中國AI基礎(chǔ)軟件市場研究報告

1++++AI過去十年，是人工智能從實驗室走向產(chǎn)業(yè)化的十年。AI技術(shù)革命掀起的產(chǎn)業(yè)浪潮，勢不可擋地席卷了全球的各行各業(yè)。作為現(xiàn)今最為活躍的創(chuàng)新領(lǐng)域，人工智能在迅速融入細分場景的同時也在不斷地重塑傳統(tǒng)行業(yè)模式，為經(jīng)濟社會輸出大模型是人工智能邁向通用智能的里程碑技術(shù)。業(yè)內(nèi)人士認為，在基于數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)時代和基于算力的云計算時代之后，將進入基于大模型的AI時代。大規(guī)模數(shù)據(jù)集和模型訓(xùn)練算力等領(lǐng)域取得的突破性進展，離不開AI基礎(chǔ)軟件的底層支撐。盡管大模型當前表現(xiàn)優(yōu)異，但對于各行業(yè)使用者來說，實際應(yīng)用于業(yè)務(wù)場景仍然存在較高的技術(shù)和成本門檻。當前大模型的參數(shù)標準并不統(tǒng)一，相對于參數(shù)級，模型的效果且是否能夠支持快速迭代對于用戶實際應(yīng)用來說更為重要。用戶能夠在一個白盒大模型基礎(chǔ)上快速地、低成本地微調(diào)和迭代出客制化AI基礎(chǔ)軟件產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展圖的小模型，才能高效地實現(xiàn)豐富場景的大模型應(yīng)用。這就再次點明了AI基礎(chǔ)軟隨著AI基礎(chǔ)軟件不斷發(fā)展，近年來大模型落地應(yīng)用呈現(xiàn)加速態(tài)勢。在開發(fā)層面，AI基礎(chǔ)軟件可幫助提供大模型能力萃??；在訓(xùn)練層面，其提供了硬件層之上的高效大模型分布式訓(xùn)練框架；在運維層面，其作為企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施，可增強企業(yè)管理、上線模型的能力。本報告旨在明晰AI基礎(chǔ)軟件框架的基本概念和分類，通過對行業(yè)發(fā)展歷程及產(chǎn)業(yè)鏈的梳理探究行業(yè)核心驅(qū)動因素，剖析當下AI基礎(chǔ)軟件行業(yè)市場趨勢，并基于應(yīng)用、產(chǎn)品及生態(tài)三大關(guān)鍵維度構(gòu)建廠商競爭力體系，評估主流玩家的核心競爭優(yōu)勢及綜合壁壘，形成對中國市場AI基礎(chǔ)軟件框架發(fā)展情況的客觀評價，并為行業(yè)未來發(fā)展提供參照建議與關(guān)鍵啟發(fā)。企業(yè)行業(yè)據(jù)特殊ChatGPT-企業(yè)缺失企業(yè)面臨繁復(fù)的多模型管理施管理/上2在人工智能技術(shù)迭代的過程中，AI基礎(chǔ)軟件行業(yè)整體格局將逐步成型?？萍季揞^生態(tài)體系建設(shè)疊加中國肥沃的政策和技術(shù)土壤，將為業(yè)內(nèi)廠商提供前所未有的發(fā)展機遇。本報告將從行業(yè)宏觀環(huán)境洞察市場需求，從技術(shù)規(guī)律把握未來趨勢，進而識別出在AI浪潮之下領(lǐng)先的AI基礎(chǔ)軟件廠商，并對其綜合競爭實力進以及數(shù)據(jù)量增加，AI基礎(chǔ)軟件行業(yè)下一階段的驅(qū)動因素主要包含三個層面。其一，在全球AI政策環(huán)境持續(xù)優(yōu)化的趨勢下，中國對大模型技術(shù)的宏觀戰(zhàn)略規(guī)劃將為行業(yè)提供肥沃的成長土壤。北京市政府已明確出臺政策，加快建設(shè)算力中心，支撐多模態(tài)大模型、科學(xué)計算大模型等研發(fā)。其二，下游大模型加速滲透應(yīng)用場景和規(guī)?；瘧?yīng)用將為行業(yè)帶來曙光。從2023年AI預(yù)訓(xùn)練大模型的應(yīng)用來看，大模型已開始多個行業(yè)中落地，其距離實現(xiàn)預(yù)訓(xùn)練大模型規(guī)?；虡I(yè)化應(yīng)用仍有一定的距離。