头豹：AI变革行业创新发展-2023年中国AI开发平台产品探析

2023年中国AI开发平台产品探析企业标签：亚马逊云、阿里云、腾讯云报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之头豹是国内领先的行企研究原创内容平台和创新的数字化研究服务提供商。头豹在中国已布局3大研究院，拥有近百名资深分析师，头豹科创网(www.leadleoliver.yuan@Leadleo.ccharles.chang@Leadleo头豹研究院者提供了强大的工具和资源，以加速AI技为用户提供全面的AI开发生态系统。球AI技术创新和应用的重要力量。随着政府支球的AI发展做出更大的贡献。大厂为主导AI芯片是专门为了满足AI计算任务而设计的高处理能力和低功耗需求的硬件，可以高效满足大量的矩阵乘法和并行计算。通过使用AI芯片，AI开发平台可以降低相同需求下的能耗并提升模型训练和推理的速度。目前只有20%的市占率，但随着国家大力发持续上升，市场份额预计未来会逐渐扩大。而不论是在战略协调还是成效追踪上，受访中国企业与全球领先水平存在较大差距。仅有不到30%的受访中国企业表示能让AI战业高管层能充分认同AI战略。34123123探析中国AI开发平台的整体行业竞争态势，并梳理核心优势企业•分析中国AI开发平台的行业竞争态势•展示中国AI开放平台的优秀企业•行业竞争：当前中国AI开发平台的竞争态势•产业链上游情况：中国AI开发平台开发平台所在的产业链上游核心构成如何？•优秀企业：中国AI开发平台的优秀企业有哪些？整体的运营模式如何？PaaS：把服务器平台作为一种服务提供的商业模式。云计算时代相应的服务器平台或者开发环境作为服务进行提供就成为了PaaS(PlatformasaService)。算法：解题方案的准确而完整的指令描述。算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。深度学习：一类人工智能主流算法的总称，可基于海量数据训练具有大量隐含层的人工神经网络模型（即深度神经网络使其完成图像识别、语音识别等特定的人工智能任务。神经网络：人工神经网络的简称，是计算机科学家受生物脑基本结构启发而提出的一大类人工智能模型的总称，可用于视觉、语音和自然语言处理等广泛的应用领域，让计算机实现类人的感知功能和较为简单初步的认知功能。云计算：一种通过互联网以服务的方式提供可伸缩的虚拟化的资源的计算模式，可使用户通过与云计算服务商的少量交互，快速、便捷地进入可配置的计算资源共享池，并按用户需求调取计算、存储、网络等各类资源并按用量付费。NLP自然语言处理：NLP，是一门研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法的计算机学科。F1Score:F1分数是精确度（precision）和召回率（recall）的调和平均值，用于评估模型的预测准确性，特别在数据不均衡时。机器学习框架：机器学习框架是一种工具，提供了预定义的函数和类，可以帮助开发者快速构建、训练、测试和部署机器学习模型。云原生：云原生是一种构建和运行应用程序的方法，它充分利用了云计算的优势，包括微服务，容器化，持续集成/持续部署（CI/CD）和自动化伸缩。66Chapter1产业链分析中国AI芯片市场目前主要由传统芯片巨头占据主导地位，但随着国家对硬件国产化的持续推动和国产AI芯片技术的不断提升，预计未来，国产AI芯片将逐渐替代进口芯片，成为中国AI计算任务的主要承担者企业人工智能战略成熟度低、人工智能对中国企业盈利性帮助低以及企业内部人才AI培养意愿低是中国人工智能产业发展的核心制约因素。人工智能产业化落地受阻导致AI开发平台的商业拓展能力受限7AI算法与信号处AI算法与信号处高度定制化高度定制化ASIC•中国AI芯片市场目前主要由传统芯片巨头占据主导地位，但随着国家对硬件国产化的持续推动和国产AI芯片技术的不断提升，预计未来，芯片类型定制化程度功耗效率价格优点芯片类型定制化程度功耗效率价格优点缺点应用场景GPU通用FPGA定制化配置芯片架构适应算法迭代，平均性能较高；功耗较低；开发时硬件编程困难搜索《2023年中国AI开发平台产品探析》ASIC,3%FPGAFPGA,2%,8%GPU,80%.AI芯片是AI开发平台算力基础的重要底座，市场由传统芯片巨头和云计算科技大厂为主导AI芯片是专门为了满足AI计算任务而设计的高处理能力和低功耗需求的硬件，可以高效满足大量的矩阵乘法和并行计算。