中國AI基礎(chǔ)軟件市場研究報告（2023）目錄關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)點(diǎn)2章節(jié)一：中國AI基礎(chǔ)軟件發(fā)展背景AI2.0時代到來開啟巨大平臺型機(jī)會3龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)為國內(nèi)AI大模型發(fā)展提供根基4章節(jié)二：中國AI基礎(chǔ)軟件市場概覽AI基礎(chǔ)軟件市場定義與解讀5AI大模型市場為AI基礎(chǔ)軟件發(fā)展注入動力6利好的政策為AI基礎(chǔ)軟件市場提供制度保障7AI基礎(chǔ)軟件市場提供良好的生態(tài)土壤8AI基礎(chǔ)軟件具有極高的附加值9章節(jié)三：AI基礎(chǔ)軟件廠商競爭格局評估標(biāo)準(zhǔn)及主要成果10附錄11關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)點(diǎn)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)點(diǎn)在人工智能技術(shù)迭代的過程中，AI基礎(chǔ)軟件行業(yè)整體格局將逐步成型?？萍季揞^生態(tài)體系建設(shè)疊加中國肥沃的政策和技術(shù)土壤，將為業(yè)內(nèi)廠商提供前所未有的發(fā)展機(jī)遇。本報告將從行業(yè)宏觀環(huán)境洞察市場需求，從技術(shù)規(guī)律把握未來趨勢，進(jìn)而識別出在AI浪潮之下領(lǐng)先的AI基礎(chǔ)軟件廠商，并對其綜合競爭實(shí)力進(jìn)行分析：驅(qū)動因素：隨著上游硬件、算力升級以及數(shù)據(jù)量增加，AI基礎(chǔ)軟件行業(yè)下一階段的驅(qū)動因素主要包含三個層面。其一，在全球AI政策環(huán)境持續(xù)優(yōu)化的趨勢下，中國對大模型技術(shù)的宏觀戰(zhàn)略規(guī)劃將為行業(yè)提供肥沃的成長土壤。北京市政府已明確出臺政策，加快建設(shè)算力中心，支撐多模態(tài)大模型、科學(xué)計(jì)算大模型等研發(fā)。其二，下游大模型加速滲透應(yīng)用場景和規(guī)?；瘧?yīng)用將為行業(yè)帶來曙光。從2023年AI預(yù)訓(xùn)練大模型的應(yīng)用來看，大模型已開始在工業(yè)質(zhì)檢、智慧交通、時尚設(shè)計(jì)等多個行業(yè)中落地，其距離實(shí)現(xiàn)預(yù)訓(xùn)練大模型規(guī)?；虡I(yè)化應(yīng)用仍有一定的距離。其三，頭部科技企業(yè)加速布局和產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系垂直整合，將為不同廠商提供多元化的戰(zhàn)略切入點(diǎn)。目前，業(yè)內(nèi)已形成算力、基礎(chǔ)軟件、平臺和服務(wù)縱向一體化的共識，從而為云服務(wù)企業(yè)、AI頭部企業(yè)及AI芯片巨頭提供了多環(huán)節(jié)的戰(zhàn)略布局思路。相關(guān)頭部AI企業(yè)，有望引領(lǐng)本輪生態(tài)體系建設(shè)。市場趨勢：在核心驅(qū)動因素的催化下，中國AI基礎(chǔ)軟件行業(yè)展現(xiàn)出三大主要趨勢，并在這個過程中逐步明晰競爭格局。其一，中國原創(chuàng)技術(shù)創(chuàng)新突破加之人工智能政策導(dǎo)向，將推動市場