其三，頭部科技企業(yè)加速布局和產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系垂直整合，將為不同廠商提供多元化的戰(zhàn)略切入點。目前，業(yè)內(nèi)已形成算力、基礎(chǔ)軟件、平臺和服務(wù)縱向一體化的共識，從而為云服務(wù)企業(yè)、AI頭部企業(yè)及AI芯片巨頭提供了多環(huán)節(jié)的戰(zhàn)略布局思路。相關(guān)頭部AI企業(yè)，有望引領(lǐng)本輪生態(tài)體系建?市場趨勢：在核心驅(qū)動因素的催化下，中國AI基礎(chǔ)軟件行業(yè)展現(xiàn)出三大主要趨勢，并在這個過程中逐步明晰競爭格局。其一，中國原創(chuàng)技術(shù)創(chuàng)新突破加之人工智能政策導(dǎo)向，將推動市場產(chǎn)學(xué)研用融合創(chuàng)新共同體的成型。中理、語音識別等智能任務(wù)的工程實現(xiàn)水平，人工智能原創(chuàng)技術(shù)創(chuàng)新正處于活躍期。大模型的技術(shù)突破結(jié)合2023年各省發(fā)布的支持政策，將引導(dǎo)行業(yè)形成連通企業(yè)、高校、研究院所、政府等創(chuàng)新主體的共同體生態(tài)。其二，大模型應(yīng)用逐步落地，將帶來行業(yè)發(fā)展新需求。作為模型生態(tài)系統(tǒng)的中堅力量，AI基礎(chǔ)軟件將會成為大模型應(yīng)用落地的最主要的效率支撐，并通過大模型+小模型的方式，形成模型訓(xùn)練新范式?；A(chǔ)軟件的重要性具體表現(xiàn)有三點：一是基礎(chǔ)軟件工程化的易用性、完備性；二是AI基礎(chǔ)軟件要與場景結(jié)合，能夠進行完備的運維過程；程中，相關(guān)廠商需要跨越技術(shù)、人才、資金和品牌四方壁壘，在技術(shù)實力、生態(tài)規(guī)模和功能體驗三大成功要素上3GPTGPT-2文心一言GPT-4GPT-3.5且AIGPTGPT-2文心一言GPT-4GPT-3.5且AI1.0時代：割裂小模型、人工數(shù)據(jù)標注的時代（基礎(chǔ)大模型+平臺能力，AI基礎(chǔ)設(shè)施壓縮計算量，更好地進行模??AI2.0是由大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能技術(shù)等多種技術(shù)的融合所構(gòu)成的，是一個巨大的平臺式機會，將?其中，AI2.0相關(guān)的應(yīng)用、平臺和基礎(chǔ)設(shè)施，將會成為包括產(chǎn)業(yè)及投資在內(nèi)的熱點。AI基礎(chǔ)軟件作為AIAI2.0時代：通用大模型崛起的AI平臺時代跨領(lǐng)域知識的“基礎(chǔ)模型”+“行業(yè)模型”、海量數(shù)據(jù)進行基礎(chǔ)訓(xùn)練單一領(lǐng)域數(shù)據(jù)集，割裂的模型缺乏縱效，勞動密集型數(shù)據(jù)標注單一領(lǐng)域數(shù)據(jù)集，割裂的模型缺乏縱效，勞動密集型數(shù)據(jù)標注以來，OpenAI的GPT人工智能模型是我所見過的最具革命性的技術(shù)進步。”——比爾蓋茨就是電網(wǎng)。AI2.0時代的來臨,首先它是巨大的平臺式機會，這個機會將比移動互聯(lián)網(wǎng)大十倍，而且它是中國的第一次機會?！薄獎?chuàng)新工場李開復(fù)>>李開復(fù)博士看好三類未來的創(chuàng)業(yè)機會:（各行各業(yè)的垂類應(yīng)用，提4DatausedforAI到DatausedforAI到2030年,合成數(shù)據(jù)將成為AI模型訓(xùn)練使用數(shù)據(jù)的主要來源合成數(shù)據(jù)真實數(shù)據(jù)場景NI龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)為國內(nèi)AI大模型發(fā)展提供根基 數(shù)據(jù)量的爆發(fā)為人工智能的發(fā)展注入燃料.