中國AI基礎(chǔ)軟件市場(chǎng)研究報(bào)告

1++++AI過去十年，是人工智能從實(shí)驗(yàn)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(shì)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(xì)分場(chǎng)景的同時(shí)也在不斷地重塑傳統(tǒng)行業(yè)模式，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)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(rèn)為，在基于數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和基于算力的云計(jì)算時(shí)代之后，將進(jìn)入基于大模型的AI時(shí)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(jìn)展，離不開AI基礎(chǔ)軟件的底層支撐。盡管大模型當(dāng)前表現(xiàn)優(yōu)異，但對(duì)于各行業(yè)使用者來說，實(shí)際應(yīng)用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景仍然存在較高的技術(shù)和成本門檻。當(dāng)前大模型的參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)并不統(tǒng)一，相對(duì)于參數(shù)級(jí)，模型的效果且是否能夠支持快速迭代對(duì)于用戶實(shí)際應(yīng)用來說更為重要。用戶能夠在一個(gè)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(shí)現(xiàn)豐富場(chǎng)景的大模型應(yīng)用。這就再次點(diǎn)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(shì)。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(yùn)維層面，其作為企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施，可增強(qiáng)企業(yè)管理、上線模型的能力。本報(bào)告旨在明晰AI基礎(chǔ)軟件框架的基本概念和分類，通過對(duì)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(dòng)因素，剖析當(dāng)下AI基礎(chǔ)軟件行業(yè)市場(chǎng)趨勢(shì)，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(jìng)爭(zhēng)力體系，評(píng)估主流玩家的核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)及綜合壁壘，形成對(duì)中國市場(chǎng)AI基礎(chǔ)軟件框架發(fā)展情況的客觀評(píng)價(jià)，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(jī)遇。本報(bào)告將從行業(yè)宏觀環(huán)境洞察市場(chǎng)需求，從技術(shù)規(guī)律把握未來趨勢(shì)，進(jìn)而識(shí)別出在AI浪潮之下領(lǐng)先的AI基礎(chǔ)軟件廠商，并對(duì)其綜合競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力進(jìn)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(dòng)因素主要包含三個(gè)層面。其一，在全球AI政策環(huán)境持續(xù)優(yōu)化的趨勢(shì)下，中國對(duì)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(zhǎng)土壤。北京市政府已明確出臺(tái)政策，加快建設(shè)算力中心，支撐多模態(tài)大模型、科學(xué)計(jì)算大模型等研發(fā)。其二，下游大模型加速滲透應(yīng)用場(chǎng)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(gè)行業(yè)中落地，其距離實(shí)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(diǎn)。目前，業(yè)內(nèi)已形成算力、基礎(chǔ)軟件、平臺(tái)和服務(wù)縱向一體化的共識(shí)，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(chǎng)趨勢(shì)：在核心驅(qū)動(dòng)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(shì)，并在這個(gè)過程中逐步明晰競(jìng)爭(zhēng)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(dòng)市場(chǎng)產(chǎn)學(xué)研用融合創(chuàng)新共同體的成型。中理、語音識(shí)別等智能任務(wù)的工程實(shí)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(jiān)力量，AI基礎(chǔ)軟件將會(huì)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(diǎn)：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(chǎng)景結(jié)合，能夠進(jìn)行完備的運(yùn)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(shí)力、生態(tài)規(guī)模和功能體驗(yàn)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(shí)代：割裂小模型、人工數(shù)據(jù)標(biāo)注的時(shí)代（基礎(chǔ)大模型+平臺(tái)能力，AI基礎(chǔ)設(shè)施壓縮計(jì)算量，更好地進(jìn)行模??AI2.0是由大數(shù)據(jù)、云計(jì)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(gè)巨大的平臺(tái)式機(jī)會(huì)，將?其中，AI2.0相關(guān)的應(yīng)用、平臺(tái)和基礎(chǔ)設(shè)施，將會(huì)成為包括產(chǎn)業(yè)及投資在內(nèi)的熱點(diǎn)。AI基礎(chǔ)軟件作為AIAI2.0時(shí)代：通用大模型崛起的AI平臺(tái)時(shí)代跨領(lǐng)域知識(shí)的“基礎(chǔ)模型”+“行業(yè)模型”、海量數(shù)據(jù)進(jìn)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(dòng)密集型數(shù)據(jù)標(biāo)注單一領(lǐng)域數(shù)據(jù)集，割裂的模型缺乏縱效，勞動(dòng)密集型數(shù)據(jù)標(biāo)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(jìn)步?！薄葼柹w茨就是電網(wǎng)。AI2.0時(shí)代的來臨,首先它是巨大的平臺(tái)式機(jī)會(huì)，這個(gè)機(jī)會(huì)將比移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大十倍，而且它是中國的第一次機(jī)會(huì)?！薄?jiǎng)?chuàng)新工場(chǎng)李開復(fù)>>李開復(fù)博士看好三類未來的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì):（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(shí)數(shù)據(jù)場(chǎng)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(dòng)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(zhǎng)到23.88ZB,預(yù)計(jì)在2026年達(dá)到76.6ZB,將位居全球第一,且未來依然保持爆發(fā)式增長(zhǎng)。隨著大數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng),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(chǎng)需求,推動(dòng)了行業(yè)的發(fā)展。