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，同领域 Star 量仅次于 Longchain。

「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，大量开发者都在自发地构建工具。钉钉、飞书等等国内外厂商都愿意把自己的能力构建成插件接入生态。」

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可以大规模简化难度，直接调用丰富的 API 接口。Dify 等平台的用户能够利用可视化界面，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。

自去年 5 月首次上架产品以来，Dify 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、美国、日本等国家获得了大量用户，其能力已经进入了多个行业，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 却没有自行托管大模型，它的能力完全部署在亚马逊云科技上，这大大增加了业务部署效率。Dify 平台原生支持 Bedrock 和 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 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。提供了向量检索能力，可以提升 AI 对企业数据的理解和应用。结合 RDS 处理复杂事物，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 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 的业务部署在云端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 能力的不断推广，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。