沙利文+2023年中國AI技術(shù)變革企業(yè)服務(wù)白皮書

2023年中國AI技術(shù)變革企業(yè)服務(wù)白皮書AI助力企業(yè)騰飛，變革行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展2023Whitepaper

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TechnologyTransformation

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Services人工智能系列研究洞察

|OPPORTUNITY

GROWTH

INVESTMENTINSIGHTS報(bào)告提供的任何內(nèi)容（包括但不限于數(shù)據(jù)、文字、圖表、圖像等）均系頭豹研究院獨(dú)有的高度機(jī)密性文件（在報(bào)告中另行標(biāo)明出處者除外）。未經(jīng)頭豹研究院事先書面許可，任何人不得以任何方式擅自復(fù)制、再造、傳播、出版、引用、改編、匯編本報(bào)告內(nèi)容，若有違反上述約定的行為發(fā)生，頭豹研究院保留采取法律措施、追究相關(guān)人員責(zé)任的權(quán)利。頭豹研究院開展的所有商業(yè)活動(dòng)均使用“頭豹研究院”或“頭豹”的商號(hào)、商標(biāo)，頭豹研究院無任何前述名稱之外的其他分支機(jī)構(gòu)，也未授權(quán)或聘用其他任何第三方代表頭豹研究院開展商業(yè)活動(dòng)。1頭豹研究院行業(yè)研讀

|2023/09研究目的與摘要2023年被稱為“AI元年”，人工智能、AI大模型概念迅速點(diǎn)燃市場。本篇報(bào)告重點(diǎn)關(guān)注人工智能相關(guān)技術(shù)在廣泛的企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域所帶來的變革應(yīng)用研究，將洞察中國AI技術(shù)如何為企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域帶來發(fā)展與應(yīng)用方面的升級(jí)和演變，同時(shí)分析行業(yè)規(guī)模、落地應(yīng)用、未來趨勢(shì)，提供AI變革企業(yè)服務(wù)場景應(yīng)用的理解和解讀。研究區(qū)域范圍：中國此研究將會(huì)回答的關(guān)鍵問題：研究周期：2022-2023年研究主題：AI變革企業(yè)服務(wù)①

產(chǎn)業(yè)鏈情況：中國AI技術(shù)變革企業(yè)服務(wù)產(chǎn)業(yè)洞察②

核心技術(shù)：中國AI技術(shù)變革企業(yè)服務(wù)的核心技術(shù)③

應(yīng)用場景：AI技術(shù)在泛企業(yè)服務(wù)場景的落地應(yīng)用01GPT-4點(diǎn)燃AI發(fā)展浪潮，大模型引起社會(huì)高度關(guān)注從2018年OpenAI提出的參數(shù)為1.17億的GPT算法，到2020年推出參數(shù)為1,750億的GPT-3，參數(shù)實(shí)現(xiàn)了116倍的增長，跨足千億級(jí)大模型，對(duì)2019年的NLP模型構(gòu)成巨大沖擊。隨后，OpenAI推出基于GPT-3.5Turbo模型，具備更大參數(shù)和更高精度，進(jìn)一步普及了人工智能。今年，OpenAI在3月15日發(fā)布了多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型GPT-4，其技術(shù)原理和訓(xùn)練機(jī)制與GPT-3.5相似，但引發(fā)了公眾對(duì)AI的極大熱情。GPT-4經(jīng)過升級(jí)，提升了ChatGPT的圖像識(shí)別能力、文字限制擴(kuò)展至2.5萬字、專業(yè)性回答的準(zhǔn)確性以及風(fēng)格變換能力。與以往模型相比，GPT-4最顯著的創(chuàng)新之一是其多模態(tài)能力。02隨著大模型技術(shù)成熟，未來大模型有望在各領(lǐng)域廣泛應(yīng)用并實(shí)現(xiàn)商業(yè)化語言大模型的助力下，垂直領(lǐng)域的應(yīng)用呈現(xiàn)出更高的專業(yè)性、高質(zhì)量的產(chǎn)出以及在特定任務(wù)上的卓越表現(xiàn)。目前，這些應(yīng)用已廣泛滲透到金融、政務(wù)、交通、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域。AI大模型在高度滲透的應(yīng)用領(lǐng)域取得成功的原因在于其擁有豐富高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、強(qiáng)烈的技術(shù)需求和創(chuàng)新要求，以及規(guī)范的商業(yè)環(huán)境。此外，這些領(lǐng)域?qū)陀^、理性建議的需求也激勵(lì)大模型提供更準(zhǔn)確、更有邏輯的解決方案，以滿足高級(jí)決策和戰(zhàn)略制定的要求。這一成功不僅推動(dòng)了行業(yè)的發(fā)展，也為大模型應(yīng)用提供了新的機(jī)遇和動(dòng)力。03AI大模型在服務(wù)型產(chǎn)業(yè)中能顯著降低成本，推動(dòng)企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新和提效AI大模型對(duì)各類產(chǎn)業(yè)的影響程度各不相同。在服務(wù)型產(chǎn)業(yè)中，AI能夠?qū)崿F(xiàn)5.8%的顯著成本降低，主要集中在客戶營銷、客戶運(yùn)營、客戶服務(wù)等獲取和轉(zhuǎn)化客戶的成本方面，具有高替代潛力。在媒介型產(chǎn)業(yè)中，成本降低比例為2.8%，主要表現(xiàn)在銷售渠道管理和營銷內(nèi)容等關(guān)鍵領(lǐng)域。對(duì)于產(chǎn)品型產(chǎn)業(yè)，AI有望減少1.6%的成本，這些企業(yè)通常在產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)和市場營銷方面投入較多，因此未來將通過自動(dòng)生成產(chǎn)品模型、外觀設(shè)計(jì)以及宣傳材料來重塑工作模式。然而，在制造型和基礎(chǔ)源頭型產(chǎn)業(yè)中，AI大模型的滲透率相對(duì)較小，成本下降幅度僅為0.5%。400-072-558831357數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境AI市場規(guī)模AI發(fā)展演變AI技術(shù)變革背景AIGC技術(shù)能力246AI政策環(huán)境AI賦能企業(yè)服務(wù)框架AIGC發(fā)展背景AI基礎(chǔ)設(shè)施AI開發(fā)平臺(tái)11131517111315三大核心要素

市場規(guī)模

制約關(guān)鍵點(diǎn)

商業(yè)模式定義框架產(chǎn)業(yè)鏈圖譜商業(yè)模式基礎(chǔ)層12141618121416產(chǎn)品形態(tài)及產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

廠商類型競爭壁壘市場規(guī)模參與者類型競爭壁壘分類AI大模型語言大模型企業(yè)服務(wù)大模型11315711定義13511定義13參與者參與者智能知識(shí)定義市場規(guī)模行業(yè)發(fā)展競爭壁壘分析類型助手模型層2141612141214產(chǎn)業(yè)鏈定義商業(yè)價(jià)值市場規(guī)模商業(yè)模式業(yè)務(wù)分析

產(chǎn)品分析分析智能營銷13智能運(yùn)營1115111315廠商及服務(wù)模式定義及特點(diǎn)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜定義及特點(diǎn)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜業(yè)務(wù)部署模式121416121416企業(yè)服務(wù)層行業(yè)應(yīng)用及市場規(guī)模技術(shù)邏輯市場規(guī)模廠商類型下游滲透情況發(fā)展智能客服數(shù)字員工111315111315定義及產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)鏈圖譜部署模式定義及特點(diǎn)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜商業(yè)價(jià)值分析形態(tài)121416下游應(yīng)用及行業(yè)發(fā)展121416產(chǎn)品功能市場規(guī)模主要參與者市場規(guī)模行業(yè)發(fā)展分析400-072-55884行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列142536400-072-55885行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列7101112108109400-072-55886行業(yè)研讀

|2023/09Chapter1AI技術(shù)變革背景?

數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境?

AI政策環(huán)境?

AI市場規(guī)模?

AI賦能企業(yè)服務(wù)框架?

AI發(fā)展演變?

AIGC發(fā)展背景?

AIGC技術(shù)能力400-072-55887行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境?

數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的二八分布將促使AI企業(yè)為數(shù)字化領(lǐng)先產(chǎn)業(yè)提供解決方案，同時(shí)也需要關(guān)注數(shù)字化滯后產(chǎn)業(yè)的需求，通過技術(shù)傳遞和生態(tài)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)在全產(chǎn)業(yè)范圍內(nèi)的均衡發(fā)展中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)之產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模單位：萬億元產(chǎn)業(yè)數(shù)字化數(shù)字產(chǎn)業(yè)化605040302010045.539.337.231.728.824.9212017201820192020202120222025E?產(chǎn)業(yè)數(shù)字化在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中持續(xù)主導(dǎo)，與不斷創(chuàng)新的數(shù)字技術(shù)緊密融合，其規(guī)模和深度迅速提升，成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長的引擎在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的舞臺(tái)上，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化堅(jiān)定地占據(jù)主導(dǎo)地位，與數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新密切交織。隨著數(shù)字技術(shù)的快速進(jìn)步，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等正與實(shí)體經(jīng)濟(jì)緊密融合，使得產(chǎn)業(yè)數(shù)字化在驅(qū)動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長方面顯得愈加關(guān)鍵。2022年，中國數(shù)字產(chǎn)業(yè)化規(guī)模達(dá)到8.8萬億元，占據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)比重達(dá)到18.3%。這個(gè)數(shù)字不僅見證了數(shù)量級(jí)的迅猛增長，更突顯了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化正朝著質(zhì)量提升的道路前行。與此同時(shí)，2022年，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模攀升至39.3萬億元，其在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的比重高達(dá)81.7%。預(yù)計(jì)到2025年，整個(gè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)市場規(guī)模將達(dá)到55.7萬億元。這些數(shù)據(jù)不僅凸顯了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化在縱深發(fā)展上的蓬勃進(jìn)展，更強(qiáng)調(diào)了其在數(shù)字經(jīng)濟(jì)引擎中的核心地位，不僅在規(guī)模擴(kuò)張方面保持著引領(lǐng)性，還在質(zhì)量升級(jí)和深度創(chuàng)新方面發(fā)揮著愈發(fā)重要的作用，從而為整體經(jīng)濟(jì)增長展現(xiàn)出越來越顯著的影響。中國“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要目標(biāo)（部分截選）企業(yè)名稱2020年2025年數(shù)宇經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占

GDP比重（%）7.8%10軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)規(guī)模（萬億元）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)應(yīng)用普及率（%）8.1614.71445來源：中國信通院，國務(wù)院，人民政府網(wǎng)，頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-55888行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI政策環(huán)境?

