2023年AI開發(fā)平臺分類、特征、規(guī)模及競爭格局

AI開發(fā)平臺是一種軟件平臺，旨在為開發(fā)人員提供人工智能應(yīng)用開發(fā)所需的各種資源和工具，包括機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理等算法、計算能力和開發(fā)工具等。該平臺可以幫助開發(fā)人員快速構(gòu)建和部署人工智能應(yīng)用程序，降低開發(fā)成本和技術(shù)門檻。

AI開發(fā)平臺的優(yōu)勢在于提供一整套解決方案，包括從數(shù)據(jù)處理到模型部署全流程實現(xiàn)自動化的工具，豐富的算法和模型庫，多種編程語言和開發(fā)環(huán)境，以及云計算和容器化支持。

AI開發(fā)平臺行業(yè)定義

AI開發(fā)平臺是一個軟件平臺，旨在為開發(fā)人員提供機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等人工智能應(yīng)用開發(fā)所需的各種資源和工具。

它集成了人工智能算法、計算能力和開發(fā)工具，為開發(fā)人員提供了一系列開發(fā)框架、工具和接口，以幫助開發(fā)人員快速構(gòu)建和部署人工智能應(yīng)用程序。AI開發(fā)平臺的目標(biāo)是幫助開發(fā)人員快速、高效地構(gòu)建人工智能應(yīng)用，降低開發(fā)成本和技術(shù)門檻。

AI開發(fā)平臺的優(yōu)勢在于提供了一整套解決方案，幫助開發(fā)人員從數(shù)據(jù)處理到模型部署全流程實現(xiàn)自動化，降低了人工智能應(yīng)用開發(fā)的門檻和成本。同時，AI開發(fā)平臺還能提供豐富的算法和模型庫，滿足不同場景的需求，并支持多種編程語言和開發(fā)環(huán)境。此外，AI開發(fā)平臺還能提供云計算和容器化支持，讓開發(fā)人員可以更加方便地部署和管理自己的應(yīng)用程序。最后，可視化和分析工具也能幫助開發(fā)人員更方便的了解模型的進程，降低模型黑箱特質(zhì)的不便性。

AI開發(fā)平臺行業(yè)分類

AI開發(fā)平臺主要分為傳統(tǒng)的AI基礎(chǔ)軟件平臺和集成式AI開發(fā)平臺。

AI基礎(chǔ)軟件為工程師提供了輕量級、易上手的開發(fā)環(huán)境；集成式AI開發(fā)平臺集成了人工智能算法、計算能力和開發(fā)工具，并開放了機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練模型等開發(fā)架構(gòu)。此外、集成式AI開發(fā)平臺還提供了開發(fā)所需的計算能力支持，并使開發(fā)人員能夠通過接口調(diào)用有效地使用平臺中的人工智能能力進行人工智能產(chǎn)品開發(fā)或增強。

AI開發(fā)平臺行業(yè)特征

AI開發(fā)平臺行業(yè)存在以下特征：1. 上游人才供給稀缺；2.深度學(xué)習(xí)框架市場呈壟斷式；3. 行業(yè)迅速崛起，百花齊放。

全球深度學(xué)習(xí)框架超90%的份額由谷歌開發(fā)的TensorFlow與Meta開發(fā)的Pytorch占領(lǐng)。

TensorFlow是現(xiàn)階段最熱門的深度學(xué)習(xí)框架，擁有可視化、性能強悍、多用途等特點。TensorFlow自帶tensorboard可視化工具，能夠讓用戶實時監(jiān)控觀察訓(xùn)練過程，同時支持多GPU、分布式訓(xùn)練，跨平臺運行能力強。TensorFlow具備不局限于深度學(xué)習(xí)的多種用途，還擁有支持強化學(xué)習(xí)和其他算法的工具。

Meta的PyTorch（合并Caffe2）憑借其易用性迅速突起，應(yīng)用數(shù)量大幅提升，在各大頂級學(xué)術(shù)會議論文中占比超過50%。兩家企業(yè)的開源深度學(xué)習(xí)框架在市場上呈壟斷態(tài)勢，市場份額合計超90%。

AI開發(fā)平臺發(fā)展歷程

AI開發(fā)平臺的萌芽期可以追溯到20世紀(jì)50年代至80年代，當(dāng)時由于AI技術(shù)尚未得到廣泛應(yīng)用和發(fā)展，因此AI開發(fā)平臺的需求也相對較小。

隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，AI開發(fā)平臺的啟動期大約可以追溯到2000年。此時，AI技術(shù)剛剛開始受到廣泛關(guān)注，開發(fā)人員可以使用這些平臺來快速創(chuàng)建和訓(xùn)練模型，提供可視化的工具和易于使用的API，降低了AI開發(fā)門檻。

