2021年中国AI开发平台市场报告-32页_12mb

2021年中国AI开发平台市场报告总结

核心内容概述

本报告分析了2021年中国AI开发平台市场的发展情况，涵盖平台架构、商业模式、市场规模、竞争要素、头部企业案例等内容。核心内容聚焦于AI开发平台的技术演进、市场增长及企业竞争格局，重点强调自研AI芯片、云原生架构、弹性分布式训练服务和MLOps能力成为平台核心竞争力。同时，报告指出模型调用业务将成为未来营收增长的重要驱动力。

主要观点

1. 平台架构

• AI芯片：自研AI芯片成为核心竞争力，呈现架构创新、形态演进、软硬一体化趋势。
• 云原生架构：提供更敏捷、高质量的应用交付和更简单、高效的应用管理，支持资源弹性扩展。
• 弹性分布式训练服务：提升资源利用率，实现降本增效。
• MLOps能力：提升团队协作效率，简化机器学习生命周期管理，增强平台灵活性与速度。

2. 商业模式

• AI开发平台的商业模式以提供AI技术接口和开发工具为主，计费方式包括免费、按调用量计费、包年或包月。
• 开发者流量与平台规模是营收的决定性因素，实现规模化运营是关键发展战略。

3. 市场规模

• 2020年中国AI开发平台营收突破200亿元，预计未来将保持增长。
• 现阶段算力、数据、模型调用、部署/维护四项业务占比约为4:3:2:1。
• 随着推断应用占比的提升，数据业务营收占比将下降，而模型调用业务将显著增长。

4. 竞争要素

• 核心竞争围绕“提升自身服务供应能力”与“满足客户需求能力”展开。
• 硬实力包括智能标注、机器学习框架、预训练模型。
• 软实力包括AutoML、以开发者为中心的服务能力。

关键信息

1. 技术发展

• AI芯片：主流AI处理器为SoC，未来通用加专用芯片将成主流。
• 云原生：支持容器、微服务、DevOps等技术，提升平台灵活性与效率。
• MLOps：实现机器学习流程的自动化与可重复性，提升开发效率与部署质量。
• 框架工具：TensorFlow和PyTorch占据主导地位，中国厂商如百度飞桨、华为MindSpore等正在逐步构建自身生态。

2. 预训练模型

• 预训练模型将向“大”与“小”两个方向发展，提升模型性能与灵活性。
• 模型调用业务将显著增长，推动AI在垂直场景中的应用深化。

3. 企业案例

• 亚马逊云科技：提供高兼容性、模块化的AI平台服务，支持TensorFlow、PyTorch等主流框架，覆盖广泛应用场景。
• 华为ModelArts：一站式AI开发平台，支持数据管理、开发管理、训练管理、模型管理、部署管理、镜像管理。
• 百度飞桨：全面开源的AI平台，支持多端部署，应用广泛，覆盖工业、农业、服务业等多个场景。
• 腾讯云TI平台：提供全栈AI开发服务，支持多种学习框架与算法，实现便捷化开发与部署。

评分维度

1. 创新指数

• 技术创新能力：包括基础硬件、数据采集与标注、底层框架、算法模型等。
• 业务创新能力：包括云原生架构、云安全治理、大数据管理、可视化开发等。

2. 增长指数

• 服务能力：包括算力服务、数据服务、算法服务、平台服务、定价策略。
• 生态能力：包括生态繁荣度、生态可持续发展能力等。

未来趋势

• AI开发平台将向更高效的资源利用、更灵活的模型部署、更智能的数据处理方向发展。
• 云原生与MLOps的结合将成为提升平台服务与用户体验的关键。
• 预训练模型的优化与普及将推动AI在更多垂直场景的落地。
• 中国厂商在自研框架和模型方面逐步增强，但TensorFlow和PyTorch仍占据主导地位。

总结

中国AI开发平台市场正处于技术成熟与平台完善的阶段，核心竞争围绕技术与生态展开。自研AI芯片、云原生架构、弹性训练和MLOps能力成为平台发展的重要支撑。随着模型调用业务的提升，平台营收结构将发生变化，数据业务占比将下降，模型调用将占据更大比例。未来，平台需持续优化服务与生态，以满足不断增长的AI应用需求。