中國政府將人工智能產(chǎn)業(yè)視為國家戰(zhàn)略核心，在語言大模型方面展現(xiàn)出積極支持立場，在信息安全和AIGC管理方面制定規(guī)范，整體政策環(huán)境對(duì)人工智能及語言大模型健康發(fā)展和應(yīng)用表現(xiàn)出有利的支持中國AI政策環(huán)境（宏觀政策）政策名稱頒布日期

頒布主體主要內(nèi)容及影響《關(guān)于生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見稿）公開征

2023-04

網(wǎng)信部首次針對(duì)于生成式Al產(chǎn)業(yè)發(fā)布規(guī)范性政策，包括算法、模型、生成文本、圖片、聲音、視頃、代碼等求意見通知》該辦法支持人工智能算法、框架等基礎(chǔ)技術(shù)的自主創(chuàng)新、推廣應(yīng)用、國際合作，為語言大模型發(fā)展提供了政策支持和技術(shù)保障；同時(shí)，該辦法要求語言大模型在數(shù)據(jù)來源、算法設(shè)計(jì)、內(nèi)容標(biāo)識(shí)等方面遵守法律法規(guī)的要求《針對(duì)生成式人工智能服務(wù)出2023-04

網(wǎng)信部臺(tái)管理辦法》《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智該指導(dǎo)意見鼓勵(lì)在各行業(yè)領(lǐng)域深入挖掘人工智能技術(shù)應(yīng)能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量

2022-07

科技部

用場景，為語言大模型提供了豐富多樣的應(yīng)用場景，如發(fā)展的指導(dǎo)意見》聊天和文本生成、機(jī)器翻譯、語音識(shí)別與合成發(fā)揮科技支撐和引領(lǐng)作用，支持有條件的地區(qū)和高校、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)開展語言智能技術(shù)研究，著力在自然語言處理、機(jī)器寫作、機(jī)器翻譯、機(jī)器評(píng)測(cè)等領(lǐng)域取得實(shí)質(zhì)成果《關(guān)于促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干措施》2022-01

教育部指南規(guī)劃了新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系的總體框架和具體內(nèi)2020-07

網(wǎng)信辦

容，包括標(biāo)準(zhǔn)目錄、標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)分類和標(biāo)準(zhǔn)制定《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》程序等中國AI政策環(huán)境（地方政策）政策名稱頒布日期城市主要內(nèi)容及影響針對(duì)優(yōu)化計(jì)算資源協(xié)調(diào)供應(yīng)、提升高品質(zhì)數(shù)據(jù)輸入、構(gòu)建通用人工智能大模型等核心技術(shù)要素，推動(dòng)通用人工智能技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用場景，同時(shí)探索建立審慎包容的監(jiān)管框架，共提出了21項(xiàng)關(guān)鍵舉措《北京市促進(jìn)通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》2023-052023-05北京發(fā)布首批

"城市+AI"

應(yīng)用場景清單，全面規(guī)劃設(shè)立規(guī)模達(dá)1,000億元的人工智能基金群，匯集充足算力、優(yōu)質(zhì)政策支持、蓬勃產(chǎn)業(yè)生態(tài)、卓越人才環(huán)境以及豐富應(yīng)用場景，致力于打造國家級(jí)新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)和前瞻性智能應(yīng)用領(lǐng)域《深圳市加快推動(dòng)人工智能高質(zhì)量發(fā)展高水平應(yīng)用行動(dòng)方案(2023-2024年）》深圳積極引導(dǎo)民營企業(yè)積極參與集成電路、生物醫(yī)藥和人工智能等三大戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)的中堅(jiān)地位構(gòu)建，全面推行涉及這三大產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的各項(xiàng)資金支持政策，充分發(fā)揮人工智能創(chuàng)新發(fā)展專項(xiàng)等引導(dǎo)機(jī)制作用，為民營企業(yè)提供廣泛支持，使其深度參與數(shù)據(jù)、算力等人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)《上海市加大力度支持民間投資發(fā)展若干政策措施（征求意

2023-05上海成都見稿）》《成都市進(jìn)一步促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干政策措

2023-06施(征求意見稿）》明確了促進(jìn)人工智能算法創(chuàng)新、推動(dòng)人工智能技術(shù)水平提升以及構(gòu)建完善的人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)三個(gè)方面的舉措來源：頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-55889行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI市場規(guī)模?

2022年，中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模達(dá)3,716億元，占全球人工智能市場份額約20%，呈現(xiàn)蓬勃增長態(tài)勢(shì)。同時(shí)，中國企業(yè)級(jí)AI解決方案市場約占中國整體AI市場的77%，預(yù)計(jì)到2027年將增至約83%中國人工智能市場規(guī)模，2019-2027E單位（十億元）1,5001,5731,4731,00050001,05475253237226018613720192020202120222023E2024E2025E2026E2027E占全球市場份額11%12.2%13.8%20.5%22.1%24.7%25.6%26.9%

29.6%?2022年中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模達(dá)3,716億元，占全球人工智能市場份額約20%，呈現(xiàn)蓬勃增長態(tài)勢(shì)中國人工智能發(fā)展受到了多方面的驅(qū)動(dòng)，其中政策環(huán)境、技術(shù)創(chuàng)新、市場需求、資本支持和人才隊(duì)伍等因素發(fā)揮了重要作用。政府出臺(tái)了一系列扶持政策，為人工智能產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展提供了有力的保障；技術(shù)創(chuàng)新不斷取得突破，為人工智能產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展提供了強(qiáng)大的支撐；隨著中國經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，對(duì)人工智能的需求不斷增長，推動(dòng)了人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；大量的資金涌入人工智能領(lǐng)域，為企業(yè)的研發(fā)、市場推廣等提供了強(qiáng)有力的支持；中國擁有豐富的人才資源，高校、企業(yè)等在人工智能領(lǐng)域的研發(fā)力量不斷增強(qiáng)，為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的人才基礎(chǔ)。中國企業(yè)級(jí)人工智能市場規(guī)模，2019-2027E單位（十億元）1,50083.0%1,306企業(yè)級(jí)人工智能占整體人工智能市場百分比82.0%1,20879.0%80.0%80.0%60.0%40.0%20.0%76.0%77.0%78.0%75.0%73.0%1,000500-83759041328519810013920192020202120222023E2024E2025E2026E2027E?2022年中國企業(yè)級(jí)AI解決方案市場規(guī)模達(dá)2,853億元，預(yù)計(jì)到2027年將達(dá)到13,058億元，年復(fù)合增長率為35.6%根據(jù)目標(biāo)群體的不同，人工智能解決方案可以分為兩大類：（1）面向公共服務(wù)的AI解決方案和（2）面向企業(yè)級(jí)用戶的AI解決方案。相較于公共服務(wù)類用戶，企業(yè)級(jí)用戶對(duì)AI解決方案的應(yīng)用場景和需求更加多樣化，并且明確定義。在中國，企業(yè)級(jí)AI解決方案的商業(yè)環(huán)境遵循市場導(dǎo)向，產(chǎn)品和解決方案相對(duì)于公共服務(wù)類解決方案更為個(gè)性化，因此中國的企業(yè)級(jí)AI解決方案市場預(yù)計(jì)具備高增長潛力。來源：創(chuàng)新奇智招股說明書，小i機(jī)器人招股說明書，頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558810行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI賦能企業(yè)服務(wù)框架企業(yè)服務(wù)層智能營銷智能運(yùn)營智能客服AIGC工具層綜合類垂直類文字圖像視頻音頻虛擬人游戲模型層AI大模型語言大模型企業(yè)服務(wù)大模型基礎(chǔ)層AI基礎(chǔ)設(shè)施AI開發(fā)平臺(tái)基礎(chǔ)硬件數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營及安全AI開發(fā)平臺(tái)供應(yīng)商云計(jì)算廠商

人工智能廠商AI芯片數(shù)據(jù)服務(wù)及治理算法注：圖譜中所展示logo順序及大小無實(shí)際意義，不涉及排名，僅展示部分行業(yè)代表性企業(yè)來源：專家訪談，頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558811行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI發(fā)展演變?

自深度學(xué)習(xí)突破以來，大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在圖像、語音、自然語言等領(lǐng)域取得顯著進(jìn)展。GPT、BERT等模型改變了文本處理方式，大模型不斷增強(qiáng)性能和規(guī)模，促進(jìn)了AI產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展AI大模型發(fā)展歷程Google開源了重要

OpenAl和Google分的

深

度

學(xué)

習(xí)

框

架

別發(fā)布了GPT-1與Tensor

Flow和AI繪

BERT大模型，預(yù)訓(xùn)OpenAl發(fā)布GPT-3具

OpenAl

發(fā)

布

GPT-3.5

；

Midjourney有1.75萬億個(gè)參數(shù)規(guī)

Stable

Diffusion

等

模

型

問

世

；模；Dario

Amodei推

Meta&Google分別推出文字生成視頻畫應(yīng)用DeepDream練大模型成為自然語言處理領(lǐng)域主流出直接競品Claude模型Make-A-Video、Imagen

video2015年2018年2020年2022年Facebook

開

源

了

2017年P(guān)yTorch

；

Google2019年2021年2023年OpenAl發(fā)布了具備零樣本多

Google發(fā)布史上首個(gè)萬億級(jí)語

中國AI大模型元年；任務(wù)能力的GPT-2，展現(xiàn)出

言模型Switch

Transformer；百

10億參數(shù)規(guī)模以上的提

出

顛

覆

性

的Transformer架構(gòu)翻與閱讀理解能力度發(fā)布第三代文心語言大模型

大模型有79個(gè)企業(yè)名稱模型名稱核心功能及亮點(diǎn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括了萬億級(jí)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)、數(shù)十億的搜索數(shù)據(jù)和圖片百度文心大模型數(shù)據(jù)、百億級(jí)語音日均調(diào)用數(shù)據(jù)，及5,500億事實(shí)知識(shí)圖譜等使用騰訊太極機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)自研訓(xùn)練框架AngelPTM，單機(jī)模型規(guī)模達(dá)55B，20個(gè)節(jié)點(diǎn)可容納萬億級(jí)模型，節(jié)省45%資源騰訊阿里混元大模型通義大模型已在超過

200

個(gè)場景中提供服務(wù)，

實(shí)現(xiàn)

2%～10%的應(yīng)用效果提升。在搜索場景中，可實(shí)現(xiàn)以文搜圖的跨模態(tài)搜索使用Encoder-Decoder架構(gòu)，兼顧語言大模型的理解能力和生華為盤古大模型成能力，保證了模型在不同系統(tǒng)中的嵌入靈活性具備多領(lǐng)域應(yīng)用、多模態(tài)支持、超大規(guī)模參數(shù)（千億級(jí)別）等特點(diǎn)，為多種產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域提供豐富應(yīng)用潛力京東言犀大模型具備生成與創(chuàng)作、多輪對(duì)話、代碼能力、邏輯與推理、知識(shí)問答、閱讀理解、翻譯、文本改寫、多模態(tài)等核心能力360360智腦大模型星火認(rèn)知大模型在教育、辦公、汽車駕駛、數(shù)字員工等領(lǐng)域應(yīng)用，升級(jí)智能功能，提升用戶體驗(yàn)科大訊飛在自然語言處理、數(shù)字人生成、空間重建等領(lǐng)域具備突破性特點(diǎn)，包括輸入長度突破、數(shù)字人生成提升等創(chuàng)新功能商湯日日新大模型曹植達(dá)觀數(shù)據(jù)具有長文本、垂直化和多語言特點(diǎn)，提供文案創(chuàng)作解決方案來源：頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558812行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AIGC發(fā)展背景?