數(shù)據(jù)量的爆發(fā)推動了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)的發(fā)展和拓展基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)提供的服務(wù)范圍。中國的數(shù)據(jù)量在2017年到2021年,從2.3ZB(十萬億億字節(jié))增長到23.88ZB,預(yù)計在2026年達到76.6ZB,將位居全球第一,且未來依然保持爆發(fā)式增長。隨著大數(shù)據(jù)的爆炸式增長,企業(yè)和組織這為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)帶來了巨大的市場需求,推動了行業(yè)的發(fā)展。其次,數(shù)據(jù)爆炸也推動了數(shù)據(jù)服務(wù)商提供更多元化、更專業(yè)化的服務(wù)。例如,針對不同類型的數(shù)據(jù)（如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等）,數(shù)據(jù)服務(wù)商可.合成數(shù)據(jù)加速高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給,為AI大模型發(fā)展提供基礎(chǔ)合成數(shù)據(jù)是通過計算機技術(shù)人工生成的數(shù)據(jù),而非真實事件產(chǎn)生,其將成為大模型數(shù)據(jù)的主要來源,與收集大型數(shù)據(jù)集相比,生成合成數(shù)據(jù)的成本低廉,并且可以支持AI/深度學(xué)習(xí)模型或軟件測試,2020年,AI生成的合成數(shù)據(jù)已經(jīng)超過了真實數(shù)據(jù),預(yù)計到2030年將進一步擴大。預(yù)計到2024年,60%用于開發(fā)AI和分析項目的數(shù)據(jù)將都是合成生成的,合成數(shù)據(jù)有望解除AI的數(shù)據(jù)摯肘,推動人工智能邁向2.0階段。在此階段,合成數(shù)據(jù)不僅可以訓(xùn)練AI模型,通過數(shù)據(jù)仿真AI可以完成自我學(xué)習(xí)和進化。全球數(shù)據(jù)量分布圖-按地區(qū)劃分2021-2026中國數(shù)據(jù)規(guī)模將從2021年的18.5ZB增長至2026年的56.2ZB，CAGR為25%。20202030中國AI預(yù)訓(xùn)練大模型，2023年收集大量數(shù)據(jù)，并訓(xùn)練超大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對模型微調(diào)以達到特定的場景應(yīng)用/行業(yè)應(yīng)用CV大模型NLP大模型微調(diào)&部署微調(diào)&部署迭代5章節(jié)二中國AI基礎(chǔ)軟件市場概覽IAI基礎(chǔ)軟件市場定義與解讀??AI基礎(chǔ)軟件包含一系列企業(yè)級AI應(yīng)用所需的平臺軟件產(chǎn)品及解決方案，是為大模型應(yīng)用落地的最主要的效率支撐，AI基礎(chǔ)軟件的發(fā)展決定了人工智能發(fā)展的深度、高度、廣度，其催化大模型應(yīng)用快速發(fā)展，推動政府和企業(yè)AI規(guī)模AI基礎(chǔ)軟件定義與解讀也更為重視，但大多數(shù)企業(yè)都會工程、技術(shù)等能力不足的問題。