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前言:

基礎層工具屬性標志著AI產業社會化分工的出現,AI產業正逐步進入各產業深度參與、雙向共建的效率化生產階段。

作者 | 方文

圖片來源 |  網 絡

基礎層為人工智能提供算力支持

人工智能分為基礎層、技術層和應用層三個層面。

基礎層為人工智能提供算力支持,而算力也是決定人工智能能夠實現產業化的基礎。

人工智能芯片在快速迭代的過程中,多樣化的發展速度正在加快。

目前,人工智能服務器依然是人工智能基礎設施的主要市場,約占到所有人工智能基礎設施市場的87%左右,也是人工智能中心的核心組成。

隨著人工智能應用計算需求的指數級增長,未來將有更多的類GPU芯片互聯技術被采用,也使服務器能夠實現速度更快的技術升級。

人工智能基礎層價值及影響

依靠AI基礎層資源,需求企業可降低資源浪費情況、規避試錯成本、提高部署應用速度。

作為支撐AI模型開發及落地的必要資源,AI基礎層可在多環節提效AI技術價值的釋放;其工具屬性也標志著AI產業社會化分工的出現,AI產業正逐步進入低技術門檻、低部署成本、各產業深度參與雙向共建的效率化生產階段。

發展人工智能基礎層可多環節提效AI技術價值的釋放,解決需求方人工智能生產力稀缺問題;

依托AI基礎層資源,AI企業可有效應對下游客戶的長尾應用需求,將其高頻應用轉化為新主營業務,尋找業務增長突破點;

未來,伴隨各行業智能化轉型的迫切需求,人工智能基礎層的各模塊工具有望走向集約型的生產模式;

更多企業將自研開源框架,國產的操作系統與數據庫等軟件配套設施將穩步崛起,算力模塊的智能服務器國產化率也將逐步提升。

AI基礎層企業通過提供AI算力、開發工具或數據資源助力人工智能應用在各行業領域、各應用場景落地,支撐人工智能產業健康穩定發展。

AI基礎層的進階演變之路

智能化轉型趨勢下,企業部署AI項目的需求正經歷著變化,對數據質量、模型生產周期、模型自學習水平、模型可解釋性、云邊端多樣部署方式、人力成本及資金投入、投資回報率等的要求都逐步走高。

大致涵蓋相互交融的三個階段:雛形期,算法/算力/數據各模塊多為粗放式的單點工具,新興產品及賽道逐步出現;

快速發展期,各賽道活躍度顯著提升,參與者積極探索產品形態與商業模式,基礎層服務體系逐步完善、資源價值凸顯;

最后則向成熟階段過渡,各賽道內企業競爭加劇,逐步跑出頭部企業。同時各賽道間企業生態合作增多,一站式工具平臺出現。

人工智能基礎層市場規模

根據艾瑞2020年執行的CTO調研,2019年超過51%的樣本企業AI相關研發費用占總研發費用比重在10%以上,2020年65．9%的企業AI研發占比達到10%以上。

AI基礎層資源則可有效緩解甲方利用AI技術重塑自身業務時的投資矛盾,提升模型生產效率,降低部署成。

據艾瑞測算,2020年人工智能基礎層市場規模為497億元,為AI產業總規模的33%,AI芯片的高增長是產業規模增長的主要拉動力。

2021-2025年,人工智能基礎層市場規模CAGR為38%,整體產業規模發展速度較快、空間較為廣闊,總體呈現持續增長的走勢。

2020年,中國人工智能基礎層市場規模為497億元,為人工智能產業總規模的33%,市場規模相較去年同比增長76%,AI應用模型效率化生產平臺創收增長、AI芯片市場規模隨著云端訓練需求出現較高增長等是同比增速的主要拉動力;

2021-2024年同比增速趨于平緩下降,市場開始恢復穩步增長態勢。到2025年,中國人工智能基礎層市場規模將達到2475億元。

結尾:中國的基礎算法后來居上

實際上從整個數據比較來看,中國在基礎算法方面和其他國家差別并不大,甚至于還略微領先一些。

在一些最原創的基礎算法上,日本、美國和其他一些國家比中國專利產生的時間點要早。

但是隨著2012年之后中國人工智能產業快速發展,實際上中國很多科學家、企業,在基礎算法上做了非常多的改進,我們看到了很多新的產品。

部分資料參考:央廣網:《「專家談ICT」我國人工智能基礎層研發創新后來居上》,澎湃新聞:《中國新一代人工智能發展報告:發展迅速,基礎層仍相對薄弱》,艾瑞咨詢:《2021年中國人工智能基礎層行業研究報告》,建行投行:《人工智能基礎層發展現狀》

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