AIGC產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來自算法、數(shù)據(jù)及算力的綜合推動(dòng)，大模型引起社會(huì)高度關(guān)注。AIGC代表式產(chǎn)品ChatGPT文本生成能力強(qiáng)大，GPT-4點(diǎn)燃人工智能發(fā)展浪潮AIGC發(fā)展背景數(shù)據(jù)：參數(shù)巨量化算力：內(nèi)容創(chuàng)造力?

對(duì)話類訓(xùn)練數(shù)據(jù)?

采用人工反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方式RLHF指導(dǎo)模型訓(xùn)練?

引入人工標(biāo)注數(shù)據(jù)?

進(jìn)一步擴(kuò)大預(yù)訓(xùn)練模型?

采用in-context

learning技術(shù)人工智能發(fā)展新浪潮提速AI工程化?

擴(kuò)大預(yù)訓(xùn)練模型?

指示學(xué)習(xí)和提示學(xué)習(xí)?

提高zero-shot能力算法：跨模態(tài)融合?

基于Transformer的decoder架構(gòu)?

創(chuàng)新采用多任務(wù)訓(xùn)練和微調(diào)AIGC：認(rèn)知交互力?在互聯(lián)網(wǎng)不斷演進(jìn)和人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的大背景下，AIGC在網(wǎng)絡(luò)上迅速走紅。其產(chǎn)業(yè)發(fā)展受數(shù)據(jù)、算法和算力的綜合推動(dòng)AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展來自于數(shù)據(jù)、算法、算力的發(fā)展綜合推動(dòng)，其中數(shù)據(jù)是AIGC的基礎(chǔ)“燃料”，大數(shù)據(jù)為

AIGC

提供數(shù)據(jù)支撐；算法是AIGC的核心驅(qū)動(dòng)力，AI算法、模型等核心技術(shù)突破是AIGC成熟的關(guān)鍵；算力是AIGC應(yīng)用保障，人工智能的數(shù)據(jù)巨量化、算法復(fù)雜化、場景多元化等特征對(duì)算力有更高的要求。高參數(shù)規(guī)模持續(xù)增加?AIGC代表式產(chǎn)品ChatGPT再次引爆，GPT-4點(diǎn)燃AI發(fā)展浪潮，大模型引起社會(huì)高度關(guān)注模型能力持續(xù)增強(qiáng)ChatGPT1,750億約從2018年OpenAI提出的參數(shù)為1.17億的GPT算法，到2020年推出參數(shù)為1750億的GPT-3，參數(shù)實(shí)現(xiàn)了116倍的增長，跨足千億級(jí)大模型，對(duì)2019年的NLP模型構(gòu)成巨大沖擊。隨后，OpenAI推出基于GPT-3.5Turbo模型，具備更大參數(shù)和更高精度，進(jìn)一步普及了人工智能。今年，OpenAI在3月15日發(fā)布了多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型GPT-4，其技術(shù)原理和訓(xùn)練機(jī)制與GPT-3.5相似，但引發(fā)了公眾對(duì)AI的極大熱情。GPT-4經(jīng)過升級(jí)，提升了ChatGPT的圖像識(shí)別能力、文字限制擴(kuò)展至2.5萬字、專業(yè)性回答的準(zhǔn)確性以及風(fēng)格變換能力。與以往模型相比，GPT-4最顯著的創(chuàng)新之一是其多模態(tài)能力。GPT-3

約

1,750機(jī)器翻譯對(duì)話能力億GPT-2約15億文本生成語言生成代碼生成閱讀理解閱讀理解機(jī)器翻譯自動(dòng)問答語義推斷問題回答信息檢索······GPT-1

約

1.17億檢索NLP部分任務(wù)摘要概括低2018201920202022

2023來源：

CNKI，中國信通院，頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558813行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AIGC技術(shù)能力?

AIGC的技術(shù)架構(gòu)邏輯上分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、能力層、應(yīng)用層、終端層五大板塊，其中核心技術(shù)層涵蓋AI技術(shù)群和大模型的融合創(chuàng)新，為各行業(yè)領(lǐng)域提供AIGC產(chǎn)品及服務(wù)AIGC的技術(shù)架構(gòu)終端層企業(yè)級(jí)用戶政府機(jī)構(gòu)用戶游戲圖像生成策略生成大眾消費(fèi)者用戶應(yīng)用層

企業(yè)服務(wù)

金融服務(wù)

零售電商

傳媒/影視

教育/科研工業(yè)醫(yī)療政務(wù)…文字生成音頻生成代碼生成視頻生成能力層虛擬人/場景生成多模態(tài)生成······多語言模型語言理解與生成語音語義理解多模態(tài)對(duì)話語言大模型開放域?qū)υ捫畔⒊槿∨c檢索文本語義與圖結(jié)構(gòu)代碼生成和理解圖像表征視頻表征語義分割圖像生成圖像分類視頻生成因果推斷技術(shù)層CV大模型圖像與物體檢測(cè)多模態(tài)大模型人工智能視覺-語言語音-語言智能文檔理解智能語音

知識(shí)圖譜多模態(tài)檢測(cè)與分割自然語言理解機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺AI模型生產(chǎn)工具

深度學(xué)習(xí)框架/開源模型預(yù)訓(xùn)練大模型模型訓(xùn)練/AI開發(fā)平臺(tái)智能服務(wù)器AI算力基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源硬件設(shè)施AI芯片云計(jì)算與云服務(wù)智能計(jì)算平臺(tái)外部合規(guī)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源基礎(chǔ)層數(shù)據(jù)整合算力資源第三方合規(guī)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存資源數(shù)據(jù)標(biāo)注結(jié)構(gòu)化安全資源政策

《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》

《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》

《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（意見稿）》?

在人工智能相關(guān)政策規(guī)劃支撐下，AIGC的技術(shù)架構(gòu)鏈條邏輯上分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、能力層、應(yīng)用層、終端層五大板塊。?

AI技術(shù)和大模態(tài)的融合創(chuàng)新為各行業(yè)深度賦能。目前是AIGC應(yīng)用落地的階段，眾多廠商入局摸索合適的場景進(jìn)行商業(yè)化落地。（1）大型互聯(lián)網(wǎng)科技廠商通過打造跨越技術(shù)棧的多模態(tài)大模型，打造強(qiáng)泛化能力和適應(yīng)性的大模型能力，實(shí)現(xiàn)MaaS；（2）垂直廠商通過探索在垂直領(lǐng)域特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)和訓(xùn)練，打造垂直行業(yè)或場景大模型，提供針對(duì)性產(chǎn)品及服務(wù)。來源：

CNKI，百度文心，頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558814行業(yè)研讀

|2023/09Chapter2AI基礎(chǔ)設(shè)施?

AI基礎(chǔ)設(shè)施三大核心要素?

AI基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品形態(tài)及分類?

AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)市場規(guī)模?

AI基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)鏈圖譜?

AI基礎(chǔ)設(shè)施制約關(guān)鍵點(diǎn)?

AI基礎(chǔ)設(shè)施廠商類型?

AI基礎(chǔ)設(shè)施商業(yè)模式?

AI基礎(chǔ)設(shè)施競爭壁壘400-072-558815行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI基礎(chǔ)設(shè)施三大核心要素?

AI基礎(chǔ)設(shè)施以高質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)為重要支持，以數(shù)據(jù)資源、算法框架、算力資源為核心要素，借助開放平臺(tái)作為主要驅(qū)動(dòng)力，長期為公眾提供智能化服務(wù)的基礎(chǔ)架構(gòu)AI基礎(chǔ)設(shè)施三大核心要素三大要素算力突破：AI芯片算法突破：深度學(xué)習(xí)資源突破：大數(shù)據(jù)高性能芯片組成的計(jì)算能力持續(xù)優(yōu)化升級(jí)的算法模型不斷收集高質(zhì)量優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集標(biāo)定結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量CPUGPUASIC深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)FPGA?AI算力是支撐人工智能高速發(fā)展的關(guān)鍵要素AI算力包括AI芯片、智算中心、AI云中心等，為人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了強(qiáng)有力的算力支撐。當(dāng)前，以深度學(xué)習(xí)為代表的的人工智能技術(shù)需對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和訓(xùn)練，對(duì)算力提出了較高的要求。傳統(tǒng)算力因其地城技術(shù)架構(gòu)限制，處理人工智能計(jì)算任務(wù)時(shí)效率低、能耗大，以AI芯片為基礎(chǔ)的AI算力中心針對(duì)人工智能的各類算法和應(yīng)用進(jìn)行了專門優(yōu)化，使其能夠在終端、邊緣端、云端等不同應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。?AI數(shù)據(jù)是推動(dòng)人工智能落地發(fā)展的核心基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)應(yīng)用和發(fā)展的基石。人工智能的大規(guī)模應(yīng)用需要利用海量數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集就沒有人工智能的大規(guī)模應(yīng)用。因此，以開放數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)交易平臺(tái)等數(shù)據(jù)平臺(tái)為基礎(chǔ)的AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施成為AI新基建的重要支撐。?AI算法是驅(qū)動(dòng)人工智能創(chuàng)新發(fā)展的重要引擎作為人工智能的核心邏輯，算法是產(chǎn)生人工智能的直接工具，AI算法的突破是推動(dòng)機(jī)構(gòu)人工智能發(fā)展的核心要素。一方面，AI算法的發(fā)展推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺、智能語音、自然語言處理等技術(shù)突破商用門檻，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用；另一方面，以開源框架為核心的技術(shù)研發(fā)生態(tài)和以開放平臺(tái)為核心的行業(yè)應(yīng)用生態(tài)已經(jīng)成為人工智能發(fā)展與應(yīng)用的重要基礎(chǔ)，并逐漸成為AI新基建的重要發(fā)力方向。來源：創(chuàng)新奇智招股說明書，頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558816行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品形態(tài)及分類?