產(chǎn)學(xué)研用融合創(chuàng)新共同體的成型。中國具備全球領(lǐng)先的視覺、自然語言處理、語音識別等智能任務(wù)的工程實(shí)現(xiàn)水平，人工智能原創(chuàng)技術(shù)創(chuàng)新正處于活躍期。大模型的技術(shù)突破結(jié)合2023年各省發(fā)布的支持政策，將引導(dǎo)行業(yè)形成連通企業(yè)、高校、研究院所、政府等創(chuàng)新主體的共同體生態(tài)。其二，大模型應(yīng)用逐步落地，將帶來行業(yè)發(fā)展新需求。作為模型生態(tài)系統(tǒng)的中堅(jiān)力量，AI基礎(chǔ)軟件將會成為大模型應(yīng)用落地的最主要的效率支撐，并通過大模型+小模型的方式，形成模型訓(xùn)練新范式?；A(chǔ)軟件的重要性具體表現(xiàn)有三點(diǎn)：一是基礎(chǔ)軟件工程化的易用性、完備性；二是AI基礎(chǔ)軟件要與場景結(jié)合，能夠進(jìn)行完備的運(yùn)維過程；三是需要具備安全可信保障條件。競爭格局：在競爭格局漸趨明晰的過程中，相關(guān)廠商需要跨越技術(shù)、人才、資金和品牌四方壁壘，在技術(shù)實(shí)力、生態(tài)規(guī)模和功能體驗(yàn)三大成功要素上展開角逐。來源:弗若斯特沙利文AI2.0時代到來開啟巨大的平臺型機(jī)會章節(jié)一中國AI基礎(chǔ)軟件發(fā)展背景AI2.0時代到來開啟巨大的平臺型機(jī)會AI2.0是由大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能技術(shù)等多種技術(shù)的融合所構(gòu)成的，是一個巨大的平臺式機(jī)會，將AI2.0是由大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能技術(shù)等多種技術(shù)的融合所構(gòu)成的，是一個巨大的平臺式機(jī)會，將AI2.0其中，AI2.0相關(guān)的應(yīng)用、平臺和基礎(chǔ)設(shè)施，將會成為包括產(chǎn)業(yè)及投資在內(nèi)的熱點(diǎn)。AI基礎(chǔ)軟件作為AI2.0AI2.0文字、語言、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)通用大模型行業(yè)小模型行業(yè)小模型任務(wù)集任務(wù)集跨領(lǐng)域知識的“基礎(chǔ)模型”+“行業(yè)模型”、海量數(shù)據(jù)進(jìn)行基礎(chǔ)訓(xùn)練AI2.0時代：通用大模型崛起的AI平臺時代AI2.0時代：通用大模型崛起的AI平臺時代文心一言GPT-4

GPT-3.5單一領(lǐng)域數(shù)據(jù)集，割裂的模型缺乏縱效，勞動密集型數(shù)據(jù)標(biāo)注AI1.0單一領(lǐng)域數(shù)據(jù)集，割裂的模型缺乏縱效，勞動密集型數(shù)據(jù)標(biāo)注AI1.0數(shù)據(jù)集模型 任數(shù)據(jù)集模型 任GPTAI1.0時代：割裂小模型、人工數(shù)據(jù)標(biāo)注的時代“自1980年首次看到圖形用戶界面（graphicaluserinterface）以來，OpenAI的GPT——比爾蓋茨

“AI1.0就像是發(fā)明電，AI2.0就是電網(wǎng)。AI2.0時代的來臨，首先它是巨大的平臺式機(jī)會，這個機(jī)會將比移動互聯(lián)網(wǎng)大十倍，而且它是中國的第一次機(jī)會?！薄獎?chuàng)新工場李開復(fù)AI2.0智能應(yīng)用（各行各業(yè)的垂類應(yīng)用，提高社會生產(chǎn)力）AI2.0平臺AI2.0智能應(yīng)用（各行各業(yè)的垂類應(yīng)用，提高社會生產(chǎn)力）AI2.0平臺（中間層工具）AI基礎(chǔ)設(shè)施（）龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)為國內(nèi)龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)為國內(nèi)AI大模型發(fā)展提供根基數(shù)據(jù)量的爆發(fā)為人工智能的發(fā)展注入燃料 中國數(shù)據(jù)規(guī)模將從2021年的18.5ZB增長至2026年的56.2ZB,CAGR為25。2026E2025E2024E2021 202210185714959中國數(shù)據(jù)規(guī)模將從2021年的18.5ZB增長至2026年的56.2ZB,CAGR為25。2026E2025E2024E2021 202210185714959146363996283235202371232722821922425617844北美其他地區(qū)2021-2026E(單位：ZB)216中國

