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

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)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(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的工具，豐富的算法和模型庫(kù)，多種編程語(yǔ)言和開(kāi)發(fā)環(huán)境，以及云計(jì)算和容器化支持。

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)行業(yè)定義

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)是一個(gè)軟件平臺(tái)，旨在為開(kāi)發(fā)人員提供機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)所需的各種資源和工具。

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

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)在于提供了一整套解決方案，幫助開(kāi)發(fā)人員從數(shù)據(jù)處理到模型部署全流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，降低了人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)的門檻和成本。同時(shí)，AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)還能提供豐富的算法和模型庫(kù)，滿足不同場(chǎng)景的需求，并支持多種編程語(yǔ)言和開(kāi)發(fā)環(huán)境。此外，AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)還能提供云計(jì)算和容器化支持，讓開(kāi)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(kāi)發(fā)人員更方便的了解模型的進(jìn)程，降低模型黑箱特質(zhì)的不便性。

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)行業(yè)分類

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)主要分為傳統(tǒng)的AI基礎(chǔ)軟件平臺(tái)和集成式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

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

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)行業(yè)特征

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)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(chǎng)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(kāi)發(fā)的TensorFlow與Meta開(kāi)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(qiáng)悍、多用途等特點(diǎn)。TensorFlow自帶tensorboard可視化工具，能夠讓用戶實(shí)時(shí)監(jiān)控觀察訓(xùn)練過(guò)程，同時(shí)支持多GPU、分布式訓(xùn)練，跨平臺(tái)運(yùn)行能力強(qiáng)。TensorFlow具備不局限于深度學(xué)習(xí)的多種用途，還擁有支持強(qiáng)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(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議論文中占比超過(guò)50%。兩家企業(yè)的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架在市場(chǎng)上呈壟斷態(tài)勢(shì)，市場(chǎng)份額合計(jì)超90%。

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)發(fā)展歷程

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

隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的啟動(dòng)期大約可以追溯到2000年。此時(shí)，AI技術(shù)剛剛開(kāi)始受到廣泛關(guān)注，開(kāi)發(fā)人員可以使用這些平臺(tái)來(lái)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(kāi)發(fā)門檻。

在啟動(dòng)期，AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)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(kāi)發(fā)人員等問(wèn)題。

隨著AI技術(shù)應(yīng)用逐漸普及，AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)進(jìn)入了高速發(fā)展期，各種AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)迅速涌現(xiàn)，為各行各業(yè)提供了AI解決方案，同時(shí)也加速了AI技術(shù)的商業(yè)化進(jìn)程。AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的功能越來(lái)越豐富，支持更多算法和模型，并提供更便捷、易用的開(kāi)發(fā)環(huán)境和服務(wù)。競(jìng)爭(zhēng)激烈，開(kāi)放合作成為AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的主流趨勢(shì)，各平臺(tái)開(kāi)始加強(qiáng)合作、整合資源，提高用戶體驗(yàn)。

在高速發(fā)展期，AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)對(duì)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(jìn)了AI技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展。

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)業(yè)鏈分析

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)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(kāi)發(fā)平臺(tái)的重要組成部分，它的發(fā)展離不開(kāi)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(jì)算集群、智能模型敏捷開(kāi)發(fā)工具和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)與治理平臺(tái)三個(gè)模塊。中游服務(wù)供應(yīng)商是AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的核心，它們提供各種AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)服務(wù)，包括AI基礎(chǔ)軟件平臺(tái)和集成式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

AI基礎(chǔ)軟件平臺(tái)是一個(gè)用于構(gòu)建和訓(xùn)練AI模型的軟件平臺(tái)，集成了多種算法和開(kāi)發(fā)工具。集成式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)則提供了更高層次的AI開(kāi)發(fā)服務(wù)，它們?cè)诨A(chǔ)軟件平臺(tái)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(chǎng)景，AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的成功應(yīng)用對(duì)于推動(dòng)這些領(lǐng)域的發(fā)展具有重要的意義。

綜上所述，AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)且粋€(gè)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(jìn)了AI技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。

從AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)業(yè)鏈整體來(lái)看，存在著供不應(yīng)求的整體勢(shì)態(tài)。

首先，下游的行業(yè)應(yīng)用覆蓋率高，企業(yè)對(duì)人工智能的需求大。AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)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(jì)會(huì)從46%增長(zhǎng)至90%以上，工業(yè)的滲透率預(yù)計(jì)會(huì)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(lái)越廣。