從產(chǎn)品形態(tài)來看，AI基礎(chǔ)設(shè)施可劃分為AI基礎(chǔ)硬件和基礎(chǔ)軟件兩大類。而在AI生態(tài)系統(tǒng)中，通用型和定制型AI基礎(chǔ)設(shè)施的相互依賴性促進(jìn)了廣泛的AI技術(shù)應(yīng)用，也為各行業(yè)的持續(xù)發(fā)展提供了關(guān)鍵支持AI基礎(chǔ)設(shè)施按產(chǎn)品形態(tài)分類AI基礎(chǔ)硬件AI基礎(chǔ)軟件0102?AI基礎(chǔ)設(shè)施的產(chǎn)品形態(tài)包括基礎(chǔ)硬件和基礎(chǔ)軟件1.基礎(chǔ)硬件包括高性能的服務(wù)器、GPU（圖形處理器）、TPU（張量處理器）等專門設(shè)計(jì)的硬件設(shè)備，用于支持大規(guī)模的計(jì)算和數(shù)據(jù)處理需求。2.基礎(chǔ)軟件是指在AI基礎(chǔ)設(shè)施中用于支持和管理硬件資源的軟件組件，包括操作系統(tǒng)、虛擬化技術(shù)、容器化平臺(tái)等。此外，還包括用于分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理、任務(wù)調(diào)度和監(jiān)控等功能的軟件工具和框架。AI基礎(chǔ)設(shè)施按意圖的業(yè)務(wù)場景分類通用型AI基礎(chǔ)設(shè)施定制型AI基礎(chǔ)設(shè)施任務(wù)型：有任務(wù)目標(biāo)，答型：有任務(wù)目數(shù)化請(qǐng)垂直領(lǐng)域適配專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)特定工具和界面定制化算法和模型垂直行業(yè)合規(guī)和安全模型庫與算法開發(fā)工具與平臺(tái)數(shù)據(jù)支持部署和管理跨領(lǐng)域支持?AI基礎(chǔ)設(shè)施按不同意圖的業(yè)務(wù)場景可分為通用型和定制型1.通用型AI基礎(chǔ)設(shè)施是指為多種不同應(yīng)用場景和任務(wù)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施，能夠支持廣泛的AI算法和應(yīng)用。如云計(jì)算平臺(tái)如Amazon

Web

Services（AWS）、MicrosoftAzure和Google

Cloud，它們提供通用的計(jì)算、存儲(chǔ)和AI服務(wù)，適用于多種應(yīng)用場景，從自然語言處理到圖像識(shí)別等。2.定制型AI基礎(chǔ)設(shè)施是指針對(duì)特定領(lǐng)域或應(yīng)用場景進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化的基礎(chǔ)設(shè)施，其硬件、軟件、算法等方面的特點(diǎn)都針對(duì)某一特定的需求進(jìn)行了調(diào)整和優(yōu)化。如醫(yī)療影像分析平臺(tái)，如Fujifilm的REiLI平臺(tái)，專門用于分析醫(yī)療影像數(shù)據(jù)。又如自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的AI基礎(chǔ)設(shè)施，例如NVIDIA的Drive平臺(tái)，針對(duì)自動(dòng)駕駛的計(jì)算需求進(jìn)行了定制優(yōu)化。二者區(qū)別：通用型基礎(chǔ)設(shè)施適用于廣泛領(lǐng)域，提供通用功能和支持，而定制型基礎(chǔ)設(shè)施則專注于特定行業(yè)需求，提供更深度的定制和優(yōu)化。通用型基礎(chǔ)設(shè)施具有廣泛的適用性和共享性，而定制型基礎(chǔ)設(shè)施更專注于特定領(lǐng)域的精準(zhǔn)支持。兩者相互補(bǔ)充，推動(dòng)AI技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用和創(chuàng)新。來源：中國信通院，頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558817行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)市場規(guī)模?

2022年中國由AI基礎(chǔ)設(shè)施帶動(dòng)的人工智能市場規(guī)模達(dá)到1,117.8億元，隨著AI基礎(chǔ)設(shè)施逐漸落地各類應(yīng)用場景，預(yù)計(jì)未來5年內(nèi)AI基礎(chǔ)設(shè)施將保持高速高速增長，CAGR將達(dá)到39.98%中國AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)市場規(guī)模，2019年-2027年預(yù)測(cè)單位：億元8,000CAGR：39.98%6,0004,0002,000020192020324.389.2182021407.1135.830.32022503.4201.4452023E609.2269.960.72024E787362822025E9832026E1,2296492027E1,536870機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與平臺(tái)

235.8數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)AI芯片67.313.8122485111150202178251368574.18961,3972,1793,400中國AI基礎(chǔ)設(shè)施市場規(guī)模測(cè)算邏輯中國AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)按要素劃分為算力、數(shù)據(jù)和算法。其中，算力市場規(guī)模按算力帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生的價(jià)值，主要測(cè)算指標(biāo)為AI芯片，數(shù)據(jù)市場規(guī)模為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)和數(shù)據(jù)治理的產(chǎn)值，算法帶動(dòng)的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生的價(jià)值作為算法的市場規(guī)模，其中測(cè)算指標(biāo)為機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與平臺(tái)的市場規(guī)模。AI芯片算力算法機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與平臺(tái)?2022年中國AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)市場規(guī)模為1,117.8億元，預(yù)計(jì)2027年將實(shí)現(xiàn)跨越式增長，將達(dá)到6,008.1億元2022年中國AI基礎(chǔ)設(shè)施市場規(guī)模為1,117.8億元，2019-2022年年復(fù)合增長率為36%，市場呈現(xiàn)爆發(fā)式增長趨勢(shì)，預(yù)計(jì)2027年中國AI基礎(chǔ)設(shè)施將增至6,008.1億元，2022-2027年年復(fù)合增長率達(dá)39.98%。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)數(shù)據(jù)治理?中國AI基礎(chǔ)設(shè)施落地應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?dòng)下游需求的增長數(shù)據(jù)AI基礎(chǔ)設(shè)施未來五年增速將持續(xù)加快，主要在于其通用的適用性和廣泛的落地應(yīng)用。隨著大型模型和數(shù)據(jù)應(yīng)用等產(chǎn)業(yè)的不斷落地，AI基礎(chǔ)設(shè)施在更多領(lǐng)域中的應(yīng)用范圍擴(kuò)大，加速了整個(gè)AI市場的發(fā)展。通過解決企業(yè)級(jí)AI能力建設(shè)項(xiàng)目，將AI能力賦予下一級(jí)企業(yè)客戶，實(shí)現(xiàn)對(duì)其產(chǎn)品的AI賦能，進(jìn)而服務(wù)于消費(fèi)者市場。企業(yè)的市場規(guī)模和業(yè)務(wù)規(guī)模直接影響AI基礎(chǔ)設(shè)施的增長速度，AI基設(shè)施市場空間將隨之?dāng)U大。中國AI基礎(chǔ)設(shè)施市場空間來源：專家訪談，頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558818行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)鏈圖譜?

中國AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈上游為各類硬件的原材料制備商、電信運(yùn)營商，中游為云計(jì)算服務(wù)商、數(shù)據(jù)服務(wù)商和基礎(chǔ)設(shè)施硬件提供商，廠商服務(wù)于各行業(yè)場景的企業(yè)級(jí)和消費(fèi)級(jí)終端用戶中國AI基礎(chǔ)色設(shè)施行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜，2023基礎(chǔ)硬件原料制造商網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù)商上游數(shù)據(jù)集算法框架數(shù)據(jù)服務(wù)商?算法框架商致力于研發(fā)、優(yōu)化和提供創(chuàng)新性的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法框架，以支持模型的訓(xùn)練、優(yōu)化和部署?數(shù)據(jù)服務(wù)及數(shù)據(jù)治理商負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的整合、清洗、存儲(chǔ)、安全性、合規(guī)性、分析和監(jiān)控，并為企業(yè)提供技術(shù)和解決方案AI芯片供應(yīng)商大規(guī)模數(shù)據(jù)中心服務(wù)商云計(jì)算服務(wù)商中游服務(wù)器供應(yīng)商?AI芯片供應(yīng)商負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、制造和提供專門用于人工智能應(yīng)用的芯片和硬件解決方案?云計(jì)算廠商在AI基礎(chǔ)設(shè)施中扮演多重角色，為開發(fā)者和企業(yè)提供了構(gòu)建、運(yùn)行和擴(kuò)展AI應(yīng)用所需的各種基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)自動(dòng)駕駛平臺(tái)城市大腦AI平臺(tái)醫(yī)療影像AI平臺(tái)智能視覺AI平臺(tái)智能語音平臺(tái)平臺(tái)視覺計(jì)算平臺(tái)基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)普惠金融平臺(tái)下游行業(yè)滲透情況20%10%7%5%5%4%4%3.50%互聯(lián)網(wǎng)教育金融醫(yī)療制造零售農(nóng)業(yè)政企注：圖譜中所展示logo順序及大小無實(shí)際意義，不涉及排名，僅展示部分行業(yè)代表性企業(yè)來源：頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558819行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI基礎(chǔ)設(shè)施制約關(guān)鍵點(diǎn)?