合成數(shù)據(jù)加速高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給，為AI大模型發(fā)展提供基礎(chǔ)合成數(shù)據(jù)是通過計(jì)算機(jī)技術(shù)人工生成的數(shù)據(jù)，而非真實(shí)事件產(chǎn)生，其將成為大模型數(shù)據(jù)的主要來源，與收集大型數(shù)據(jù)集相比，生成合成數(shù)據(jù)的成本低廉，并且可以支持AI/深度學(xué)習(xí)模型或軟件測試，2020年，AI生成的合成數(shù)據(jù)已經(jīng)超過了真實(shí)數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)到2030年將進(jìn)一步擴(kuò)大。預(yù)計(jì)到2024年，60用于開發(fā)AI和分析項(xiàng)目的數(shù)據(jù)將都是合成生成的，合成數(shù)據(jù)有望解除AI的數(shù)據(jù)掣肘，推動人工智能邁向2.0階段。在此階段，合成數(shù)據(jù)不僅可以訓(xùn)練AI模型，通過數(shù)據(jù)仿真AI可以完成自我學(xué)習(xí)和進(jìn)化。到2030年，合成數(shù)據(jù)將成為AI到2030年，合成數(shù)據(jù)將成為AI模型訓(xùn)練使用數(shù)據(jù)的主要來源合成數(shù)據(jù)真實(shí)數(shù)據(jù)DatausedforAI中國AI預(yù)訓(xùn)練大模型，2023年DatausedforAI

2020 2030場景1場景2場景1場景2模型1模型2場景n模型n預(yù)訓(xùn)練微調(diào)&部署迭代來源:弗若斯特沙利文科學(xué)計(jì)算大模型 文本NLP大模型視頻音樂 CV大模型多模態(tài)大模型圖片AI基礎(chǔ)軟件市場定義與解讀章節(jié)二中國AI基礎(chǔ)軟件市場概覽AI基礎(chǔ)軟件市場定義與解讀關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)AI基礎(chǔ)軟件包含一系列企業(yè)級AI應(yīng)用所需的平臺軟件產(chǎn)品及解決方案，是為大模型應(yīng)用落地的最主要的效率支撐，AI基礎(chǔ)軟件的發(fā)展決定了人工智能發(fā)展的深度、高度、廣度，其催化大模型應(yīng)用快速發(fā)展，推動政府和企業(yè)AI規(guī)模化應(yīng)用。AI基礎(chǔ)軟件包含一系列企業(yè)級AI應(yīng)用所需的平臺軟件產(chǎn)品及解決方案，是為大模型應(yīng)用落地的最主要的效率支撐，AI基礎(chǔ)軟件的發(fā)展決定了人工智能發(fā)展的深度、高度、廣度，其催化大模型應(yīng)用快速發(fā)展，推動政府和企業(yè)AI規(guī)模化應(yīng)用。AI基礎(chǔ)軟件定義與解讀AI2.0時代的到來，讓各行業(yè)對大模型應(yīng)用的需求日漸提升，對大模型對于業(yè)務(wù)的支撐力也更為重視，但大多數(shù)企業(yè)存在工程、技術(shù)等能力不足的問題。AI基礎(chǔ)軟件作為AI基礎(chǔ)設(shè)施的重中之重，為企業(yè)客戶提供全方位的AI調(diào)度以及模型服務(wù)，包含機(jī)器學(xué)習(xí)平臺等一站式模型平臺，以及數(shù)據(jù)智能平臺、實(shí)時決策中心、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫等服務(wù)于AI的數(shù)據(jù)平臺，從而降低各行業(yè)客戶訓(xùn)練自己人工智能模型的門檻，實(shí)現(xiàn)降本增效。AI2.0智能應(yīng)用 金融 通信政府行業(yè)小模型制造能源電力交通AI多模態(tài)大CV大模型NLP大模型模型基礎(chǔ)大模型2.0平科學(xué)計(jì)算臺大模型AI基礎(chǔ)設(shè)施AI基礎(chǔ)軟件機(jī)器學(xué)習(xí)平臺實(shí)時決策中心基礎(chǔ)框架及算法開源框架數(shù)據(jù)智能平臺算法（開源學(xué)習(xí)、因果習(xí) ）算力數(shù)據(jù)傳輸蓬勃的AI大模型市場為AI基礎(chǔ)軟件發(fā)展注入動力蓬勃的AI大模型市場為AI基礎(chǔ)軟件發(fā)展注入動力2006年之前2006年~2011年 2006年之前2006年~2011年 年~2017年 2017年今 以監(jiān)督學(xué)習(xí)為主。這一階段表現(xiàn)較優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為支持向量機(jī)（SVM），SVM采用監(jiān)督學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向深層次發(fā)展應(yīng)用場景更多，由于數(shù)量不夠，因此非監(jiān)督學(xué)習(xí)成為這一時期的主流學(xué)習(xí)方法CNN的發(fā)展促進(jìn)監(jiān)督學(xué)習(xí)再次成為主流Transformer模型的發(fā)展使得AI進(jìn)入大模型時代，無監(jiān)督和半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法興起這一階段應(yīng)用場景較為簡單，人工智能模型僅需要少量的數(shù)據(jù)就可以實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向深層次發(fā)展，其適用的應(yīng)用場景更多，因此需要更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)這一階段數(shù)據(jù)量被認(rèn)為是提升AI智能水平的關(guān)鍵，開源標(biāo)注數(shù)據(jù)量快速興起訓(xùn)練辦法自編碼器隱馬爾可邏輯回歸 夫模型圖神經(jīng)自編碼器隱馬爾可邏輯回歸 夫模型圖神經(jīng)遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策樹樸素貝葉斯自監(jiān)督學(xué)習(xí)支持向量機(jī)Transformer模型隨機(jī)森林ViT模型生成對抗網(wǎng)絡(luò)BERT模型GPT模型AI模型的演進(jìn)AIGC在技術(shù)層面，生成式AIAI因此，幫助企業(yè)自建AI模型的AI基礎(chǔ)軟件成為大勢所趨