在啟動期，AI開發(fā)平臺面臨著基礎(chǔ)設(shè)施不夠完善、標(biāo)準(zhǔn)化程度不高、面向的主要是專業(yè)開發(fā)人員等問題。

隨著AI技術(shù)應(yīng)用逐漸普及，AI開發(fā)平臺進入了高速發(fā)展期，各種AI開發(fā)平臺迅速涌現(xiàn)，為各行各業(yè)提供了AI解決方案，同時也加速了AI技術(shù)的商業(yè)化進程。AI開發(fā)平臺的功能越來越豐富，支持更多算法和模型，并提供更便捷、易用的開發(fā)環(huán)境和服務(wù)。競爭激烈，開放合作成為AI開發(fā)平臺的主流趨勢，各平臺開始加強合作、整合資源，提高用戶體驗。

在高速發(fā)展期，AI開發(fā)平臺對行業(yè)的影響日益深遠(yuǎn)，為各行各業(yè)提供了更多解決方案，促進了AI技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展。

AI開發(fā)平臺產(chǎn)業(yè)鏈分析

AI開發(fā)平臺產(chǎn)業(yè)鏈包括上游基礎(chǔ)層、中游服務(wù)供應(yīng)商和下游應(yīng)用覆蓋領(lǐng)域的完整生態(tài)系統(tǒng)。

上游基礎(chǔ)層是AI開發(fā)平臺的重要組成部分，它的發(fā)展離不開算力、算法和數(shù)據(jù)三大要素。上游基礎(chǔ)層主要包括智能計算集群、智能模型敏捷開發(fā)工具和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)與治理平臺三個模塊。中游服務(wù)供應(yīng)商是AI開發(fā)平臺的核心，它們提供各種AI開發(fā)平臺服務(wù)，包括AI基礎(chǔ)軟件平臺和集成式AI開發(fā)平臺。

AI基礎(chǔ)軟件平臺是一個用于構(gòu)建和訓(xùn)練AI模型的軟件平臺，集成了多種算法和開發(fā)工具。集成式AI開發(fā)平臺則提供了更高層次的AI開發(fā)服務(wù)，它們在基礎(chǔ)軟件平臺的基礎(chǔ)上，提供了一系列的AI應(yīng)用程序和解決方案。下游應(yīng)用覆蓋領(lǐng)域包括智慧金融、智慧醫(yī)療、智慧教育、智慧工業(yè)、智慧政務(wù)、智慧零售和智慧互娛等領(lǐng)域。

這些領(lǐng)域是AI技術(shù)的重要應(yīng)用場景，AI開發(fā)平臺的成功應(yīng)用對于推動這些領(lǐng)域的發(fā)展具有重要的意義。

綜上所述，AI開發(fā)平臺產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)且粋€由上游基礎(chǔ)層、中游服務(wù)供應(yīng)商和下游應(yīng)用覆蓋領(lǐng)域構(gòu)成的完整生態(tài)系統(tǒng)，它們共同促進了AI技術(shù)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。

從AI開發(fā)平臺產(chǎn)業(yè)鏈整體來看，存在著供不應(yīng)求的整體勢態(tài)。

首先，下游的行業(yè)應(yīng)用覆蓋率高，企業(yè)對人工智能的需求大。AI開發(fā)平臺的下游應(yīng)用覆蓋領(lǐng)域包括智慧金融、智慧醫(yī)療、智慧教育、智慧工業(yè)、智慧政務(wù)、智慧零售和智慧互娛等。其中，政務(wù)的滲透率預(yù)計會從46%增長至90%以上，工業(yè)的滲透率預(yù)計會從30%提升至50%。算力、算法、算據(jù)的整體質(zhì)量提升讓人工智能技術(shù)在企業(yè)的應(yīng)用越來越廣。

但是，AI開發(fā)平臺的上游存在明顯的供給能力不足的情況。首先，上游供給缺乏人才支持，目前面臨100萬人才缺口，2020年將攀升至226萬。盡管全國有367所高校具備人工智能研究方向，但每年畢業(yè)的學(xué)生僅2萬人，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足市場需求。

因此，中國需要采取措施加快人才培養(yǎng)的速度和規(guī)模，以支持人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。其次，上游的生態(tài)供給系統(tǒng)在近年來才逐漸達(dá)到成熟，數(shù)據(jù)資源、算力資源和算法開發(fā)資源三者分工才相對明確。但其對中游供給壓力緩解的效果還需要數(shù)年來逐步實現(xiàn)。

總而言之，AI開發(fā)平臺產(chǎn)業(yè)鏈目前存在著下游需求旺盛、上游供給短缺的供需失衡狀態(tài)，需要加快人才培養(yǎng)和生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)，以促進行業(yè)發(fā)展。

