AI平台

推荐理由：想了解 AI 平台怎么跟上模型进化速度？看看 Kevin Hou 讲的 Antigravity 平台演进思路，对做 AI 工程的朋友有启发。

推荐理由：阿里云新出的Qwen Cloud，一个AI原生平台，帮你一站式搞定模型部署和智能体开发，省心省力。

推荐理由：Dify告诉你别重复造轮子，用现成平台更快把AI应用推上线，专注业务价值少踩坑。

推荐理由：AI平台之战进入白热化，做AI应用或生态的开发者、产品经理需要了解三家巨头的差异化打法，直接判断自己该押注哪个平台。

推荐理由：企业 IT 和 AI 平台团队常被业务侧的 AI 需求压得喘不过气，Dify 的调研直击痛点——如何平衡速度与治理。做数字化转型或 AI 基础设施的，建议填问卷并看看他们的平台化思路。

推荐理由：微软将前沿AI模型平台化，做AI应用开发的团队可以直接调用顶级模型并定制，值得关注。

推荐理由：企业IT团队头疼的AI治理与规模化问题，Dify给出了一个平台化思路——从限制转向赋能，做AI平台所有者的团队值得参考。

推荐理由：做AI应用或模型训练的团队终于有了绿色、低成本的算力选择——平台兼容国产芯片和主流架构，直接调用模型和交易词元，省去自建算力成本，值得关注。

推荐理由：模型集成到更多平台意味着开发者有更多选择，做多模型调用的团队可以关注 ZenMuxAI 上的新选项，建议试试看。

推荐理由：阿里云开放生态让开发者无需切换平台就能调用全球顶尖模型，做AI应用集成的团队可以大幅减少对接成本，建议直接体验Model Studio的模型市场。

推荐理由：做AI智能体开发的团队可以关注阿里云的全栈能力，它可能是目前最完整的智能体云平台，值得深入研究其技术架构。

推荐理由：创作者专属AI平台，不分成不拿数据

推荐理由：这代表AI基础设施服务商正进一步降低模型部署门槛，对于需要快速实验和迭代的AI开发团队来说，此举能显著减少从发现模型到生产环境的时间成本，推动更广泛的模型应用。