來源:弗若斯特沙利文利好的政策為利好的政策為AI基礎(chǔ)軟件市場提供制度保障加快數(shù)字化發(fā)展，建設(shè)數(shù)字中國加快數(shù)字化發(fā)展，建設(shè)數(shù)字中國優(yōu)勢，充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)出要加強(qiáng)關(guān)鍵數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用：聚焦高端芯片、操作系統(tǒng)、人工智能關(guān)鍵算法、傳感器等關(guān)鍵領(lǐng)域；建設(shè)重點(diǎn)行業(yè)人工智能數(shù)據(jù)集，發(fā)展算法推理訓(xùn)練場景———《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》15個創(chuàng)新平臺2022年國家新一代人工智能開放國家積極布局人工智能產(chǎn)業(yè)在國家監(jiān)管層面，中國積極布局人工智能產(chǎn)業(yè)，競跑“未來賽道”。隨著各行業(yè)、各領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄苄枨蟮娜找嬖鲩L，與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的新模式不斷涌現(xiàn)，形成了具有中國特色的研發(fā)體系和應(yīng)用生態(tài)，引領(lǐng)著經(jīng)濟(jì)社會各領(lǐng)域從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化躍升。以“大模型”為代表的技術(shù)爆發(fā)，加速了人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。如何抓住這一輪技術(shù)變革的浪潮，促進(jìn)區(qū)域以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展，北京、上海、深圳等地紛紛出臺相關(guān)政策舉措。北京更是聞風(fēng)而動，一天之內(nèi)發(fā)布兩項(xiàng)政策，沖刺“人工智能第一城”。最新地方政策文件中均重點(diǎn)提到了算力端發(fā)展，加大算力基礎(chǔ)設(shè)施的投資力度，同時強(qiáng)調(diào)了人工智能的高質(zhì)量發(fā)展，拓展AI創(chuàng)新應(yīng)用場景的深度與廣度。國家及地方出臺的多項(xiàng)AI產(chǎn)業(yè)支持政策將給產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來助推力，更進(jìn)一步推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展。

