艾瑞咨询-2021年中国人工智能基础层行业发展研究报告_60页_5mb

中国人工智能基础层行业发展研究报告总结

核心内容概述

人工智能基础层是支撑AI应用模型开发及落地的必要资源，主要由智能计算集群、智能模型敏捷开发工具和数据基础服务与治理平台三大模块构成。该层资源对于推动AI技术价值释放、降低企业AI部署成本、实现各产业深度参与与双向共建具有重要作用。

主要观点与关键信息

1. 人工智能基础层的价值

• AI基础层可在多环节提效，解决中小企业AI生产力稀缺问题。
• AI企业可借助基础层资源应对下游长尾需求，实现业务增长。
• 基础层工具属性标志着AI产业社会化分工的出现，推动效率化生产。

2. 市场规模与增长

• 2020年，中国人工智能基础层市场规模为497亿元，占AI产业总规模的33%。
• 2021-2025年，基础层市场规模CAGR为38%，预计2025年将达到2475亿元。
• AI芯片是推动基础层增长的主要动力，预计2025年市场规模将达1385亿元，CAGR为47%。

3. 智能计算集群

• 智能计算集群包括AI芯片、异构服务器与计算中心，是AI模型训练与推理的基础。
• 企业自建数据中心的需求增长，AI服务器占比逐渐提升。
• 存量市场将推动绿色化改造，增量市场将扩展至边缘计算与云端数据中心。

4. 智能模型敏捷开发工具

• 工具包括开源框架、AI开放平台与效率化生产平台，推动AI应用的快速开发与部署。
• 2020年市场规模为225亿元，2025年预计达730亿元，CAGR为26%。
• API规模经济与效率化生产平台共同推动产业广度与深度发展。

5. 数据基础服务与治理平台

• 数据治理是AI应用的重要支撑，包括数据采集、标注、清洗、质检等。
• 2020年市场规模为37亿元，预计2025年达107亿元，CAGR为25%。
• 面向AI的数据治理融合NLP、KG、ML等技术，提升数据质量与治理效率。

6. 政策与市场趋势

• 政策鼓励算力、数据与算法的协同发展，强调开源开放、数据安全与AI基础设施建设。
• AI基础层发展向集约化、精细化演进，自主可控能力逐步增强。

7. 企业案例

• 商汤科技：通过SenseCore AI大装置整合算力、平台与算法，推动AI工业化发展。
• 第四范式：提供SageOne算力平台与SageAIOS 2.0操作系统，助力企业实现AI规模化落地。
• 爱数智慧：以MagicHub.io开源社区、对话式AI训练数据集与Annotator®5.0标注平台为核心，赋能五大行业。

人工智能基础层发展洞察

• 行业集中度提升：随着技术门槛提高，中小企业将面临更大竞争压力，头部企业将逐步形成优势。
• 资源向集约型发展：AI基础层资源将逐步实现高效协同与模块化服务，满足多场景需求。
• 自主可控趋势：国产AI芯片、操作系统与数据库等配套设施将稳步崛起，提升产业安全与效率。

AI基础层的未来展望

• 算力与数据协同：端-边-云协同模式将成为主流，提升AI模型训练与推理效率。
• 算法与场景融合：AI算法企业将向特定场景定制化发展，推动细分市场增长。
• 数据治理与AI结合：数据治理将更加智能化，通过NLP、ML等技术实现数据价值最大化。

市场增长驱动因素

• AI企业业务突破：企业需借助基础层资源应对长尾需求，实现业务增长。
• 政策支持：新基建、半导体自主可控等政策为AI基础层发展提供支持。
• 行业智能化转型：传统行业对AI应用的迫切需求推动基础层市场增长。

产业图谱与增长模型

• 产业图谱：涵盖AI芯片、数据服务、算法平台等，展示各细分领域企业分布。
• 增长模型：AI基础层市场将经历从粗放式单点工具向集约型、精细化资源演进，推动产业效率提升。

结论

人工智能基础层作为AI产业发展的核心支撑，正逐步向集约化、专业化方向发展，成为推动AI技术落地、提升行业效率的关键环节。随着政策支持、技术进步与市场需求的增长，基础层市场规模将持续扩大，未来将呈现更高效的资源协同与更广泛的应用场景。