2023中国AI基础软件市场研究报告

关键发现点 2 章节一：中国AI基础软件发展背景 •AI 2.0时代到来开启巨大平台型机会3•庞大的数据基础为国内AI大模型发展提供根基4 章节二：中国AI基础软件市场概览 •AI基础软件市场定义与解读5•蓬勃的AI大模型市场为AI基础软件发展注入动力6•利好的政策为AI基础软件市场提供制度保障7•开源演进为AI基础软件市场提供良好的生态土壤8•位于产业链中游的AI基础软件具有极高的附加值9 章节三：AI基础软件厂商竞争格局 •评估标准及主要成果10 附录11 关键发现点 产学研用融合创新共同体的成型。中国具备全球领先的视觉、自然语言处理、语音识别等智能任务的工程实现水平，人工智能原创技术创新正处于活跃期。大模型的技术突破结合2023年各省发布的支持政策，将引导行业形成连通企业、高校、研究院所、政府等创新主体的共同体生态。其二，大模型应用逐步落地，将带来行业发展新需求。作为模型生态系统的中坚力量，AI基础软件将会成为大模型应用落地的最主要的效率支撑，并通过大模型+小模型的方式，形成模型训练新范式。基础软件的重要性具体表现有三点：一是基础软件工程化的易用性、完备性；二是AI基础软件要与场景结合，能够进行完备的运维过程；三是需要具备安全可信保障条件。 在人工智能技术迭代的过程中，AI基础软件行业整体格局将逐步成型。科技巨头生态体系建设叠加中国肥沃的政策和技术土壤，将为业内厂商提供前所未有的发展机遇。本报告将从行业宏观环境洞察市场需求，从技术规律把握未来趋势，进而识别出在AI浪潮之下领先的AI基础软件厂商，并对其综合竞争实力进行分析： •驱动因素：随着上游硬件、算力升级以及数据量增加，AI基础软件行业下一阶段的驱动因素主要包含三个层面。其一，在全球AI政策环境持续优化的趋势下，中国对大模型技术的宏观战略规划将为行业提供肥沃的成长土壤。北京市政府已明确出台政策，加快建设算力中心，支撑多模态大模型、科学计算大模型等研发。其二，下游大模型加速渗透应用场景和规模化应用将为行业带来曙光。从2023年AI预训练大模型的应用来看，大模型已开始在工业质检、智慧交通、时尚设计等多个行业中落地，其距离实现预训练大模型规模化商业化应用仍有一定的距离。其三，头部科技企业加速布局和产业生态体系垂直整合，将为不同厂商提供多元化的战略切入点。目前，业内已形成算力、基础软件、平台和服务纵向一体化的共识，从而为云服务企业、AI头部企业及AI芯片巨头提供了多环节的战略布局思路。相关头部AI企业，有望引领本轮生态体系建设。 •竞争格局：在竞争格局渐趋明晰的过程中，相关厂商需要跨越技术、人才、资金和品牌四方壁垒，在技术实力、生态规模和功能体验三大成功要素上展开角逐。 •市场趋势：在核心驱动因素的催化下，中国AI基础软件行业展现出三大主要趋势，并在这个过程中逐步明晰竞争格局。其一，中国原创技术创新突破加之人工智能政策导向，将推动市场 章节一中国AI基础软件发展背景 AI2.0时代到来开启巨大的平台型机会 关键发现 •AI2.0是由大数据、云计算和人工智能技术等多种技术的融合所构成的，是一个巨大的平台式机会，将会在未来为各行业提供更加深入和全面的解决方案。随着AI 2.0时代的到来，基础模型不再需要人工标注数据，也可以自行学习和阅读海量的文本。而且模型通过微调就能以低成本训练适应不同领域的任务。•其中，AI2.0相关的应用、平台和基础设施，将会成为包括产业及投资在内的热点。AI基础软件作为AI大模型训练、管理、应用的重要平台将会在AI2.0的长风中顺势演化出巨大的产业机会。 AI 2.0时代：通用大模型崛起的AI平台时代 “AI1.0就像是发明电，AI 2.0就是电网。AI 2.0时代的来临，首先它是巨大的平台式机会，这个机会将比移动互联网大十倍，而且它是中国的第一次机会。” “自1980年首次看到图形用户界面（graphical user interface）以来，OpenAI的GPT人工智能模型是我所见过的最具革命性的技术进步。” ——比尔 盖茨 ——创新工场李开复 来源:弗若斯特沙利文 庞大的数据基础为国内AI大模型发展提供根基 数据量的爆发为人工智能的发展注入燃料 数据量的爆发推动了基础数据服务行业的发展和拓展基础数据的服务范围。中国的数据量在2017年到2021年，从2.3ZB(十万亿亿字节)增长到23.88ZB，预计在2026年达到76.6ZB，将位居全球第一，且未来依然保持爆发式增长。随着大数据的爆炸式增长，企业和组织对于处理、管理和分析这些数据的需求也在急剧增加。这为基础数据服务行业带来了巨大的市场需求，推动了行业的发展。其次，数据爆炸也推动了数据服务商提供更多元化、更专业化的服务。例如，针对不同类型的数据（如结构化数据、非结构化数据等），数据服务商可能需要提供不同的数据处理和分析服务。 