通过使用AI芯片，AI开发平台可以降低相同需求下的能耗并提升模型训练和推理的速度。目前，中国AI芯片的市场主要由传统的芯片巨头主导，市占率达到80%。国产芯片虽然目前只有20%的市占率，但随着国家大力发展硬件国产化，国产AI芯片的市占率近年来持续上升，市场份额预计未来会逐渐扩大。8企业人工智能战略成熟度低在中国，仅有不到30%的企业能够实现AI战略与公司总体战略的一致性，且只有25%的高管层能充分认同企业人工智能战略成熟度低在中国，仅有不到30%的企业能够实现AI战略与公司总体战略的一致性，且只有25%的高管层能充分认同AI战略，显示出与全球领先企业在AI战略协调和成效追踪方面存在显著差距人工智能对中国企业盈利性帮助较低中国企业在AI技术的经济增长和变现能力方面落后于全球领先国家，面临着较大的商业应用和实施阻力中国公司倾向于从顶尖高校和科技公司招聘AI人才，较少重视内部人才培养，可能导致公司内部对AI的理解不足，影响AI项目应用的快速推进••企业人工智能战略成熟度低、人工智能对中国企业盈利性帮助低以及企业内部人才AI培养意愿低是中国人工智能产业发展的核心制约因素。发展制约因素发展制约因素95%，2050AI战略从顶层指导AI的设计、落地及业务协调，对AI成效和公司整体营收都有显著影响。而不论是在战略协调还是成效追踪上，受访中国企业与全球领先水平存在较大差距。仅有不到30%的受访中国企业表示能让AI战略与公司整体战略协调一致，25%的受访企业高管层能充分认同AI战略。.人工智能技术尚未帮助中国企业普遍实现大规模的营收增长与利润贡献当前，中国只有9%的企业可借助AI实现10%以上的年收入增长，而在全球领先国家中，使用AI实现增长的企业超过20%。在利润贡献上，AI对EBIT的贡献超过20%的受50%，2030访中国企业仅有7%，而领先国家该占比高达14%。中国企业AI技术的变现能力和经济价值创造的瓶颈导致AI应用在企业中的推进阻力大，预算不充沛，对长周期项目不友好，从而导致AI开发平台的商业应用降低。.AI开发平台的协作方式将继续加强解耦性30%，2025中国公司更倾向于从顶尖高校和其他科技公司挖掘AI人才，而对内部人才培养的重视程度相对较低，据麦肯锡，仅约30%的中国公司依赖内部培养来获取AI人才， 中国人工智能渗透率 20%，2023远低于全球平均水平的45%。这种做法可能忽视了将内部人员转型为AI 中国人工智能渗透率处，因为这些人员对公司的业务、流程和组织架构有更深入的了解，能够减少沟通成本，更有效地推动AI技术的落地实施。99Chapter2行业竞争分析沙利文深度研究团队计划在2023年对AI开发平台进行能力评估，评估内容包括全流程生命周期中的不同能力板块。每个板块将分别考量创新和增长表现，厂商的综合表现将由各板块的子得分加总得出•沙利文深度研究团队计划在2023年对AI开发平台进行能力评估，评估内容包括全流程生命周期中的不同能力板块。每个板块将分别考量创一级一级指标二级指标二级指标增长增长/创新要点要点1.1对硬件基础设施的兼容性增长加速卡兼容性、自研芯片能力、资源利用率、全球节点技术1.2对硬件基础设施的管理和维护能力创新资源虚拟化、管班异构资源、资源调度颗粒度、资源监控、自动发现与运维故障、资源注册审计、访问控制底座兼容性评1.3云原生架构兼容性创新创新容器等集成、大规模扩展、Serverless、云平台部署范围估1.4机器学习框架兼容性创新推理训练框架、自研框架及其技术特性、自定义框架1.5其他兼容性增长开发语言、查询语言、开发工具、硬件加速器、操作OS数据处理能力评估2.1数据导入导出模块增长支持数据结构、数据转换、数据源、样例测试数据2.2数据预处理模块创新复杂数据特征分析、数据清洗、自动化预处理、自定义处理、数据增强、无服务器部署数据预处理2.3数据标注模块增长待标注任务评估、标注需求方、标注功能、自定义标注、团队标注功能、标注流程定制化、标注培训和考试管理2.4AutoML数据工程能力增长AutoML类别与功能、AutoDL类别与功能2.5智能标注技术能力创新CV、NLP、Audio