AI開發(fā)平臺行業(yè)規(guī)模

2021年中國AI開發(fā)平臺營收規(guī)模為226.7億元，預(yù)計未來數(shù)年內(nèi)中國AI開發(fā)平臺將保持穩(wěn)步增長，2026年中國AI開發(fā)平臺市場規(guī)模將達(dá)331.0億元。

2017-2021年，中國AI開發(fā)平臺營收規(guī)?？焖贁U張，2021年中國AI開發(fā)平臺營收為226.7億元，過去5年的CAGR達(dá)到了48.4%。

AI開發(fā)平臺高速增長的主要原因有兩點：

1. 中國的互聯(lián)網(wǎng)巨頭進入AI開發(fā)平臺。

在2012-2019年期間，百度PaddlePaddle、阿里巴巴PAI、騰訊AI Lab、商湯科技的MIP平臺、和云從科技的AI Matrix等相繼出現(xiàn)。20217年，百度的PaddlePaddle成為中國第一個商業(yè)化落地的自研深度學(xué)習(xí)平臺，自此加速了各大企業(yè)的AI商業(yè)化速度，導(dǎo)致市場規(guī)模激增。

2. 中國在2015-2018年出臺兩個重要政策推動AI的發(fā)展。

3. 2015年后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為新熱點。

隨著算力、算據(jù)、和算法的日漸成熟，中國政府在2015年提出了“互聯(lián)網(wǎng)+”的戰(zhàn)略，旨在促進傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向數(shù)字化、智能化方向轉(zhuǎn)型升級。2017年，中國政府在全國兩會提出“智能+”新戰(zhàn)略、強調(diào)以人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)為核心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。此后，中國AI開發(fā)平臺的市場規(guī)模進入高速發(fā)展階段。

AI開發(fā)平臺競爭格局

中國AI開發(fā)平臺行業(yè)的參與者少，行業(yè)準(zhǔn)入門檻高，競爭者多為頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠。

主要的競爭者有：1. 頭部互聯(lián)網(wǎng)公司：亞馬遜云科技、百度BML、華為Model Arts、騰訊云TI-ONE等。2.垂直領(lǐng)域創(chuàng)新AI開發(fā)平臺：一流科技、第四范式、創(chuàng)新奇智。目前市場份額排名前列的企業(yè)有百度BML、阿里靈杰、騰訊云TI-ONE、和華為Model Arts。

中國AI開發(fā)平臺的競爭格局主要以頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠組成。其背后根本的原因是AI開發(fā)具有技術(shù)門檻極高和十分昂貴的特點。

AI開發(fā)平臺需要具備較高的技術(shù)實力才能保證平臺的穩(wěn)定性、性能和安全性。例如，現(xiàn)在市場熱度爆火的AIGC的領(lǐng)頭企業(yè)OPENAI花費了將近20年的時間去研究和打磨ChatGPT。其科研團隊來自如MIT、加州理工等世界頂尖名校的科研機構(gòu)。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計、2022年，ChatGPT團隊有5人入選“AI 2000全球人工智能學(xué)者”榜單，其中聯(lián)合創(chuàng)始人Wojciech Zaremba和研究院Lukasz Kaiser以第十名的身份入選。

AI開發(fā)平臺的投資耗費巨大。百度創(chuàng)始人李彥宏曾在公開發(fā)言中表示百度在AI領(lǐng)域10年間的總投入超過1，000億元，核心研發(fā)投入占核心收入比例連續(xù)多個季度超20%。2022年，百度的研發(fā)費用為233億元，占核心收入的24.42%。

綜上所述，因為AI開發(fā)具有技術(shù)門檻極高和高昂的成本，中國AI開發(fā)平臺市場的競爭格局主要由頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠組成。

預(yù)計未來數(shù)年內(nèi)，當(dāng)前的競爭格局不會發(fā)生太大改變，AI開發(fā)平臺的主要參與者還將會由百度、阿里、騰訊、華為、亞馬遜、微軟、商湯等互聯(lián)網(wǎng)大廠組成。

新興垂直領(lǐng)域小型廠商可以通過垂直競爭能力來保持一定的市場份額，但整體來看無法撼動頭部廠商的領(lǐng)先地位。在頭部廠商中，以為AI開發(fā)平臺投入研發(fā)的數(shù)額來看，百度以233億的投入金額排名第一，第二名則是阿里巴巴，2022年的投入金額為151.5億。以技術(shù)創(chuàng)新能力綜合指數(shù)來看，百度的技術(shù)創(chuàng)新力目前在所有廠商中排名第一，復(fù)合指標(biāo)綜合指數(shù)為4.25/5。

綜上所述，在AI開發(fā)平臺穩(wěn)定的頭部競爭格局中，百度較有希望從眾多大廠中脫穎而出。