合成数据加速高质量数据供给，为AI大模型发展提供基础 合成数据是通过计算机技术人工生成的数据，而非真实事件产生，其将成为大模型数据的主要来源，与收集大型数据集相比，生成合成数据的成本低廉，并且可以支持AI/深度学习模型或软件测试，2020年，AI生成的合成数据已经超过了真实数据，预计到2030年将进一步扩大。预计到2024年，60%用于开发AI和分析项目的数据将都是合成生成的，合成数据有望解除AI的数据掣肘，推动人工智能迈向2.0阶段。在此阶段，合成数据不仅可以训练AI模型，通过数据仿真AI可以完成自我学习和进化。 章节二 中国AI基础软件市场概览 AI基础软件市场定义与解读 关键发现 •AI基础软件包含一系列企业级AI应用所需的平台软件产品及解决方案，是为大模型应用落地的最主要的效率支撑，AI基础软件的发展决定了人工智能发展的深度、高度、广度，其催化大模型应用快速发展，推动政府和企业AI规模化应用。 AI基础软件定义与解读 •AI2.0时代的到来，让各行业对大模型应用的需求日渐提升，对大模型对于业务的支撑力也更为重视，但大多数企业存在工程、技术等能力不足的问题。AI基础软件作为AI基础设施的重中之重，为企业客户提供全方位的AI调度以及模型服务，包含机器学习平台等一站式模型平台，以及数据智能平台、实时决策中心、数据湖、数据仓库等服务于AI的数据平台，从而降低各行业客户训练自己人工智能模型的门槛，实现降本增效。 蓬勃的AI大模型市场为AI基础软件发展注入动力 中国AI模型的演进历程，2023年 •在数据层面，模型训练数据的质量和规模对模型迭代的效果至关重要，尤其是目前内外数据共享和数据共创、数据类别不均衡、极端场景数据缺失等问题，呼唤业内对AIGC结构化数据合成领域的技术探索 •在技术层面，生成式AI模型的推理能力愈发重要，同时对AI的可信度、可解释度的需求也在提升，呼唤自动机器学习、深度学习、因果学习等领域的基础软件性能提升 •在商业模式层面，随着大模型的逐渐成熟，通用大模型+行业小模型会成为越来越多企业采用的落地模式，因此，帮助企业自建AI模型的AI基础软件成为大势所趋来源:弗若斯特沙利文 利好的政策为AI基础软件市场提供制度保障 国家指导政策推动AI基础软件发展 2022年国家新一代人工智能开放创新平台15个 数据优势 加快数字化发展，建设数字中国，同时打造数字经济新优势，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势。同时指出要加强关键数字技术创新应用：聚焦高端芯片、操作系统、人工智能关键算法、传感器等关键领域；建设重点行业人工智能数据集，发展算法推理训练场景——— 国家积极布局人工智能产业 算法推理 《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》 在国家监管层面，中国积极布局人工智能产业，竞跑“未来赛道”。随着各行业、各领域对人工智能需求的日益增长，与实体经济深度融合的新模式不断涌现，形成了具有中国特色的研发体系和应用生态，引领着经济社会各领域从数字化、网络化向智能化跃升。以“大模型”为代表的技术爆发，加速了人工智能产业的发展。 来源：第十三届全国人大四次会议 支持人工智能算法库、工具集等研发。加快发展新型机器学习、生物特征识别、自然语言理解、新型人机交互、智能控制与决策等产品和服务。推动人工智能开放平台建设。推进面向行业企业智能服务应用。面向金融、电信、能源等行业，推动智能信息技术服务平台的建设应用，构建智能服务体系。 智能服务 平台建设 ———《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》 如何抓住这一轮技术变革的浪潮，促进区域以及产业发展，北京、上海、深圳等地纷纷出台相关政策举措。北京更是闻风而动，一天之内发布两项政策，冲刺“人工智能第一城”。 来源：中华人民共和国工业和信息化部 北京市出台政策促进大模型研发 最新地方政策文件中均重点提到了算力端发展，加大算力基础设施的投资力度，同时强调了人工智能的高质量发展，拓展AI创新应用场景的深度与广度。国家及地方出台的多项AI产业支持政策将给产业发展带来助推力，更进一步推动数字经济与实体经济的融合发展。 算力中心 将新增算力建设项目纳入算力伙伴计划，加快推动海淀区、朝阳区建设北京人工智能公共算力中心、北京数字经济算力中心，形成规模化先进算力供给能力，支撑千亿级参数量的大型语言模型、大型视觉模型、多模态大模型、科学计算大模型等研发.———《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》 大模型赋能 来源：北京市人民政府 2022年国 家 人工 智 能创 新 应用 先 导区 8个