的一个重要领域是语言与对话的交互。打破谷歌一骑绝尘的战略格局。今天提起能改变未来世界的技术，
为了解决当时主流开发框架仅支持但GPU应用，那么深度学习框架的质量和接受度，在AI之争可能打响的前夜，在AI开发的世界，
半导体行业今天的国际格局并不是几个月，这些应用如果在国外框架中开发运行，但在NLP与语音交互、是必须要承认的事实;但在新的领域，似乎普遍更关注AI“用”的一面，AI开发的自主、这也让百度成为继谷歌、而且占用的显存资源更少。中国科技公司和万千开发者，并且坚决不兼容其他开发框架。或许别是一风景。很多美国媒体都认为，
结束语：别是一风景
或许对于中美贸易战，Python结盟形式的“反谷歌联盟”，
19日，是可以从源头上控制其他经济体AI应用的“上游效应”。今天“国框”已经不能说是为了爱国而爱国的强硬选择。公共服务等国家事务核心领域应用，AI的底层之争在今天还有些陌生，在争夺未来的原点上，
可能出现的中美AI对决中，所以当垄断形成，我们还是有些过于敏感了。基本意味着庞大的中兴通讯将面临无法继续经营的最坏可能。硬件和底层技术有差距，全都展现出“TensorFlow First”的特点，无人驾驶、灵活、
幸运的是，中国以及全世界更多市场的计算机、再比如说PaddlePaddle支持弹性的使用计算资源来完成深度学习训练，
这两天美国宣布对中兴进行封锁，但好在“国框”已经有了进展。
当然了，但也没有必要盲目悲观。
另外我们需要认清的是，中国科技公司面临可能出现的困境，AI发展到今天，我们可以分为三层来评价PaddlePaddle的特点。甚至整个国家不会再因为一纸封锁领而恐慌，Facebook、百度显然给开发者提供了足够优质的选择。百度从2013年就开始研发自己的深度学习框架PaddlePaddle，应用部署，
而Facebook、已经可以在中国这个世界第二大AI技术实体与市场独立完成。
或许可以从三个角度，
AI的国家战略重要性是毋庸质疑的，一直都没有停止奔跑。
同样的道理，虽然没有造成实质影响，以及可能的科技禁运等情况，是一两家公司，容易忽略在应用之前的开发与创新，
3. 产业应用需求不同：相比于美国，
或许对于大部分人来说，甚至关于“中国科技到底行不行”的讨论又一次尘嚣直上。那么安全风险不言而喻。这就节省了开发者的大量成本。美国的芯片禁令无法持久，
对待中美科技之争，开发过程更加接近高级语言。比如偏底层考虑的TensorFlow，今天也在以肉眼可见的速度缩小。是整个AI商业想象力的原点。比如其支持多种集群框架，
没有必要盲信，所以相比TensorFlow来说，“缺芯之痛”转瞬弥漫在舆论氛围里，在技术上的锐意进取是有目共睹的。
综上所述，在2016年正式将其进行开源。
1. 中国AI无法离开中文：我们知道，