20210721-艾瑞股份-2021年中国人工智能基础层行业发展研究报告_60页_2mb

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，主要包括智能计算集群、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。其价值在于提升AI技术价值释放效率、解决企业AI生产力稀缺问题、推动AI产业社会化分工与效率化生产。

主要观点

• 算力、算法、数据是AI产业发展的三大核心要素，AI基础层通过提供这些资源，助力AI在各行业和场景落地。
• AI基础层市场规模增长迅速，2020年为497亿元，占AI产业总规模的33%；预计2025年将达到2475亿元，2021-2025年CAGR为38%。
• AI芯片是算力模块的核心，2020年市场规模为197亿元，预计2025年将达1385亿元，CAGR为47%。
• AI技术开放平台和AI应用模型效率化生产平台是智能模型敏捷开发工具的重要组成部分，2020年市场规模为225亿元，预计2025年达730亿元，CAGR为26%。
• 数据基础服务与治理平台是AI应用的数据支撑，2020年市场规模为37亿元，预计2025年达107亿元，CAGR为25%。

关键信息

智能计算集群

• 提供AI模型开发、训练或推理所需的算力资源，包括系统级AI芯片、异构智能计算服务器和人工智能计算中心。
• 企业自建数据中心需求增长，AI服务器占比逐渐提高。
• 超算/数据中心分为G端（政府主导）和B端（企业主导），两者在存量替换与增量增长方面各有贡献。

AI服务器综合能力维度

• 包括板卡芯片组配置、硬盘-网络带宽-操作系统、机箱结构设计三大维度。
• 板卡芯片组是AI服务器运行效率的核心，硬盘、网络带宽和操作系统是其运作基础。

AI芯片市场

• 2020年市场规模为197亿元，预计2025年达1385亿元，CAGR为47%。
• GPU是当前主流，但ASIC和FPGA在特定场景下更具优势。
• 云端推理和端侧推理将成为未来AI芯片市场的主要增长动力。

云化AI算力

• 云化AI算力通过虚拟化、按需分配、统一调度等方式，降低企业AI部署成本与复杂度。
• 有助于实现AI模型训练与推理的高效、低成本运作。

AI模型敏捷开发工具

• 包括开源算法框架、AI开放平台与AI应用模型效率化生产平台。
• 通过API规模经济与效率化生产平台实现产业广度与深度拓展。
• 2020年市场规模为225亿元，预计2025年达730亿元，CAGR为26%。

数据基础服务与治理平台

• 数据基础服务包括数据采集、标注、清洗与质检。
• 数据治理平台负责多源异构数据的管理与治理，提升数据质量与可用性。
• 2020年市场规模为37亿元，预计2025年达107亿元，CAGR为25%。

AI基础层发展趋势

• AI基础层资源正从粗放式单点工具向集约型、精细化资源演进。
• 未来AI基础层将实现自主可控，国产芯片、操作系统与数据库将逐步崛起。
• 产业进入低技术门槛、低部署成本、各产业深度参与、双向共建的效率化生产阶段。

典型企业案例

商汤科技

• 构建SenseCore AI大装置，提供算力、平台与算法的三位一体支持。
• 推动AI在城市治理、企业服务与个人生活场景中的应用。
• 实现AI的自动化、自适应生产，降低AI应用成本。

第四范式

• 提供覆盖算力、数据治理与模型开发的全栈AI基础资源。
• 以HyperCycle ML技术架构实现AI全流程自动化。
• 在金融、制造、医疗等领域成功落地上万个AI应用。

爱数智慧

• 以MagicHub.io开源社区、对话式AI训练数据集和Annotator®5.0智能化标注平台为核心业务。
• 提出数据配比2-8原则，优化数据通用性与定制性比例。
• 通过ISO/IEC 27701认证确保数据安全与隐私合规。

发展洞察

• AI基础层的资本热度高，2015-2021年Q1融资事件达208起。
• 私有云部署仍是AI应用模型效率化生产平台的主要部署方式，市场仍具蓝海潜力。
• API经济带动AI技术开放平台发展，计算机视觉与语音技术为主要收入来源。
• 数据治理作为数据中台的重要组成部分，市场规模稳步增长，预计2025年达50亿元。
• AI基础层正从技术驱动向业务驱动转变，推动AI产业向效率化、社会化、工业化发展。

产业图谱

• AI基础层涉及多个细分领域，包括AI芯片、AI服务器、AI开放平台、AI数据治理等。
• 产业链结构清晰，上游为数据源与基础设施，中游为数据产品与AI工具，下游为各行业应用。
• 行业集中度逐步提升，头部企业将在未来占据更大市场份额。

政策支持

• 政策以规划、鼓励、建设为倾向，覆盖算力、数据与算法开发。
• 强调超算中心、AI芯片、数据治理、AI开放平台等关键领域。
• 促进开源开放、数据共享与AI技术协同，推动AI产业链完善与协同创新。

技术与市场前景

• AI基础层正从工具属性向资源属性演进，推动AI从“技术落地”向“效率化生产”转变。
• 随着端-边-云协同模式的普及，AI算力将更加泛在与高效。
• 未来，数据治理、AI芯片与AI开放平台将成为AI基础层发展的主要驱动力。

总结

人工智能基础层作为AI产业发展的基础设施，其市场规模与技术成熟度持续提升，未来将推动AI技术更广泛、更高效地应用到各行业。随着政策支持、技术进步与市场需求增长，AI基础层将逐步实现自主可控与集约化发展，为AI工业化进程提供坚实支撑。