在过去的十年里，人工智能技术迅速崛起，从实验室走向产业化，引领着一场前所未有的变革。这场AI技术革命不仅席卷了各个行业，也在深刻地改变着人们的生活方式和商业模式。人工智能不再是理论探讨的领域，而是成为了推动社会进步的强大引擎。在这个过程中，从传统的交换机到高性能的AI服务器，再到云计算和数据中心，各种技术不断地推陈出新。与此同时，AI技术也在不断演进，从“1”到“10”掀起“千模大战”的AI革命，将首先在软件和应用领域展开。算法作为关键驱动力，基础软件则为其提供了支撑和平台。随着算力性能逐渐同质化，数据的多样性和企业需求的多样性也逐渐凸显出来。因此，“AI基础软件”作为决定模型训练效率和算力使用效率的核心要素，其地位显得愈发重要，该领域的发展将创造出更为独特和有价值的社会及经济效益。
弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，简称“沙利文”）持续关注中国AI基础软件的发展创新，正式发布《中国AI基础软件市场研究报告（2023）》。
该报告旨在明晰AI基础软件的基本概念和分类，通过对行业发展历程及产业链的梳理探究行业核心驱动因素，剖析当下AI基础软件行业市场趋势，并基于应用、产品及生态三大关键维度构建厂商竞争力体系，评估主流玩家的核心竞争优势及综合壁垒，形成对中国市场AI基础软件发展情况的客观评价，并为行业未来发展提供参照建议与关键启发。
本文深入技术和行业发展，解析AI基础软件产业体系和其价值创造。
1
中国AI基础软件发展背景
01
平台型机会：AI2.0
AI2.0是由大数据、云计算和人工智能技术等多种技术的融合所构成的，是一个巨大的平台式机会，将会在未来为各行业提供更加深入和全面的解决方案。随着AI 2.0 时代的到来，基础模型不再需要人工标注数据，也可以自行学习和阅读海量的文本。而且模型通过微调就能以低成本训练适应不同领域的任务。其中，AI2.0相关的应用、平台和基础设施，将会成为包括产业及投资在内的热点。AI基础软件作为AI大模型训练、管理、应用的重要平台将会在AI2.0的长风中顺势演化出巨大的产业机会。
来源：沙利文报告
02
AI大模型发展根基：庞大数据基础
一方面，数据量的爆发推动了基础数据服务行业的发展和拓展基础数据服务提供的服务范围。中国的数据量在2017年到2021年，从2.3ZB（十万亿亿字节）增长到23.88ZB，预计在2026年达到76.6ZB，将位居全球第一，且未来依然保持爆发式增长。随着大数据的爆炸式增长，企业和组织对于处理、管理和分析这些数据的需求也在急剧增加。这为基础数据服务行业带来了巨大的市场需求，推动了行业的发展。
另一方面，合成数据加速高质量数据供给，为AI大模型发展提供基础，合成数据有望解除AI的数据掣肘，推动人工智能迈向2.0阶段。在此阶段，合成数据不仅可以训练AI模型，通过数据仿真AI可以完成自我学习和进化。
来源：沙利文报告
2
AI基础软件市场概览
01
AI基础软件市场定义与解读
AI基础软件包含一系列企业级AI应用所需的平台软件产品及解决方案，是为大模型应用落地的最主要的效率支撑，AI基础软件的发展决定了人工智能发展的深度、高度、广度，其催化大模型应用快速发展，推动政府和企业AI规模化应用。
AI2.0时代的到来，让各行业对大模型应用的需求日渐提升，对大模型对于业务的支撑力也更为重视，但大多数企业都会面临工程、技术等能力不足的问题。
AI基础软件作为AI基础设施的重中之重，为企业客户提供全方位的AI调度以及模型服务，包含机器学习平台等一站式模型平台，以及数据智能平台、实时决策中心、数据湖、数据仓库等服务于AI的数据平台，从而降低各行业客户训练自己人工智能模型的门槛，实现降本增效。
来源：沙利文报告
02
AI基础软件市场需求：“千模百态”蓬勃发展
在数据层面，模型训练数据的质量和规模对模型迭代的效果至关重要，尤其是目前内外数据共享和数据共创、数据类别不均衡、极端场景数据缺失等问题，呼唤业内对AIGC结构化数据合成领域的技术探索。
在技术层面，生成式AI模型的推理能力愈发重要，同时对AI的可信度、可解释度的需求也在提升，呼唤自动机器学习、深度学习、因果学习等领域的基础软件性能提升。
在商业模式层面，随着大模型的逐渐成熟，通用大模型 行业小模型会成为越来越多企业采用的落地模式，因此，帮助企业自建AI模型的AI基础软件成为大势所趋。
来源：沙利文报告
03
AI基础软件政策驱动：利好政策
在国家监管层面，中国积极布局人工智能产业，竞跑“未来赛道”。随着各行业、各领域对人工智能需求的日益增长，与实体经济深度融合的新模式不断涌现，形成了具有中国特色的研发体系和应用生态。以“大模型”为代表的技术爆发，加速了人工智能产业的发展。国家及地方出台的多项AI产业支持政策将给产业发展带来助推力，更进一步推动数字经济与实体经济的融合发展。
04
AI基础软件开源生态：开放源代码
开源生态的建设、完善对AI基础软件领域的影响和推动是巨大的，它不仅推动了技术的创新和进步，也促使了更广泛的合作和知识分享。具体表现在开源降低AI基础软件的开发门槛，同时能促进开发者的知识共享和协作，此外也扩大AI基础软件的应用领域，开源为广大开发者提供了高度灵活和可定制的基础。