來源：第十三屆全國人大四次會議支持支持人工智能算法庫、工具集等研發(fā)。加快發(fā)展新型機(jī)———《“十四五”軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》數(shù)據(jù)優(yōu)勢算法推理數(shù)據(jù)優(yōu)勢算法推理智能服務(wù)平臺建設(shè)算力中心大算力中心大模型賦能將新增算力建設(shè)項(xiàng)目納入算力伙伴計(jì)劃，加快推動海淀區(qū)、朝陽區(qū)建設(shè)北京人工智能將新增算力建設(shè)項(xiàng)目納入算力伙伴計(jì)劃，加快推動海淀區(qū)、朝陽區(qū)建設(shè)北京人工智能公共算力中心、北京數(shù)字經(jīng)濟(jì)算力中心，形成規(guī)模化先進(jìn)算力供給能力，支撐千億級參數(shù)量的大型語言模型、大型視覺模型、多模態(tài)大模型、科學(xué)計(jì)算大模型等研發(fā).———《北京市促進(jìn)通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》來源：北京市人民政府 2022年國家人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)8個

各省份激勵A(yù)I基礎(chǔ)軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展各省份相關(guān)政策名稱區(qū)域《數(shù)字經(jīng)濟(jì)全產(chǎn)業(yè)鏈開放發(fā)展行動方案》北京市《建設(shè)杭州國家人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)行動年)》 各省份相關(guān)政策名稱區(qū)域《數(shù)字經(jīng)濟(jì)全產(chǎn)業(yè)鏈開放發(fā)展行動方案》北京市《建設(shè)杭州國家人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)行動年)》 浙江省《數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃(2020-2025)》湖南省《廣東省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指引1.0》廣東省《智慧海南總體方案(2020-2025年)》海南省《上海市促進(jìn)人工智能發(fā)展條例》 上海市 《“十四五”新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)劃》四川省單位：個171718202021 2022 2023E來源：中關(guān)村數(shù)智人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟來源:弗若斯特沙利文開源演進(jìn)為開源演進(jìn)為AI基礎(chǔ)軟件市場提供良好的生態(tài)土壤1991年，LinusTorvalds在Minix和GUN成果的基礎(chǔ)上開發(fā)了Linux操作系統(tǒng)（Linux0.01）。1985年1991年，LinusTorvalds在Minix和GUN成果的基礎(chǔ)上開發(fā)了Linux操作系統(tǒng)（Linux0.01）。1985年，RichardStallman發(fā)表《GUN宣言》，吸收“前UNIX”和BSD的開源成果，開發(fā)推出Emacs編譯器等自由軟件（FreeSoftware）。同年，自由軟件基金會（FSF）正式成立。開源概念最早可以追溯到1970年，這一年也元年”。從中國開源發(fā)展階段的維度看開源發(fā)展的變化：圍繞產(chǎn)品操作系統(tǒng)及其生態(tài)，解決“缺芯少魂”短板；圍繞基于開源的深度信息技術(shù)（大數(shù)據(jù)、云原生、區(qū)塊鏈、人工智能等）發(fā)展與應(yīng)用，為第四次世界工業(yè)革命做準(zhǔn)備；圍繞開發(fā)/編制開源軟件供應(yīng)鏈以保障其安全，并保障其上游的網(wǎng)絡(luò)安全，國家關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全。1999，中科紅旗、中軟網(wǎng)絡(luò)在引進(jìn)RedHat公司Linux發(fā)行版的基礎(chǔ)上，分別推出了最早的1999，中科紅旗、中軟網(wǎng)絡(luò)在引進(jìn)RedHat公司Linux發(fā)行版的基礎(chǔ)上，分別推出了最早的中文版本。1991年，中國與AT&TBelllabsUSL/USG合作，引進(jìn)UNIXSVR4.2版UNIX公司。1999年至今，中國開源已經(jīng)發(fā)展了32年。這32年的開源發(fā)展大致可以分為三個階段：第一階段，主要圍繞企業(yè)產(chǎn)品的操作系統(tǒng)及其生態(tài)建設(shè)；第二階段，主要結(jié)合研發(fā)基于開源的深度信息技術(shù)（如大數(shù)據(jù)、云原生、區(qū)塊鏈、人工智能等）及其應(yīng)用；物料表格式樣的開源代碼，保障其安全。中國開源發(fā)展現(xiàn)狀中國開源項(xiàng)目技術(shù)領(lǐng)域分布6%3%3%