AI基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)注將AI芯片與產(chǎn)業(yè)結(jié)合升級(jí)，包括芯片量產(chǎn)、降低成本、構(gòu)建軟件生態(tài)，提供優(yōu)化算法和編程工具，實(shí)現(xiàn)高效性能，將芯片與垂直行業(yè)產(chǎn)品化結(jié)合，推動(dòng)商業(yè)閉環(huán)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)增長AI基礎(chǔ)設(shè)施的核心技術(shù)主要在AI芯片AI芯片產(chǎn)業(yè)化落地的三道窄門產(chǎn)品化量產(chǎn)生態(tài)垂直融合與產(chǎn)品化構(gòu)建軟件生態(tài)芯片量產(chǎn)是前提中國國內(nèi)的AI芯片產(chǎn)業(yè)目前仍處于早期發(fā)展階段，尤其在商業(yè)化方面尚不成熟，市場需求尚未迎來爆發(fā)。產(chǎn)業(yè)中的主要關(guān)注點(diǎn)在于將AI芯片與各自的產(chǎn)業(yè)結(jié)合，以升級(jí)和優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)。其產(chǎn)業(yè)與國際水平之間存在巨大差距，不僅體現(xiàn)在硬件方面，也包括軟件和生態(tài)等領(lǐng)域。?

芯片量產(chǎn)是AI基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展前提：芯片量產(chǎn)能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)模效應(yīng)，降低芯片成本，推動(dòng)AI應(yīng)用的普及和商業(yè)化落地。同時(shí)，芯片產(chǎn)業(yè)鏈的完善發(fā)展，還能夠帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如封測(cè)、材料、設(shè)備等，形成良性循環(huán)，促進(jìn)整個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的壯大。中國在AI芯片領(lǐng)域的自主創(chuàng)新和核心技術(shù)掌握，不僅能夠降低對(duì)外部技術(shù)的依賴，還能夠滿足不同領(lǐng)域和應(yīng)用的個(gè)性化需求。目前在EDA領(lǐng)域，Synopsys、Cadence和Siemens

EDA這三家巨頭聯(lián)合占據(jù)了中國市場約80%的份額，而中國自主研發(fā)的EDA廠商份額僅為11.5%。其中，華大九天在中國EDA市場中占有約6%的份額，位列本土EDA企業(yè)之首，芯片設(shè)計(jì)等底層EDA工具還依賴國外技術(shù)。?

芯片實(shí)現(xiàn)商業(yè)化需構(gòu)建軟件生態(tài)：軟件生態(tài)由軟件技術(shù)棧、開發(fā)者社區(qū)和用戶構(gòu)成。構(gòu)建在芯片之上的軟件生態(tài)決定芯片的可用性和市場接受度，是芯片商業(yè)模式的護(hù)城河，并且軟件生態(tài)可以提供與芯片緊密集成的優(yōu)化算法、編程模型和工具，幫助開發(fā)者充分發(fā)揮芯片的潛力，提升性能和效率。通過優(yōu)化軟件來充分利用芯片的硬件特性，可以在保證穩(wěn)定性的同時(shí)提高計(jì)算速度和能效。?

實(shí)現(xiàn)價(jià)值傳遞必須將軟件生態(tài)與具體垂直行業(yè)產(chǎn)品化結(jié)合：芯片需要與垂直行業(yè)融合，而非孤立存在。產(chǎn)業(yè)當(dāng)前面臨問題是缺乏產(chǎn)品化，導(dǎo)致項(xiàng)目為主。產(chǎn)品化與項(xiàng)目的區(qū)別在于通用性，產(chǎn)品可量產(chǎn)，成本遞減，這是芯片商業(yè)模式成功的關(guān)鍵。通過強(qiáng)大生態(tài)構(gòu)建產(chǎn)品化，建立商業(yè)閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)商業(yè)飛輪效應(yīng)。來源：昆侖芯科技，頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558820行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI基礎(chǔ)設(shè)施廠商類型?

云計(jì)算廠商提供強(qiáng)大計(jì)算能力、復(fù)雜算法框架和豐富的數(shù)據(jù)資源，數(shù)據(jù)服務(wù)及治理商確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性，AI基礎(chǔ)硬件提供商為整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)提供高效硬件支持，共同推動(dòng)AI技術(shù)演進(jìn)和創(chuàng)新中國AI基礎(chǔ)設(shè)施廠商分類云計(jì)算服務(wù)商數(shù)據(jù)服務(wù)及數(shù)據(jù)治理商云計(jì)算廠商在AI基礎(chǔ)設(shè)施中扮演了多重角色，為開發(fā)者和企業(yè)提供了構(gòu)建、運(yùn)行和擴(kuò)展AI應(yīng)用所需的基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)，尤其是算法框架研發(fā)和算力服務(wù)方面數(shù)據(jù)服務(wù)及數(shù)據(jù)治理商負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集、整合、清洗、存儲(chǔ)、安全性、合規(guī)性、分析和監(jiān)控，并為企業(yè)提供技術(shù)和解決方案AI基礎(chǔ)硬件提供商AI基礎(chǔ)硬件提供商主要負(fù)責(zé)開發(fā)和提供高性能、高效能的硬件加速器，以支持各種AI計(jì)算任務(wù)的高效完成AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中游是提供AI生產(chǎn)要素的硬件及軟件服務(wù)商，行業(yè)呈現(xiàn)頭部集中的市場競爭態(tài)勢(shì)，行業(yè)主流廠商分為云計(jì)算服務(wù)廠商、數(shù)據(jù)服務(wù)及數(shù)據(jù)治理商和AI基礎(chǔ)硬件提供商三大類。?云計(jì)算廠商、數(shù)據(jù)服務(wù)及數(shù)據(jù)治理商和AI基礎(chǔ)硬件廠商協(xié)同合作，共同構(gòu)建了一個(gè)相對(duì)完整的AI基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)系統(tǒng)云計(jì)算服務(wù)廠商：具備完善的產(chǎn)品生態(tài)、豐富的客戶資源和較強(qiáng)的C端產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)及數(shù)據(jù)，可反哺產(chǎn)品研發(fā)，基于客戶需求推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新和落地，其中算法框架和大規(guī)模數(shù)據(jù)中心服務(wù)涵蓋在云計(jì)算服務(wù)中，該類廠商在AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)中不僅提供了高性能的計(jì)算資源，更在技術(shù)創(chuàng)新、資源供應(yīng)、算法研發(fā)和平臺(tái)支持等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，代表廠商有百度、騰訊、阿里巴巴、萬國數(shù)據(jù)等。以百度AI大底座為例，AI大底座整合了百度的昆侖芯2代AI芯片、飛漿和文心大模型生態(tài)優(yōu)勢(shì)，通過集中資源獲得大算力和大數(shù)據(jù)，支持大模型訓(xùn)練與推理，以及高并發(fā)的應(yīng)用負(fù)載。數(shù)據(jù)服務(wù)及數(shù)據(jù)治理商：數(shù)據(jù)服務(wù)商幫助企業(yè)獲取、處理和分析數(shù)據(jù)，為業(yè)務(wù)決策提供支持；而數(shù)據(jù)治理商確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、安全和合規(guī)，促使企業(yè)能夠更好地利用數(shù)據(jù)資源。兩者合作，為企業(yè)提供了全面的數(shù)據(jù)管理和優(yōu)化解決方案。數(shù)據(jù)服務(wù)及數(shù)據(jù)治理商如Labelbox、Scale

AI等提供了數(shù)據(jù)標(biāo)注和處理平臺(tái)，幫助用戶準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。AI基礎(chǔ)硬件提供商：專注于開發(fā)和提供用于AI任務(wù)的芯片和服務(wù)器等硬件設(shè)備，其中硬件加速器可以顯著提升模型的訓(xùn)練和推理速度。著名的硬件提供商包括NVIDIA（生產(chǎn)GPU）、Google（生產(chǎn)TPU）等。這些供應(yīng)商不僅在硬件性能上不斷創(chuàng)新，也在為各類AI任務(wù)提供更高效的計(jì)算能力方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。來源：百度智能云，中國日?qǐng)?bào)網(wǎng)，浪潮信息，頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558821行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI基礎(chǔ)設(shè)施商業(yè)模式?

AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)的商業(yè)模式多樣，取決于企業(yè)的技術(shù)實(shí)力、市場定位和客戶需求。不同的策略和模式在滿足市場需求方面展現(xiàn)了創(chuàng)新，其多元化商業(yè)生態(tài)促進(jìn)了AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展AI基礎(chǔ)設(shè)施廠商的商業(yè)模式軟硬件一體化AI硬件銷售技術(shù)授權(quán)與合作AI平臺(tái)即服務(wù)解決方案20%30%35%15%?AI基礎(chǔ)設(shè)施商業(yè)模式在不同的企業(yè)中可能有不同的組合和側(cè)重點(diǎn)，取決于其技術(shù)實(shí)力、市場定位以及客戶需求AI硬件銷售：AI硬件銷售模式涉及從產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、市場推廣到銷售、交付和售后服務(wù)的完整過程。企業(yè)需要在不同階段合理規(guī)劃，并與客戶建立良好的合作關(guān)系，以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的成功銷售和客戶滿意度強(qiáng)。主要針對(duì)產(chǎn)品包括GPU、專用AI芯片、邊緣設(shè)備、服務(wù)器等。技術(shù)授權(quán)與合作：將AI基礎(chǔ)設(shè)施打造成基礎(chǔ)服務(wù)，通過提供API接口或根據(jù)客戶要求集成符合客戶業(yè)務(wù)場景的基礎(chǔ)服務(wù)，客戶可選擇按需付費(fèi)的方式對(duì)API接口按量付費(fèi)，或者以定期支付的方式訂閱基礎(chǔ)服務(wù)。軟硬件一體化解決方案：解決方案提供商以平臺(tái)產(chǎn)品或軟硬件服務(wù)融合應(yīng)用場景，提供各類解決方案。平臺(tái)產(chǎn)品方案是根據(jù)客戶對(duì)產(chǎn)品形態(tài)的需求，以產(chǎn)品售賣使用為主；而軟硬件一體化方案包含軟硬件服務(wù)及開發(fā)運(yùn)營，相比較而言技術(shù)壁壘更高。AI平臺(tái)即服務(wù)：企業(yè)可以提供完整的人工智能開發(fā)和部署平臺(tái)，使開發(fā)者和企業(yè)能夠構(gòu)建、訓(xùn)練、測(cè)試和部署自己的人工智能模型和應(yīng)用程序，而無需自己建立和維護(hù)底層的基礎(chǔ)設(shè)施。這種模式將AI技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施打包為一種服務(wù)，使企業(yè)和開發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂趧?chuàng)新和應(yīng)用開發(fā)，而不必?fù)?dān)心底層的技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施問題。?AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)的主流收費(fèi)方式行業(yè)收費(fèi)方式包括：1）按使用量或調(diào)用次數(shù)收費(fèi)、2）按硬件授權(quán)設(shè)備量與單價(jià)定價(jià)、3）按項(xiàng)目需求定制收費(fèi)三種方式，目前主流收費(fèi)方式是按使用量和解決方案定價(jià)收費(fèi)。廠商根據(jù)軟硬件一體化方案及開發(fā)服務(wù)收費(fèi)

，其中軟硬件主要以軟件為主，包括產(chǎn)品與授權(quán)費(fèi)用；而開發(fā)服務(wù)是項(xiàng)目開發(fā)運(yùn)營及方案定制化服務(wù)。將整個(gè)AI基礎(chǔ)設(shè)施打包給客戶，客戶根據(jù)自身業(yè)務(wù)場景需要自由調(diào)動(dòng)。來源：專家訪談，頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558822行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI基礎(chǔ)設(shè)施競爭壁壘?

