自生成式 AI 爆发以来，很多创业公司开拓出了新的市场，给大量行业带来了变革。由于依托 AI 云计算基础设施，新一代的创业公司发展很快，相比以往呈现出了完全不同的情况。
本周，创业公司 Dify.AI 为我们介绍了自己的发展历程。
目前，Dify 已是业内知名的开源大模型应用平台，其上汇聚了大量泛开发者，企业在 Dify 上可以获得最先进的生成式 AI 技术栈。这家创业公司刚刚拿到 TechCrunch 全球 20 佳第 3 名。
在 GitHub 上，Dify 的项目已经位列全球百大开源项目，在应用开发平台领域与 LangChain 并列为最受欢迎的两个项目之一。
Dify 构建了开放的 API 框架和可扩展插件市场，其架构支持即插即用的各类跨系统集成，可将企业 AI 应用的系统整合周期从平均 12 周缩短至 3-4 周，集成效率提升 70%，从而大幅加速从概念到生产的转化速度。对于开发者而言，Dify 的可视化界面降低了操作门槛，使业务人员能够直接参与 AI 应用构建，大幅提升了研发人员调试 AI 应用的效率。
「在我们的平台上，企业可以方便地把自有数据、业务进行集成，构建出 AI 应用，并持续分析评估，进行全生命周期管理，」Dify.AI 联合创始人延君晨表示。「在我们的插件市场上，大量开发者和企业都在自发地构建插件，集成了数据库、消息平台、知识库等常用工具。」
对于开发者来说，基于大模型的 AI 应用从 API 设计到业务落地的流程往往繁琐复杂。应用 Dify 这样的应用开发平台可以大规模简化难度，直接调用丰富的 API 接口。用户能够利用 Dify 的可视化界面，将 API 与知识库及 RAG 技术相结合，快速构建出智能数据分析工具，这种无缝整合不仅提升了开发效率，还显著增强了应用场景的多样性。
Dify 于 2023 年 5 月正式发布社区版开源产品以来，迎来了两次业务爆发，第一次是有关去年的 AI 智能体，第二次则是 DeepSeek 大模型的助推。在今年，由于大模型推理能力的显著增强，Dify 的业务有了大幅度的扩展。Dify 面向全球拓展业务，在中国、北美、日本等国家获得了大量用户，被广泛应用于多个行业的 AI 应用构建，包括生命科学、汽车、传统制造业等。
作为一个大模型应用的开发平台，Dify 的设计理念并不是自行托管大模型，而是通过灵活的 API 接口支持多种主流模型的无缝接入，比如可以一键接入亚马逊云科技的大模型能力，这大大增加了业务部署效率。Dify 平台原生支持 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker，可直接使用亚马逊云科技提供的 DeepSeek、Claude、Cohere 等先进模型及微调定制模型，企业在 Amazon SageMaker 上构建的模型微调可以直接进行调用。
数据架构方面，Dify 支持企业级 RAG 方案和高效的数据管理机制。提供了企业级向量检索能力，可以提升 AI 对企业数据的理解和应用。结合 Amazon RDS PostgreSQL 处理复杂事物，Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 存储日志和模型文件，可以确保 AI 运行得可观测性和数据安全。
同样重要的是，由于基于亚马逊云科技提供的服务，企业在部署的过程中已经直接实现了高度的数据安全和全球合规，并能够根据业务需求动态调整计算资源。
据 Dify.AI 的介绍，利用亚马逊云科技的基础设施和生成式 AI 服务，其实现了大幅度的成本优化，计算成本降低了 30%，并发处理能力提升了 4 倍，用 Amazon OpenSearch 替代自建 VectorDB，现在支持了千万级文档的检索，大幅降低了延迟。
目前，Dify 的云端服务可供全球团队开箱即用，同时也有针对数据敏感企业的私有云版本。
随着生成式 AI 的快速发展，2025 年的科技领域正迎来一系列创新突破，AI 正逐步从「内容生成」进化到「复杂推理」、「自主执行」。未来的 AI 应用将不仅限于文本、图像的内容生成，而是逐步走向执行复杂任务，帮助企业自动化业务流程。然而，尽管 AI 的能力越来越强，如何真正把技术转化为生产力，并且确保稳定可用，仍是一个巨大的行业挑战。
在 AI 时代，很大程度上全球的企业都来到了智能化的同一起跑线。