但是，AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)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(wàn)人才缺口，2020年將攀升至226萬(wàn)。盡管全國(guó)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(wàn)人，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足市場(chǎng)需求。

因此，中國(guó)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(lái)才逐漸達(dá)到成熟，數(shù)據(jù)資源、算力資源和算法開(kāi)發(fā)資源三者分工才相對(duì)明確。但其對(duì)中游供給壓力緩解的效果還需要數(shù)年來(lái)逐步實(shí)現(xiàn)。

總而言之，AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)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(jìn)行業(yè)發(fā)展。

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)行業(yè)規(guī)模

2021年中國(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)營(yíng)收規(guī)模為226.7億元，預(yù)計(jì)未來(lái)數(shù)年內(nèi)中國(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)將保持穩(wěn)步增長(zhǎng)，2026年中國(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)331.0億元。

2017-2021年，中國(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)營(yíng)收規(guī)?？焖贁U(kuò)張，2021年中國(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)營(yíng)收為226.7億元，過(guò)去5年的CAGR達(dá)到了48.4%。

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)高速增長(zhǎng)的主要原因有兩點(diǎn)：

1. 中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭進(jìn)入AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

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(tái)、和云從科技的AI Matrix等相繼出現(xiàn)。20217年，百度的PaddlePaddle成為中國(guó)第一個(gè)商業(yè)化落地的自研深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，自此加速了各大企業(yè)的AI商業(yè)化速度，導(dǎo)致市場(chǎng)規(guī)模激增。

2. 中國(guó)在2015-2018年出臺(tái)兩個(gè)重要政策推動(dòng)AI的發(fā)展。

3. 2015年后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為新熱點(diǎn)。

隨著算力、算據(jù)、和算法的日漸成熟，中國(guó)政府在2015年提出了“互聯(lián)網(wǎng)+”的戰(zhàn)略，旨在促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向數(shù)字化、智能化方向轉(zhuǎn)型升級(jí)。2017年，中國(guó)政府在全國(guó)兩會(huì)提出“智能+”新戰(zhàn)略、強(qiáng)調(diào)以人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)為核心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。此后，中國(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的市場(chǎng)規(guī)模進(jìn)入高速發(fā)展階段。

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)格局

中國(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)行業(yè)的參與者少，行業(yè)準(zhǔn)入門檻高，競(jìng)爭(zhēng)者多為頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠。

主要的競(jìng)爭(zhēng)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(kāi)發(fā)平臺(tái)：一流科技、第四范式、創(chuàng)新奇智。目前市場(chǎng)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(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)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(kāi)發(fā)具有技術(shù)門檻極高和十分昂貴的特點(diǎn)。

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)需要具備較高的技術(shù)實(shí)力才能保證平臺(tái)的穩(wěn)定性、性能和安全性。例如，現(xiàn)在市場(chǎng)熱度爆火的AIGC的領(lǐng)頭企業(yè)OPENAI花費(fèi)了將近20年的時(shí)間去研究和打磨ChatGPT。其科研團(tuán)隊(duì)來(lái)自如MIT、加州理工等世界頂尖名校的科研機(jī)構(gòu)。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、2022年，ChatGPT團(tuán)隊(duì)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(kāi)發(fā)平臺(tái)的投資耗費(fèi)巨大。百度創(chuàng)始人李彥宏曾在公開(kāi)發(fā)言中表示百度在AI領(lǐng)域10年間的總投入超過(guò)1，000億元，核心研發(fā)投入占核心收入比例連續(xù)多個(gè)季度超20%。2022年，百度的研發(fā)費(fèi)用為233億元，占核心收入的24.42%。

綜上所述，因?yàn)锳I開(kāi)發(fā)具有技術(shù)門檻極高和高昂的成本，中國(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)格局主要由頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠組成。

預(yù)計(jì)未來(lái)數(shù)年內(nèi)，當(dāng)前的競(jìng)爭(zhēng)格局不會(huì)發(fā)生太大改變，AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的主要參與者還將會(huì)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(guò)垂直競(jìng)爭(zhēng)能力來(lái)保持一定的市場(chǎng)份額，但整體來(lái)看無(wú)法撼動(dòng)頭部廠商的領(lǐng)先地位。在頭部廠商中，以為AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)投入研發(fā)的數(shù)額來(lái)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(lái)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(kāi)發(fā)平臺(tái)穩(wěn)定的頭部競(jìng)爭(zhēng)格局中，百度較有希望從眾多大廠中脫穎而出。