其次,數(shù)據(jù)爆炸也推動(dòng)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(duì)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(jì)算機(jī)技術(shù)人工生成的數(shù)據(jù),而非真實(shí)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(cè)試,2020年,AI生成的合成數(shù)據(jù)已經(jīng)超過了真實(shí)數(shù)據(jù),預(yù)計(jì)到2030年將進(jìn)一步擴(kuò)大。預(yù)計(jì)到2024年,60%用于開發(fā)AI和分析項(xiàng)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(dòng)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(jìn)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(zhǎng)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(duì)模型微調(diào)以達(dá)到特定的場(chǎng)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(chǎng)概覽IAI基礎(chǔ)軟件市場(chǎng)定義與解讀??AI基礎(chǔ)軟件包含一系列企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用所需的平臺(tái)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(dòng)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(huì)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(tái)，以及數(shù)據(jù)智能平臺(tái)、實(shí)時(shí)決策中心、數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)平臺(tái)，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(tái)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(jìn)I蓬勃的AI大模型市場(chǎng)為AI基礎(chǔ)軟件發(fā)展注入動(dòng)力中國AI模型的演進(jìn)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(jī)（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(jìn)監(jiān)督學(xué)AI進(jìn)入大模型時(shí)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(chǎng)景數(shù)據(jù)缺失等問題，呼喚業(yè)內(nèi)對(duì)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(huì)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(yàn)區(qū)數(shù)量國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展的試驗(yàn)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(tái)個(gè)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(jìng)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(zhǎng)，與實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(jì)社會(huì)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(jìn)區(qū)域以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展，北京、上海、深圳等地紛紛出臺(tái)相關(guān)政策舉措。北京更是聞風(fēng)而動(dòng)，一天之內(nèi)發(fā)布兩項(xiàng)政策，沖刺“人工智能第一城”。最新地方政策文件中均重點(diǎn)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(shí)強(qiáng)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(chǎng)景的深度與廣度。國家及地方出臺(tái)的多項(xiàng)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(jìn)一步推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展。國家人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)個(gè)國家指導(dǎo)政策推動(dòng)AI基礎(chǔ)軟件發(fā)展北京市出臺(tái)政策促進(jìn)大模型研發(fā)各省份激勵(lì)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(jì)全產(chǎn)業(yè)鏈開放發(fā)展行動(dòng)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(dòng)《上海市促進(jìn)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(jìn)UNIXSVR4.2版組建了中國UNIX中國開源發(fā)展現(xiàn)狀中國開源項(xiàng)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(duì)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(fèi)，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(jìn)開發(fā)者的知識(shí)共享和協(xié)作在AI基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域，開源項(xiàng)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(lì)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(kuò)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(chǎng)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(tái)一站式AI開發(fā)平臺(tái)的全生命周期需求AI基礎(chǔ)軟件平臺(tái)〔〕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(diǎn)，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(tái)為代表的AI基礎(chǔ)軟件。下游主要為AI基礎(chǔ)軟件在各細(xì)分場(chǎng)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(tái)與一站式AI開發(fā)平臺(tái)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(dāng)中，以獨(dú)立第三方技術(shù)嵌入天翼云的生態(tài)當(dāng)中，以獨(dú)立第三方的身份專注提供AI服務(wù)，對(duì)于大型客戶來說更可控更獨(dú)立。下游行業(yè)與應(yīng)用場(chǎng)景深度融軟件已逐步應(yīng)用于各類行業(yè)場(chǎng)景中，模擬人類解決實(shí)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。基礎(chǔ)運(yùn)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(tái)與一站式AI開發(fā)平臺(tái)。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(tái)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(jìng)爭(zhēng)格局IA