中國AI基礎(chǔ)設(shè)施的競爭優(yōu)勢(shì)主要在于技術(shù)、數(shù)據(jù)和生態(tài)資源，其中技術(shù)領(lǐng)域集中在分布式計(jì)算和高性能計(jì)算，數(shù)據(jù)是決定話語權(quán)的資本，而企業(yè)資源和生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建則是實(shí)現(xiàn)突破的重要因素中國AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)競爭壁壘技術(shù)壁壘技術(shù)創(chuàng)新與高性能計(jì)算成為AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的競爭核心01數(shù)據(jù)壁壘資源和生態(tài)系統(tǒng)壁壘02

03擁有高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源至關(guān)重要企業(yè)本身具備資源，并形成生態(tài)系統(tǒng)是制勝的關(guān)鍵?技術(shù)壁壘在AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，技術(shù)能力和創(chuàng)新能力是企業(yè)競爭的核心。具備先進(jìn)的算法、模型和優(yōu)化技術(shù)能夠?yàn)榭蛻籼峁└鼫?zhǔn)確和高效的解決方案。創(chuàng)新不僅意味著不斷研發(fā)新技術(shù)，還包括對(duì)已有技術(shù)的持續(xù)改進(jìn)。高性能計(jì)算和分布式系統(tǒng)也是技術(shù)類壁壘的一部分，因?yàn)槟軌蛱幚泶笠?guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜計(jì)算任務(wù)是成功競爭的關(guān)鍵。?數(shù)據(jù)壁壘在AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)，數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的資源。擁有大量高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源對(duì)于訓(xùn)練和優(yōu)化模型至關(guān)重要。數(shù)據(jù)獲取和處理能力包括數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注和保護(hù)等方面。此外，隨著數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)成為越來越重要的關(guān)注點(diǎn)，遵循法規(guī)和合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)和隱私，也是構(gòu)建數(shù)據(jù)類壁壘的一部分。?資源和生態(tài)系統(tǒng)壁壘AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)需要巨大的資源投入，包括資金、時(shí)間和人力。擁有足夠的資源支持研發(fā)、建設(shè)、運(yùn)營和市場推廣是成功的關(guān)鍵。同時(shí)，建立合作伙伴關(guān)系和生態(tài)系統(tǒng)也是一個(gè)重要的競爭優(yōu)勢(shì)。與其他企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)和行業(yè)領(lǐng)袖合作可以共享知識(shí)、技術(shù)和市場渠道，形成更大規(guī)模的影響力。目前只有企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)資源管理、資源投入和生態(tài)建設(shè)等方面取得平衡，才得以在激烈的市場競爭中脫穎而出。成功的企業(yè)將能夠充分利用這些壁壘，不斷提升自身的競爭力并滿足不斷發(fā)展的市場需求。來源：中國國情國力雜志，專家訪談，頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558823行業(yè)研讀

|2023/09Chapter3AI開發(fā)平臺(tái)?

AI開發(fā)平臺(tái)定義框架?

AI開發(fā)平臺(tái)市場規(guī)模?

AI開發(fā)平臺(tái)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜?

AI開發(fā)平臺(tái)參與者類型?

AI開發(fā)平臺(tái)商業(yè)模式?

AI開發(fā)平臺(tái)競爭壁壘400-072-558824行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI開發(fā)平臺(tái)定義框架?

AI開發(fā)平臺(tái)（也被稱為機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)）是一個(gè)提供整一套AI應(yīng)用開發(fā)流程支持，幫助開發(fā)者降低開發(fā)門檻，并快速集成數(shù)據(jù)處理、模型搭建和應(yīng)用部署的一站式服務(wù)工具平臺(tái)AI開發(fā)平臺(tái)的定義框架數(shù)據(jù)處理模型搭建模型訓(xùn)練模型評(píng)估模型部署數(shù)據(jù)采集Notebook建模監(jiān)督學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率CI/CD工作流AI開發(fā)平臺(tái)流程數(shù)據(jù)篩選數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)分組可視化建模自適應(yīng)匹配配置參數(shù)無監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)混淆矩陣F1分?jǐn)?shù)藍(lán)綠部署監(jiān)控與調(diào)度推理優(yōu)化平均絕對(duì)誤差機(jī)器學(xué)習(xí)框架：Tensorflow、Pytorch、Kersa、Scikit-learn、PaddlePaddle、MindSpore云原生架構(gòu)：微服務(wù)、容器、Serverless、DevOps、技術(shù)底座IaaS云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施：基礎(chǔ)硬件+云計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)AI開發(fā)平臺(tái)的開發(fā)流程包含數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型建立、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、和模型部署五個(gè)基本模塊。通過五個(gè)模塊的搭建流程，使用者可以在低代碼且無需擔(dān)心底層基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維的環(huán)境下開發(fā)AI應(yīng)用。?模塊一：數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)的質(zhì)量是機(jī)器學(xué)習(xí)算法搭建的重要核心部分，數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞將直接決定機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能。AI開發(fā)平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)通常包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)分組以及數(shù)據(jù)增強(qiáng)五個(gè)功能環(huán)節(jié)。通過這五步，AI開發(fā)平臺(tái)的使用者可以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和輸出，為下一步的模型建立做好充足的準(zhǔn)備。?模塊二：模型搭建模型搭建是在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好后進(jìn)行模型篩選和參數(shù)調(diào)配的過程，根據(jù)清洗好后的數(shù)據(jù)特征，AI開發(fā)平臺(tái)會(huì)提供不同的算法模型供開發(fā)者選擇。AI開發(fā)平臺(tái)的模型搭建環(huán)節(jié)包括模型選擇和參數(shù)調(diào)配。模型選擇可以通過四步來完成：1、匹配模型：AI開發(fā)平臺(tái)會(huì)通過開發(fā)者提供的數(shù)據(jù)推薦和匹配合適的算法模型。2、設(shè)置架構(gòu)及參數(shù)：選擇好合適的模型后需要對(duì)該模型進(jìn)行特定的參數(shù)調(diào)配。以隨機(jī)森林算法為例，開發(fā)者需要預(yù)設(shè)K值；以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，開發(fā)者需要預(yù)設(shè)神經(jīng)層數(shù)、節(jié)點(diǎn)數(shù)、激活函數(shù)等。來源：信通院，華為云、阿里云、頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558825行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI開發(fā)平臺(tái)市場規(guī)模?

2022年中國AI開發(fā)平臺(tái)市場規(guī)模達(dá)257.3億元，過去五年的CAGR達(dá)到了62.9%。隨著云計(jì)算技術(shù)的成熟和大模型的應(yīng)用突破，中國AI開發(fā)平臺(tái)將繼續(xù)保持高速增長態(tài)勢(shì)，市場規(guī)模在2027年達(dá)到785.2億元中國AI開發(fā)平臺(tái)行業(yè)市場規(guī)模（按營收測(cè)算），2017年-2027年預(yù)測(cè)單位：億元CAGR：24.9%900云計(jì)算大廠800AI創(chuàng)業(yè)公司700600500CAGR：62.9%400300200100020170.0522.520180.0635.020190.1453.520200.4493.620210.8220221.502023E1.92024E2.32025E2.92026E3.72027E4.6AI創(chuàng)業(yè)公司云計(jì)算大廠155.9257.3321.6402.0502.5628.2785.2AI開發(fā)平臺(tái)市場營收規(guī)模中國AI開發(fā)平臺(tái)的市場規(guī)?？梢郧蟹譃樵朴?jì)算科技大廠側(cè)的AI開發(fā)平臺(tái)營收+人工智能創(chuàng)業(yè)公司側(cè)的AI開發(fā)平臺(tái)營收。目前，云計(jì)算大廠憑借著云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)的優(yōu)勢(shì)，是AI開發(fā)平臺(tái)市場營收規(guī)模主要的貢獻(xiàn)者AI創(chuàng)業(yè)公司AI開發(fā)平臺(tái)營收規(guī)模云計(jì)算大廠AI開發(fā)平臺(tái)營收規(guī)模?2022年，中國AI開發(fā)平臺(tái)的市場規(guī)模為257.3億元，行業(yè)未＋來的市場有望繼續(xù)高速拓寬中國AI開發(fā)平臺(tái)2022年的市場規(guī)模為257.3億元。2017-2022年的復(fù)合增長率達(dá)到62.9%，增速迅猛。高增速的主要原因有兩點(diǎn)：1.AI成為國家重要的發(fā)展戰(zhàn)略方向，“十三五”、“十四五”規(guī)劃均指明中國要發(fā)展成為人工智能產(chǎn)業(yè)強(qiáng)國，需要在各方面加強(qiáng)推進(jìn)AI在行業(yè)的深化。2.云計(jì)算技術(shù)和硬件基礎(chǔ)設(shè)施的高速發(fā)展為AI開發(fā)平臺(tái)提供了良好的發(fā)展土壤。云計(jì)算提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量、硬件升級(jí)加快了AI模型開發(fā)的效率。綜合兩個(gè)因素的疊加，AI開發(fā)平臺(tái)的市場規(guī)模在過去六年內(nèi)迅速的攀升。AIAI云計(jì)算大廠的年?duì)I收開發(fā)平臺(tái)的業(yè)務(wù)滲透率AI開發(fā)平臺(tái)的業(yè)務(wù)滲透率創(chuàng)業(yè)公司的年?duì)I收?大模型會(huì)拓寬AI應(yīng)用，AI開發(fā)平臺(tái)有望繼續(xù)保持高速增長隨著Chatgpt在大模型的突破，AI在各行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用有望繼續(xù)拓寬。隨著行業(yè)逐步踏入百億千億的規(guī)模，發(fā)展速度會(huì)相對(duì)放緩，未來5年預(yù)計(jì)會(huì)以24.9%的復(fù)合增長率增長至2027年的785.2億元。來源：阿里云、騰訊云、天翼云，頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558826行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI開發(fā)平臺(tái)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜?