前端領(lǐng)域

開源對AI基礎(chǔ)軟件的意義降低AI開源代碼通常是免費(fèi)提供的，企業(yè)和個人可以不用支付7%14%

19%

26%23%

人工智能領(lǐng)域云原生領(lǐng)域大數(shù)據(jù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域中間件領(lǐng)域

高昂的許可費(fèi)，降低了獲取成本。開源的文檔使得開發(fā)者可以更容易地學(xué)習(xí)和理解AI算法和模型，降低了開發(fā)門檻，使更多的人能夠參與到開發(fā)中。在AI基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域，開源項(xiàng)目允許研究人員、工程師和931括GitHub\Gitee\GirLab\openl中國開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)者和星量統(tǒng)計(jì)位貢獻(xiàn)者注：此數(shù)據(jù)未進(jìn)行去重中國開源生態(tài)圖譜中項(xiàng)目共獲得顆星（Star）

開發(fā)者共享他們的算法、模型和技術(shù)，鼓勵全球志愿者協(xié)助開發(fā)、修復(fù)其源代碼，凝聚人才，集結(jié)大眾智慧，促進(jìn)了全球范圍內(nèi)的協(xié)作和創(chuàng)新以及集體智慧的發(fā)揮。擴(kuò)大AI開源協(xié)同建設(shè)生態(tài)和供應(yīng)鏈，加速AI開發(fā)創(chuàng)新。開源已成為全球流行的創(chuàng)新和協(xié)同模式。開源為廣大開發(fā)者提供了高度靈活和可定制的基礎(chǔ)，使他們能夠根據(jù)具體應(yīng)用場景來定制和優(yōu)化解決方案，滿足各種不同行業(yè)和應(yīng)數(shù)據(jù)說明：中國開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)者和星量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源于托管在GitHub上的870個項(xiàng)目3月數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

用的需求。

來源:弗若斯特沙利文位于產(chǎn)業(yè)鏈中游的AI基礎(chǔ)軟件具有極高的附加值位于產(chǎn)業(yè)鏈中游的AI基礎(chǔ)軟件具有極高的附加值A(chǔ)I基礎(chǔ)軟件主要位于產(chǎn)業(yè)鏈的中游。其產(chǎn)業(yè)鏈由上游基礎(chǔ)設(shè)施與資源提供商、中游AI基礎(chǔ)軟件平臺與一站式AI開發(fā)平臺和下游應(yīng)用領(lǐng)域企業(yè)構(gòu)成。上游是人工智能軟件部署的基礎(chǔ)，為AI基礎(chǔ)軟件提供算力支撐。中AI基礎(chǔ)軟件產(chǎn)業(yè)鏈

游是產(chǎn)業(yè)鏈的核心，以模擬人的智能相關(guān)特征為出發(fā)點(diǎn)，構(gòu)建應(yīng)用技術(shù)路徑，主要包括以基礎(chǔ)開源框架、技術(shù)開放平臺為代表的AI基礎(chǔ)軟件。下游主要為AI基礎(chǔ)軟件在各細(xì)分場景的應(yīng)用，主要包括制造、安防、金融、醫(yī)療、零售、交通、等領(lǐng)域。上游上游中游下游基礎(chǔ)設(shè)施與資源提供商：上游主體包括芯片與傳感器等基礎(chǔ)零部件供應(yīng)商，與數(shù)據(jù)提供商等 芯片 基礎(chǔ)設(shè)施與資源提供商：上游主體包括芯片與傳感器等基礎(chǔ)零部件供應(yīng)商，與數(shù)據(jù)提供商等 芯片 傳感器 數(shù)據(jù)中心及服務(wù) 、、覆蓋數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型開發(fā)訓(xùn)練AI部署應(yīng)用全流程，在同一平臺環(huán)境中滿足算法開發(fā)與生產(chǎn)的全生命周期需求一站式AI開發(fā)平臺用戶根據(jù)實(shí)際需求配置功能包模型部署插件、計(jì)算引擎等，更易上手、更加輕量AI基礎(chǔ)軟件平臺應(yīng)用領(lǐng)域企業(yè)：中國AI開放平臺的主要下游應(yīng)用領(lǐng)域包括金融、安防、制造、醫(yī)療與教育等行業(yè)智能教育智能營銷智能交通智能客服智能醫(yī)療智能金融智能安防智能制造上游基礎(chǔ)運(yùn)算加速升級，賦能AI基礎(chǔ)軟件發(fā)展。基礎(chǔ)運(yùn)算作為AI基礎(chǔ)軟件的產(chǎn)業(yè)上游，主要為人工智能提供算力和數(shù)據(jù)的支持。中游應(yīng)用技術(shù)趨于成熟，行業(yè)格局基本形成，主要包括AI基礎(chǔ)軟件平臺與一站式AI開發(fā)平臺。云廠商傾向于向客戶提供端到端的整體解決方案，期望整體捆綁客戶。相比之下，目前領(lǐng)先的AI基礎(chǔ)軟件平臺能夠以模塊化的方式嵌入客戶云的體系中，能夠充分滿足客戶的自主性和可控性的要求，例如，九章云極采用“云中云”的戰(zhàn)略部署，將自身軟件