来源：沙利文报告
05
AI基础软件产业生态：价值创造
AI基础软件主要位于产业链的中游。其产业链由上游基础设施与资源提供商、中游AI基础软件与一站式AI开发平台和下游应用领域企业构成。
上游是人工智能软件部署的基础，为AI基础软件提供算力支撑。中游是产业链的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建应用技术路径，主要包括AI基础软件以及一站式AI开发平台。下游主要为AI基础软件在各细分场景的应用，主要包括制造、安防、金融、医疗、零售、交通、等领域。
云厂商倾向于向客户提供端到端的整体解决方案，期望整体捆绑客户。相比之下，目前领先的AI基础软件能够以模块化的方式嵌入客户云的体系中，能够充分满足客户的自主性和可控性的要求。
来源：沙利文报告
3
AI基础软件市场代表企业简析
九章云极DataCanvas
九章云极DataCanvas是领先的AI基础软件供应商，其核心产品系列AIFS人工智能基础软件和DataPilot数据领航员具有创新性、灵活性及可扩展性；AIFS赋能用户“自主构建大 小模型”的AI能力，包含DataCanvas Alaya九章元识“通识 产业”白盒大模型矩阵、APS机器学习平台、BAP面向业务的自动建模平台、DAT自动机器学习软件、YLearn因果学习软件等一整套全开放、高自动、高协同的软件工具，加速实现用户亟需的自主AI能力积累和模型规模化；DataPilot数据领航作为基于自研大模型的新一代数据架构工具产品，包含DingoDB多模向量数据库和RT实时决策中心平台等工具，帮助用户自主构建安全可控的“向量海”，实现全链路的智能化与自动化，赋能用户拥有面向未来的多模态实时数据处理能力。
亚马逊云科技
亚马逊云旗下的机器学习平台Amazon SageMaker提供完整、丰富的功能供开发人员、数据科学家和ML工程师使用。Amazon SageMaker Studio Lab提供免费资源，Amazon SageMaker Jumpstart和Amazon SageMaker Canvas提供低代码/无代码的快速上手功能、Amazon SageMaker Pipelines构建全自动ML流程、Amazon SageMaker Ground Truth Plus提供智能标注服务、Amazon SageMaker Data Wrangler内置300多种数据转换、Amazon SageMaker Autopilot自动执行AutoML，具备完备的AI开发软硬全栈供应水平，从专用基础设施、AI平台到各类场景开箱即用的AI服务解决方案，结合亚马逊云科技的系列云上服务，满足各类型客户的不同需求。
华为云
华为云AI开发平台ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，可快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，助力千行百业智能化升级。华为云AI开发平台ModelArts具有提供模型开发、训练、推理端到端工具链，以及高性价比AI算力、支持万卡大规模集群，支持故障容错及训练作业故障自动恢复等优势。
阿里云
阿里云旗下相关产品包含机器学习平台PAI、模型在线服务PAI-EAS等。其中，机器学习平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140 种优化算法以及丰富的场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
腾讯云
腾讯云AI开放平台包括腾讯云TI 平台、TI-Matrix应用平台等，是基于腾讯生态与AI开发经验，面向开发者、政企提供的全栈式人工智能开发服务平台，打通包含从数据获取、数据处理、算法构建、模型训练、模型评估、模型部署到AI应用开发的产业 AI落地全流程链路，帮助用户快速创建和部署AI应用，管理全周期AI解决方案，推动政企加速数字化转型并促进AI行业生态共建。
Databricks
Databricks旗下Lakehouse平台结合了数据湖和数据仓库的元素，它具有数据湖的灵活性、成本效益和规模，同时还提供数据管理事务。用户可以在所有数据上启用商业智能和机器学习。Databricks Lakehouse平台为数据分析和机器学习提供了一个统一的环境，可实现商业智能和SQL分析、数据科学与机器学习、实时数据应用等功能。在Databricks Lakehouse平台上企业可较易摄取和转换批处理和流数据，编排可靠的生产工作流，通过内置的数据质量测试和对软件开发最佳实践的支持，提高企业生产力。
百度云
百度的AI开发平台由千帆大模型平台、全功能AI开发平台(BML)，零门槛AI开发平台(EasyDL），AI开发实训平台(AI Studio)组成，由百度自主研发的飞桨平台统一进行赋能。百度AI开发平台覆盖不同需求的开发者，涵盖数据处理，算法开发， 模型训练，预测服务部署，以及资源管理等贯穿模型全生命周期的能力。
联系客服