中國AI開發(fā)平臺(tái)的產(chǎn)業(yè)鏈上游為支撐AI開發(fā)平臺(tái)運(yùn)行的基礎(chǔ)設(shè)施組成，中游為提供AI開發(fā)平臺(tái)服務(wù)的云計(jì)算廠商和人工智能企業(yè)，下游為使用AI開發(fā)平臺(tái)的企業(yè)級(jí)和消費(fèi)級(jí)用戶中國AI開發(fā)平臺(tái)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜，2023年AI芯片供應(yīng)商云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商基礎(chǔ)設(shè)施上游云原生架構(gòu)持續(xù)交付容器聲明式API微服務(wù)無服務(wù)服務(wù)網(wǎng)格機(jī)器學(xué)習(xí)框架AI開發(fā)平臺(tái)供應(yīng)商云計(jì)算廠商人工智能企業(yè)中游?人工智能創(chuàng)業(yè)公司通過AI開發(fā)平臺(tái)集成現(xiàn)有的業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)擴(kuò)大影響力、吸引開發(fā)者、探索商業(yè)模式。代表企業(yè)有商湯科技、第四范式、明略科技、曠視科技等。?云計(jì)算科技大廠通過打造AI開發(fā)平臺(tái)帶動(dòng)云計(jì)算全線條的業(yè)務(wù)增長，代表企業(yè)由阿里云、亞馬遜云、華為云等組成。三大電信運(yùn)營商企業(yè)級(jí)用戶消費(fèi)級(jí)用戶智慧金融智慧電商智慧政務(wù)智慧醫(yī)療智慧教育智慧電信數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型評(píng)估數(shù)據(jù)標(biāo)注模型訓(xùn)練模型調(diào)配模型存儲(chǔ)下游智慧公檢法

智慧生活服務(wù)?消費(fèi)級(jí)用戶包括需要進(jìn)行自主研發(fā)的AI團(tuán)隊(duì)和個(gè)人消費(fèi)者。這類群體的特征是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的能力掌握尚淺，使用低門檻的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)有助于提升他們的研發(fā)能力。?企業(yè)級(jí)的用戶主要通過使用AI開發(fā)平臺(tái)進(jìn)行業(yè)務(wù)拓展和升級(jí)。通常情況下，迭代速度快、模型參數(shù)需要不斷調(diào)優(yōu)的業(yè)務(wù)場景對(duì)AI開發(fā)平臺(tái)的需求更大，例如反欺詐、廣告推送、行為預(yù)測(cè)等業(yè)務(wù)場景。注：圖譜中所展示logo順序及大小無實(shí)際意義，不涉及排名，僅展示部分行業(yè)代表性企業(yè)來源：頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558827行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI開發(fā)平臺(tái)參與者類型?

中國的AI開發(fā)平臺(tái)主要由兩類廠商構(gòu)成。第一類是依托于自身基礎(chǔ)設(shè)施而打造一站式AI開發(fā)平臺(tái)的云計(jì)算科技大廠；第二類是注重于某個(gè)特定技術(shù)領(lǐng)域的人工智能創(chuàng)業(yè)公司中國AI開發(fā)平臺(tái)典型廠商分類中國AI開發(fā)平臺(tái)服務(wù)供應(yīng)商分類云計(jì)算科技大廠人工智能創(chuàng)業(yè)公司?云計(jì)算科技大廠通過打造AI開發(fā)平臺(tái)帶動(dòng)云計(jì)算全線條的業(yè)務(wù)增長中國的AI開發(fā)平臺(tái)主要由兩類廠商構(gòu)成。第一類是依托于自身基礎(chǔ)設(shè)施而打造一站式AI開發(fā)平臺(tái)的云計(jì)算科技大廠，代表企業(yè)由阿里云、百度智能云、亞馬遜云、華為云等組成。這些企業(yè)擁有自己的大規(guī)模數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算平臺(tái)，可以提供從基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用的全套服務(wù)。這類企業(yè)切入AI開發(fā)平臺(tái)的角度多是帶動(dòng)用戶使用自家云計(jì)算的全套資源，從而帶動(dòng)多個(gè)業(yè)務(wù)線的營收發(fā)展。?人工智能創(chuàng)業(yè)公司通過AI開發(fā)平臺(tái)集成現(xiàn)有的業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)擴(kuò)大影響力、吸引開發(fā)者、探索商業(yè)模式第二類企業(yè)是人工智能相關(guān)的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，代表企業(yè)有商湯科技、第四范式、明略科技、曠視科技等。這類企業(yè)一般注重于某個(gè)特定的AI領(lǐng)域，例如商湯科技和曠世科技都是計(jì)算機(jī)視覺起家的企業(yè)，第四范式則是決策AI領(lǐng)域的佼佼者，明略科技則是專注于大數(shù)據(jù)科技的企業(yè)。這類企業(yè)切入AI開發(fā)平臺(tái)的角度更多是集成公司的現(xiàn)有業(yè)務(wù)，通過運(yùn)用自身領(lǐng)先的相關(guān)技術(shù)嵌入AI開發(fā)平臺(tái)從而吸引更多的開發(fā)者，從而達(dá)到業(yè)務(wù)宣傳、商業(yè)模式探索、和擴(kuò)大業(yè)內(nèi)影響力的目的。中國AI創(chuàng)業(yè)公司分類計(jì)算機(jī)視覺智能語音NLP決策AI數(shù)據(jù)科學(xué)注：圖譜中所展示logo順序及大小無實(shí)際意義，不涉及排名，僅展示部分行業(yè)代表性企業(yè)來源：騰訊云，專家訪談、頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558828行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI開發(fā)平臺(tái)商業(yè)模式?

AI開發(fā)平臺(tái)的商業(yè)模式分為按需付費(fèi)和按包周期付費(fèi)。按需付費(fèi)更為靈活，適用于不可預(yù)測(cè)的場景；按包周期付費(fèi)性價(jià)比更高，適用于長期使用的用戶。存儲(chǔ)、計(jì)算、監(jiān)控是三個(gè)通用的付費(fèi)觸發(fā)場景中國AI開發(fā)平臺(tái)行業(yè)商業(yè)模式按需付費(fèi)按包周期付費(fèi)?靈活調(diào)用??價(jià)格優(yōu)惠?適用不可預(yù)測(cè)流量場景適用長期使用者?AI開發(fā)平臺(tái)的計(jì)費(fèi)方式1——按需付費(fèi)AI開發(fā)平臺(tái)的第一種收費(fèi)方式為按需付費(fèi)。按需付費(fèi)的購買方式較為靈活，可以即開即停，適用于資源波動(dòng)，需求量預(yù)測(cè)難度高的場景。?AI開發(fā)平臺(tái)的計(jì)費(fèi)方式2——按包周期（包年/包月）計(jì)費(fèi)AI開發(fā)平臺(tái)的第二種收費(fèi)方式為按包周期計(jì)費(fèi)。目前中國的AI開發(fā)平臺(tái)普遍的計(jì)費(fèi)周期為按月付費(fèi)或按年付費(fèi)。這種計(jì)費(fèi)方式更適用于可預(yù)估資源使用周期的場景，價(jià)格在同樣在資源量使用場景下更優(yōu)惠，更適合長期使用者購買。內(nèi)容存儲(chǔ)計(jì)算資源消息通知不同的AI開發(fā)平臺(tái)擁有不同的定制化計(jì)費(fèi)方式，但經(jīng)過橫向?qū)Ρ?，中國的AI開發(fā)平臺(tái)通常會(huì)擁有3個(gè)通用的收費(fèi)觸發(fā)場景，分別為存儲(chǔ)費(fèi)用、計(jì)算資源費(fèi)用、和消息通知費(fèi)用?計(jì)費(fèi)觸發(fā)節(jié)點(diǎn)1——存儲(chǔ)費(fèi)用AI開發(fā)平臺(tái)的存儲(chǔ)服務(wù)方式一般分為三種，第一種為對(duì)象存儲(chǔ)，如百度智能云BOS、華為云OBS，提供簡單可擴(kuò)展的多類型存儲(chǔ)適應(yīng)能力；第二種為云數(shù)據(jù)庫服務(wù)，如百度智能云DocDB、華為RDS

for

MySQL，提供可靠的數(shù)據(jù)管理服務(wù)；第三種為云硬盤服務(wù)，如華為云EVS等，提供持久穩(wěn)定性的存儲(chǔ)服務(wù)。?計(jì)費(fèi)觸發(fā)節(jié)點(diǎn)2——資源費(fèi)用當(dāng)用戶在開發(fā)AI模型時(shí)使用計(jì)算資源便會(huì)觸發(fā)計(jì)算資源費(fèi)用，計(jì)算資源可能在各類AI模型開發(fā)平臺(tái)的全流程中產(chǎn)生。?計(jì)費(fèi)觸發(fā)節(jié)點(diǎn)3——消息通知費(fèi)用當(dāng)用戶完成應(yīng)用部署時(shí)，可以選擇開啟消息通知服務(wù)，以便開發(fā)者收到事件狀態(tài)的實(shí)時(shí)運(yùn)作情況，從而更好地監(jiān)控工作流程的狀態(tài)。來源：弗若斯特沙利文，頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558829行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI開發(fā)平臺(tái)競爭壁壘?