AI基礎(chǔ)軟設(shè)施的重中之重，為企業(yè)客戶提供全方位的AI調(diào)度以及模型一站式模型平臺，以及數(shù)據(jù)智能平臺、實時決策中心、數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)平臺，從而降低各行業(yè)客戶訓(xùn)練自己人AIAI智能應(yīng)用AI平臺AI基礎(chǔ)設(shè)施AI基礎(chǔ)軟件基礎(chǔ)大模型NLP大模型CV大模型6據(jù)需求AI模型的演進I蓬勃的AI大模型市場為AI基礎(chǔ)軟件發(fā)展注入動力中國AI模型的演進歷程，2023年2006年~2011年2006年~2011年2012年~2017年2006年之前2017年至今段表現(xiàn)較優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為支持向量機（SVMSVM采用監(jiān)督學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向深層次發(fā)展應(yīng)CNN的發(fā)展促進監(jiān)督學(xué)AI進入大模型時代，無監(jiān)督和半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法興起GPTGPT模型BERT模型0ViT模型共創(chuàng)、數(shù)據(jù)類別不均衡、極端場景數(shù)據(jù)缺失等問題，呼喚業(yè)內(nèi)對AIGC結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)合成領(lǐng)域的技術(shù)探索?在商業(yè)模式層面，隨著大模型的逐漸成熟，通用大模型+行業(yè)小模型會成為越來越多企業(yè)采用的落地模式，7國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展的試驗區(qū)數(shù)量國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展的試驗區(qū)數(shù)量2022年國家新一代人工智能開放2022年國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺個國家積極布局人工智能產(chǎn)業(yè)在國家監(jiān)管層面，中國積極布局人工智能產(chǎn)業(yè)，競跑“未來賽道”。隨著各行業(yè)、各領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄苄枨蟮娜找嬖鲩L，與實體經(jīng)濟深度融合的新模式不斷涌現(xiàn)，形成了具有中國特色的研發(fā)體系和應(yīng)用生態(tài)，引領(lǐng)著經(jīng)濟社會各領(lǐng)域從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化躍升。以“大模型”為代表的技術(shù)爆發(fā)，加速了人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)如何抓住這一輪技術(shù)變革的浪潮，促進區(qū)域以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展，北京、上海、深圳等地紛紛出臺相關(guān)政策舉措。北京更是聞風而動，一天之內(nèi)發(fā)布兩項政策，沖刺“人工智能第一城”。最新地方政策文件中均重點提到了算力端發(fā)展，加大算力基礎(chǔ)設(shè)施的投資力度，同時強調(diào)了人工智能的高質(zhì)量發(fā)展，拓展AI創(chuàng)新應(yīng)用場景的深度與廣度。國家及地方出臺的多項AI產(chǎn)業(yè)支持政策將給產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來助推力，更進一步推動數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的融合發(fā)展。