技術(shù)嵌入天翼云的生態(tài)當(dāng)中，以獨(dú)立第三方的身份專注提供AI服務(wù)，對于大型客戶來說更可控更獨(dú)立。下游行業(yè)與應(yīng)用場景深度融合，賦能行業(yè)加速發(fā)展。目前，主流AI基礎(chǔ)軟件已逐步應(yīng)用于各類行業(yè)場景中，模擬人類解決實(shí)踐問題。ResNet、GPT-3等模型不斷提升視覺處理、閱讀理解等基礎(chǔ)智能任務(wù)水平，語音識別、自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺等感知類任務(wù)上的應(yīng)用技術(shù)成就可直接應(yīng)用于實(shí)踐產(chǎn)品，帶來了廣闊產(chǎn)業(yè)應(yīng)用前景。評估標(biāo)準(zhǔn)及主要成果評估標(biāo)準(zhǔn)及主要成果評估標(biāo)準(zhǔn)AI（半徑）距離衡量AI基礎(chǔ)軟件廠商在大數(shù)據(jù)管理、云安全治理、云原生架構(gòu)、產(chǎn)品應(yīng)用能力、可視化開發(fā)和底層框架等方面的技術(shù)能力，半徑越大，AI基礎(chǔ)軟件廠商的技術(shù)能力越強(qiáng)。AI基礎(chǔ)軟件廠商的“合作生態(tài)“用圓心與坐標(biāo)原點(diǎn)到Y(jié)正軸的夾角（角度）表示：角度衡量AI基礎(chǔ)軟件廠商在國內(nèi)市場各應(yīng)用領(lǐng)域（主要包括政務(wù)、金融、醫(yī)療、交通、制造等）方面的合作伙伴和頭部廠商的數(shù)量，角度越大，AI基礎(chǔ)軟件廠商的合作生態(tài)力越強(qiáng)：360度即表示合作生態(tài)力滿分。AI圖標(biāo)大小衡量AI基礎(chǔ)軟件廠商在應(yīng)用領(lǐng)域廣度、易用性、客戶服務(wù)和定價策略的市場表現(xiàn)力，每家廠商的競爭力都適用于代表不同服務(wù)能力的四個規(guī)模等級之一。服務(wù)和定價策略主要評估結(jié)果

在應(yīng)用領(lǐng)域廣度、易用性、客戶服務(wù)和定價策略方面中表現(xiàn)突出

客戶服務(wù)和定價策略方面中的某一項(xiàng)中處于劣勢

市場表現(xiàn)力有待發(fā)展九章云極、亞馬遜云科技、華為云、阿里云、騰訊云、Databricks和百度云被評為國內(nèi)AI基礎(chǔ)軟件市場的"領(lǐng)導(dǎo)者"。這類廠商用大模型、云原生技術(shù)等提升應(yīng)用數(shù)據(jù)安全、技術(shù)兼容性和AI基礎(chǔ)軟件開發(fā)部署能力，使應(yīng)用體驗(yàn)更具安全性、先進(jìn)性和易用性。此外，這些廠商DataRobot、商湯、第四范式、星環(huán)科技和創(chuàng)新奇智被評為國內(nèi)AI基礎(chǔ)軟件市場的"挑戰(zhàn)者"。這類廠商通過增加產(chǎn)品應(yīng)用價