AI開發(fā)平臺(tái)通過打造三個(gè)方面的競爭壁壘來提高企業(yè)的市場競爭力和持續(xù)獲客留存的能力。這三個(gè)方面分別是平臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施完善度、適配類型豐富度以及平臺(tái)使用的簡易程度中國AI開發(fā)平臺(tái)的競爭壁壘010203基礎(chǔ)設(shè)施壁壘數(shù)據(jù)調(diào)取速度、云原生技術(shù)成熟度、算力承載能力、芯片計(jì)算速度、資源性價(jià)比適配豐富度壁壘AI計(jì)算芯片匹配豐富度、操作系統(tǒng)匹配豐富度、機(jī)器學(xué)習(xí)框架匹配豐富度、服務(wù)協(xié)議匹配豐富度使用簡易度壁壘全流程運(yùn)行可視化、系統(tǒng)性簡易操作、全流程監(jiān)測(cè)功能、模塊拖拽操作簡易性?衡量基礎(chǔ)設(shè)施完善度壁壘的重要指標(biāo)是產(chǎn)品性價(jià)比AI開發(fā)平臺(tái)通過打造三方面的競爭壁壘來提高企業(yè)的市場競爭力和持續(xù)獲客留存的能力，分別是平臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施完善度、適配類型豐富度以及平臺(tái)使用的簡易程度。從基礎(chǔ)設(shè)施端分析，AI開發(fā)平臺(tái)通過基礎(chǔ)計(jì)算能力、數(shù)據(jù)調(diào)用速度與安全性與算法庫的成熟度打造完善的基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)環(huán)境，并依托云原生的技術(shù)特性幫助AI開發(fā)者以更少的成本進(jìn)行更大規(guī)模的開發(fā)。因此，AI開發(fā)平臺(tái)服務(wù)的性價(jià)比是衡量基礎(chǔ)設(shè)施完善度壁壘的重要因素，例如，華為云、阿里云與亞馬遜云的價(jià)格方案是行業(yè)中最低的，完善的基礎(chǔ)設(shè)施成為這些企業(yè)的強(qiáng)大競爭壁壘。?適配豐富度幫助企業(yè)打開市場、拓展更多應(yīng)用場景AI開發(fā)者在部署AI應(yīng)用時(shí)，從產(chǎn)品開發(fā)到終端部署的過程中會(huì)遇到多種不同的環(huán)境和協(xié)議，需要手動(dòng)進(jìn)行修改調(diào)試或變更環(huán)境，導(dǎo)致成本高昂。優(yōu)秀的AI開發(fā)平臺(tái)則可以幫助AI開發(fā)者無需擔(dān)心環(huán)境差異，專注在AI應(yīng)用本身的開發(fā)。例如，百度BML支持市面99.9%的AI服務(wù)協(xié)議。亞馬遜云SageMaker則支持市面上99%的主流AI計(jì)算框架，幫助開發(fā)者不受開發(fā)環(huán)境的限制，在不同應(yīng)用場景中可進(jìn)行隨意切換。?

用戶操作交互的簡易性反映了產(chǎn)品的工程力和技術(shù)底蘊(yùn)，進(jìn)一步拉低開發(fā)門檻由于AI開發(fā)平臺(tái)面對(duì)的群體非專業(yè)AI工程師，其產(chǎn)品的交互能力和使用簡易程度將提高客群留存度并向下開拓更多客群。在使用簡易度方面，亞馬遜云Sagemaker的AIstudio是業(yè)內(nèi)公認(rèn)的標(biāo)桿。SageMaker

studio基于Web的可視化界面，為開發(fā)者提供AI開發(fā)所有步驟的訪問工具，配合其清潔簡易的操作風(fēng)格，AI開發(fā)者可以迅速上手并直觀地了解每一個(gè)開發(fā)步驟的狀態(tài)，成為眾多AI開發(fā)者的首要選擇。來源：專家訪談，頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558830行業(yè)研讀

|2023/09Chapter4AI大模型?

AI大模型定義?

AI大模型特點(diǎn)及意義?

AI大模型市場規(guī)模?

AI大模型產(chǎn)業(yè)鏈分析?

AI大模型參與者分析?

AI大模型商業(yè)價(jià)值?

AI大模型行業(yè)發(fā)展400-072-558831行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI大模型定義?

AI大模型是AI預(yù)訓(xùn)練大模型的簡稱，通過在大規(guī)模數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，無需大量微調(diào)即可支持各種應(yīng)用，具備多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、高級(jí)優(yōu)化算法和強(qiáng)大計(jì)算資源，顯著提升了AI的通用性和實(shí)用性AI大模型定義框架Transformer、GAN、CNN、RNN等架構(gòu)涌現(xiàn)性擴(kuò)展性復(fù)合性強(qiáng)化技術(shù)的融合解決傳統(tǒng)AI痛點(diǎn)增強(qiáng)AI能力通過海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練有效集成自然語言處理等多個(gè)人工智能核心研究領(lǐng)域的多項(xiàng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)大模型能有效支撐智能終端、平臺(tái)、系統(tǒng)等產(chǎn)品應(yīng)用落地，解決壁壘多、部署難等問題在海量通用數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練以具備多種基礎(chǔ)能力，擺脫傳統(tǒng)人工智能能力碎片化、作坊式開發(fā)的局限1+1>2的融合式涌現(xiàn)微調(diào)以應(yīng)用于不同的場景（以

chatGPT

為例）chatGPTLLM（NLP）AI大模型AGI解決各種復(fù)雜任務(wù)?AI大模型具有涌現(xiàn)性、擴(kuò)展性、復(fù)合性等特征，降低了開發(fā)門檻，提高了精度和泛化能力，提升了內(nèi)容生成質(zhì)量和效率，實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng)AI技術(shù)的突破AI大模型具有涌現(xiàn)性、擴(kuò)展性、復(fù)合性等特征，這些特征使得AI大模型在很多方面都表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能。首先，AI大模型能夠降低AI開發(fā)門檻。傳統(tǒng)的AI技術(shù)通常需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，而AI大模型通過自身的學(xué)習(xí)能力，可以在一定程度上自動(dòng)地學(xué)習(xí)和提取數(shù)據(jù)中的特征，從而降低了AI開發(fā)的難度。這使得更多的開發(fā)者和企業(yè)能夠更容易地利用AI技術(shù)來解決問題。其次，AI大模型可以提高模型的精度和泛化能力。由于AI大模型具有豐富的表示能力，它可以在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)到更多的特征和規(guī)律，從而提高模型在處理各種任務(wù)時(shí)的準(zhǔn)確性。此外，AI大模型還可以通過遷移學(xué)習(xí)等方法，將在一個(gè)任務(wù)上學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到其他任務(wù)上，從而提高模型的泛化能力。再者，AI大模型可以提高內(nèi)容生成的質(zhì)量和效率。在自然語言處理、圖像識(shí)別等領(lǐng)域，AI大模型可以根據(jù)輸入的信息生成更加豐富、準(zhǔn)確的內(nèi)容。這不僅可以提高用戶體驗(yàn)，還可以降低企業(yè)的運(yùn)營成本。例如，在新聞撰寫、廣告創(chuàng)意等方面，AI大模型可以幫助企業(yè)快速生成高質(zhì)量的內(nèi)容。最后，AI大模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng)AI技術(shù)的突破。傳統(tǒng)的AI技術(shù)通常局限于某一特定領(lǐng)域或任務(wù)，而AI大模型通過其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，可在多個(gè)領(lǐng)域和任務(wù)之間進(jìn)行泛化。這使得AI大模型具有更廣泛的應(yīng)用前景，有望推動(dòng)AI技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用?？傊珹I大模型通過其涌現(xiàn)性、擴(kuò)展性、復(fù)合性等特征，實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng)AI技術(shù)的突破。這使得AI大模型在降低開發(fā)門檻、提高模型精度和泛化能力、提高內(nèi)容生成質(zhì)量和效率等方面具有多種價(jià)值，為各行各業(yè)帶來了巨大的發(fā)展?jié)摿?。來源：專家訪談，張俊林《由ChatGPT反思大語言模型（LLM）的技術(shù)精要》，頭豹研究院，弗若斯特沙利文400-072-558832行業(yè)研讀

|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——AI大模型特點(diǎn)及意義?

AI大模型的商業(yè)價(jià)值體現(xiàn)在增強(qiáng)模型的泛化能力、提高內(nèi)容生成效率和質(zhì)量、降低開發(fā)門檻、提高模型精確度等方面，這些特點(diǎn)推動(dòng)著人工智能應(yīng)用和技術(shù)進(jìn)步，為各行各業(yè)創(chuàng)造了更多創(chuàng)新機(jī)會(huì)AI大模型特點(diǎn)及意義分析AI大模型的五大特點(diǎn)增強(qiáng)模型泛化能力大模型通過學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)和任務(wù)獲得廣泛知識(shí)，捕捉更多細(xì)節(jié)，更好地泛化到新的數(shù)據(jù)集和任務(wù)中。降低開發(fā)門檻提高內(nèi)容生成質(zhì)量和效率大模型通過自動(dòng)學(xué)習(xí)更多的特征和規(guī)律，減少手動(dòng)特征工程的需求，使開發(fā)者能更輕松地構(gòu)建高質(zhì)量的模型。大模型可以更好地捕捉和分析信息，用于生成高質(zhì)量的內(nèi)容，提升生成效率，例如生成對(duì)話、摘要、翻譯等。大模型的基本價(jià)值提高模型精度開放性大模型的開源性和可復(fù)制性可以促進(jìn)學(xué)術(shù)研究的發(fā)展和技術(shù)的普及，加速人工智能技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用。大模型擁有更多的參數(shù)和更深的層次結(jié)構(gòu)，能對(duì)復(fù)雜的模式和規(guī)律進(jìn)行準(zhǔn)確建模，并通過不斷學(xué)習(xí)和更新自己的參數(shù)提高性能和準(zhǔn)確度?AI大模型降低了開發(fā)門檻，提高了精度和泛化能力，提高了內(nèi)容生成質(zhì)量和效率，實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)AI技術(shù)的突破，加速了人工智能技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用AI大模型具有降低開發(fā)門檻、提高模型精度和泛化能力、提高內(nèi)容生成質(zhì)量和效率等多種價(jià)值，實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng)AI技術(shù)的突破。首先，大模型可以降低機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理應(yīng)用的開發(fā)門檻。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理應(yīng)用通常需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，以及復(fù)雜的算法和模型結(jié)構(gòu)。而AI大模型通過其龐大的參數(shù)量和強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，可以自動(dòng)地從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取有用的特征，從而簡化了應(yīng)用開發(fā)的流程，降低了開發(fā)門檻。其次，大模型可以提高模型的精度和泛化能力。在訓(xùn)練過程中，AI大模型可以通過不斷地學(xué)習(xí)和更新自己的參數(shù)來提高模型的性能和準(zhǔn)確度。此外，由于AI大模型具有豐富的表示能力，它們可以更好地捕捉到數(shù)據(jù)的復(fù)雜模式和規(guī)律，從而提高模型的泛化能力。這意味著AI大模型可