艾瑞咨询：2021年中国人工智能基础层行_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

人工智能基础层是支撑AI应用模型开发与落地的必要资源，主要包括智能计算集群、智能模型敏捷开发工具、数据基础服务与治理平台三大模块。AI基础层的价值体现在多环节提效、解决需求方人工智能生产力稀缺问题、应对长尾应用需求、推动AI产业社会化分工及效率化生产。

主要观点

• AI基础层是AI产业发展的核心支撑：算力、算法、数据三要素是AI产业发展的基础，AI基础层资源可有效降低开发成本，提升AI应用部署效率。
• 市场规模快速增长：2020年，中国人工智能基础层市场规模为497亿元，预计2025年将达到2475亿元，CAGR为38%。AI芯片是主要增长驱动力。
• 资源向集约化发展：随着AI应用需求的增长，基础层资源将逐步从粗放式单点工具演进为集约型、精细化的资源体系。
• 自主可控成为趋势：基础层全栈的自主可控建设尚处于萌芽阶段，但未来将逐步推进，国产AI芯片、操作系统、数据库等将稳步崛起。
• AI产业链成熟标志：基础层资源的初步成型标志着AI产业链趋于成熟，各环节分工明确，价值传导顺畅。

关键信息

1. AI基础层三大模块

• 智能计算集群：提供算力资源，包括AI芯片、异构计算服务器与人工智能计算中心。
• 智能模型敏捷开发工具：包括开源算法框架、AI开放平台、AI应用模型效率化生产平台，实现AI模型的快速开发与部署。
• 数据基础服务与治理平台：实现数据资源的生产与治理，为AI模型提供高质量、合规的数据支持。

2. AI基础层市场规模预测

• 2020年市场规模为497亿元，占AI产业总规模的33%。
• 2021-2025年CAGR为38%，预计2025年达到2475亿元。
• 2020年同比增长76%，AI芯片与数据治理是主要增长动力。

3. AI芯片市场发展趋势

• 2020年市场规模为197亿元，预计2025年达到1385亿元，CAGR为47%。
• GPU在2025年仍将占据主要市场份额，ASIC与FPGA因专有性与低延时优势，未来将逐步替代GPU用于特定场景。

4. AI服务器综合能力维度

• 板卡芯片组配置：决定服务器的运行效率，包括CPU与加速芯片的搭配。
• 硬盘-网络带宽-操作系统：是AI服务器的运作基础，影响数据存储、传输与系统稳定性。
• 机箱结构设计：对散热与物理环境稳定性至关重要。

5. AI技术开放平台与应用模型效率化生产平台

• AI技术开放平台市场规模2020年为225亿元，预计2025年达730亿元，CAGR为26%。
• AI应用模型效率化生产平台市场规模2020年为23亿元，预计2025年达204亿元，CAGR为49%。
• 两者共同推动AI业务增长，提升开发效率与模型质量。

6. 数据基础服务与治理平台

• AI基础数据服务市场规模2020年为37亿元，预计2025年达107亿元，CAGR为25%。
• 面向AI的数据治理市场规模2020年为14亿元，预计2025年达50亿元，CAGR为28%。
• 数据治理技术包括NLP、知识图谱、机器学习等，提高数据质量与模型训练效率。

7. 产业图谱与主要参与者

• AI基础层产业图谱包含AI芯片、数据服务、算法平台与AI应用模型平台。
• 主要企业包括商汤科技、第四范式、爱数智慧等，各具特色与优势。

8. AI基础层发展趋势

• 从粗放式单点工具向集约型资源演进。
• 端-边-云算力协同成为主流，提升AI模型训练与推理效率。
• 企业自建数据中心需求增长，AI服务器占比逐渐提高。
• API规模经济与效率化生产平台共同推动AI业务发展。

典型企业案例

商汤科技

• 构建SenseCore AI大装置，整合算力、平台与算法资源。
• 推动AI工业化发展，支持多个行业应用，如智能安防、自动驾驶等。
• 提供开源平台OpenMMLab，促进AI技术生态建设。

第四范式

• 提供覆盖算力、数据治理与模型开发的AI基础资源。
• 通过SageOne算力平台与Sage AIOS 2.0操作系统，降低AI应用门槛。
• 已在金融、医疗、制造等领域成功落地上万个AI应用。

爱数智慧

• 提供多模态数据服务，包括MagicHub.io开源社区、对话式AI训练数据集与Annotator®5.0智能化标注平台。
• 采用数据配比2-8原则，提升数据利用率与开发效率。
• 通过ISO/IEC 27701认证，保障数据安全与隐私。

发展洞察

• AI基础层产业正从技术落地应用阶段向效率化生产阶段转变。
• 未来将向集约型、智能化、精细化方向发展。
• 国产化与自主可控成为趋势，推动AI产业链的自主发展。
• API经济与数据治理技术将共同推动AI应用的高效开发与落地。