國家人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)個國家指導(dǎo)政策推動AI基礎(chǔ)軟件發(fā)展北京市出臺政策促進大模型研發(fā)各省份激勵A(yù)I基礎(chǔ)軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展各省份相關(guān)政策名稱來源單位名《數(shù)字經(jīng)濟全產(chǎn)業(yè)鏈開放發(fā)展行動方案》《建設(shè)杭州國家人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)行動《上海市促進人工智能發(fā)展條例》8從中國開源發(fā)展階段的維度看開源發(fā)展的變化：是“UNIX發(fā)表《GUN宣言》，吸收“前UNIX”和BSD的開Minix和GUNUSL/USG合作，引進UNIXSVR4.2版組建了中國UNIX中國開源發(fā)展現(xiàn)狀中國開源項目技術(shù)領(lǐng)域分布前端領(lǐng)域人工智能領(lǐng)域前端領(lǐng)域人工智能領(lǐng)域其他技術(shù)領(lǐng)域云原生領(lǐng)域26%6%26%7%14%數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域23%23%19%操作系統(tǒng)領(lǐng)域19%開源對AI基礎(chǔ)軟件的意義降低AI基礎(chǔ)軟件的開發(fā)門檻高昂的許可費，降低了獲取成本。開源的文者可以更容易地學(xué)習(xí)和理解AI算法和模型，促進開發(fā)者的知識共享和協(xié)作在AI基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域，開源項目允許研究人員、工程師和開發(fā)者共享他們的算法、模型和技術(shù)，鼓勵全球志愿者協(xié)助開發(fā)、修復(fù)其源代碼，凝聚人才，集結(jié)大眾智慧，擴大AI基礎(chǔ)軟件的應(yīng)用領(lǐng)域成為全球流行的創(chuàng)新和協(xié)同模式。開源為廣大開發(fā)者提供了高度靈活和可定制的基礎(chǔ)，使他們能夠根據(jù)具體應(yīng)用場景來定制和優(yōu)化解決方案，滿足各種不同行業(yè)和應(yīng)9一站式AI開發(fā)平臺一站式AI開發(fā)平臺的全生命周期需求AI基礎(chǔ)軟件平臺〔〕阿里云位于產(chǎn)業(yè)鏈中游的AI基礎(chǔ)軟件具有極高的附加值游是產(chǎn)業(yè)鏈的核心，以模擬人的智能相關(guān)特游是產(chǎn)業(yè)鏈的核心，以模擬人的智能相關(guān)特征為出發(fā)點，構(gòu)建應(yīng)用技術(shù)路徑，主要包括以基礎(chǔ)開源框架、技術(shù)開放平臺為代表的AI基礎(chǔ)軟件。下游主要為AI基礎(chǔ)軟件在各細分場景的應(yīng)用，主要包括制造、安防、金融、鏈由上游基礎(chǔ)設(shè)施與資源提供商、中游AI基礎(chǔ)軟件平臺與一站式AI開發(fā)平臺和下游應(yīng)用領(lǐng)域企業(yè)構(gòu)成。上游是人工智能軟件部署的基礎(chǔ)，為AI基礎(chǔ)軟件提供算力支撐。中AI基礎(chǔ)軟件產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)設(shè)施與資源提供商：上游主數(shù)據(jù)中心及服務(wù)技術(shù)嵌入天翼云的生態(tài)當中，以獨立第三方技術(shù)嵌入天翼云的生態(tài)當中，以獨立第三方的身份專注提供AI服務(wù)，對于大型客戶來說更可控更獨立。下游行業(yè)與應(yīng)用場景深度融軟件已逐步應(yīng)用于各類行業(yè)場景中，模擬人類解決實踐問題。ResNet、GPT-3等模型不斷提升視覺處理、閱讀理解等基礎(chǔ)智能任務(wù)覺等感知類任務(wù)上的應(yīng)用技術(shù)成就可直接應(yīng)展?；A(chǔ)運算作為AI基礎(chǔ)軟件的產(chǎn)業(yè)上游，主要為人工智能提供算力和數(shù)據(jù)的支持。中游應(yīng)用技術(shù)趨于成熟，行業(yè)格局基本形成，主要包括AI基礎(chǔ)軟件平臺與一站式AI開發(fā)平臺。云廠商傾向于向客戶提供端到端的整體解決方案，期望整體捆綁客戶。相比之下，目前領(lǐng)先的AI基礎(chǔ)軟件平臺能夠以模塊化的方式嵌入客戶云的體系中，能夠充分滿足客戶的自主性和可控性的要求，例如，九章云極采用“云中云”的戰(zhàn)略部署，將自身軟件章節(jié)三AI基礎(chǔ)軟件廠商競爭格局IA