、Video、RLHF方向的智能标注功能2.6数据管理能力模块增长数据集共享与管理、高效训练加载、第三方数据调取模型搭建能力评估3.1算法管理能力创新各类算法支持、编排等实用工具库、自定义持久化扩散算子库、自定义算法与预置算法混用、算法权限管理3.2特征工程功能创新特征库算子、可视化、特征异常评估、自动特征工程3.3模型开发功能增长可视化建模、低技术门槛、云IDE、AI增强开发套件、自定义开发运行环境、实验任务指标追踪、资源释放增长分创新分创新指数挑战者象限领导者象限搜索《2023年中国AI开发平台产品探析》创新指数挑战者象限领导者象限搜索《2023年中国AI开发平台产品探析》增长指数增长指数纵坐标代表“创新指数”：•衡量竞争主体在AI开发平台创新维度的竞争力，位置越靠右侧，代表前沿创新竞争力水平越强，体现的能力包括但不限于软硬件协同优化、智能化自动化、云化池化、安全治理、可视化可解释化等多趋势角度能力的评价结论。横坐标代表“增长指数”：•衡量竞争主体在AI开发平台增长维度的竞争力，位置越靠上方，代表持续增长竞争力水平越强，体现基础产品/服务能力、定价策略、生态建设、案例成熟度等能力的评价结论。Chapter3典型厂商分析腾讯云亚马逊云科技商汤科技权限权限管理MLOps云产品依赖自动驾驶/科研智算/金融风控/智能推荐/智能自动驾驶/科研智算/金融风控/智能推荐/智能快速开始PAI-QuickStart/PAI-智码实验室/PAI-DSWGallery快速开始PAI-QuickStart/PAI-智码实验室/PAI-DSWGallery交互式建模PAI-交互式建模PAI-DSW模型在线服务PAI-EAS标注服务PAI-iTag特征平台PAI-FeatureStore分布式训练PAI-DLC模PAI-Designer开发者工具开发者工CLI/PaiFlow/OpenAPAI资产管理（数据集/模型/镜像/代码/自定义AI资产管理（数据集/模型/镜像/代码/自定义优化与加速（DatasetAcc数据集加速/TorchAcc训练加速/EPL并行训练框架/Blade推理加速/AIMaster自动容错机器学习框架机器学习框架（PAI-TensorFlow/PAI-PyTorch/Alink/Spark,EasyRec/EasyPhoto/EasyTransfer/异构计算磐久服务高速RDMA网络低PUE液冷/风冷，模块化IDC设施企企业级安全和隐私丰富灵活的模型选择轻松私有数据差异化定制先进的高性价比基础设施来源：阿里云，头豹研究院PAI覆盖了全生命周期优化，提升了开发效率阿里云人工智能平台PAI作为全生命周期优化的AI平台，包含iTAG智能标注、DSW交互式建模、DLCAI训练服务、EAS在线预测服务、AI工作空间、AI资产、OpenAPI等服务，打造一体化全链路AI工程平台，提升企业落地效率。PAI灵骏智算服务，让AI训练推理更快、更易用、更稳定PAI灵骏智算服务专为密集型深度学习业务及LLM/AIGC大模型训练场景打造了高性能集群架构，提供集大规模分布式任务管理、弹性AI调度、容错训练、数据集加速、进度无损的模型保存与恢复、自动分布式性能测试于一体的稳定保障体系，支持人工反馈的强化学习RLHF训练框架，快速开发定制LLM。PAI自带最佳实践，提升了业务效率为了帮助用户快速上手，PAI平台提供了非常丰富的场景化最佳实践方案，把最佳实践产品化方式面向客户，让算法开发者、应用开发者和业务架构师可以专注、高效的完成创新。PAI平台不仅无缝对接ModelScope/Huggingface等开源社区，而且提供全面覆盖大模型生产流程的端到端最佳实践，此外还提供了100多个热门AI的案例，通义系列、Llama2、StableDiffusion等案可以一站式拉起服务，端到端体验。行业应用商量秒画行业应用商量秒画商汤AI代码助手大AI专家服务专家服务和数据服务助力相关技术举措的落地模型即服务CV大模型多模态大模型AIGC大模型CV大模型多模态大模型AIGC大模型大模型生产平台AI数据管理平台AI数据管理平台AIAnnotator人工智能开发平台AIStudio人工智能开发平台AIStudio模型平台｜算法平台｜推理服务｜微调服务｜AAI原生基础设施AI算力池ACPAI算力池ACPAI容器实例CCIAI裸金属实例BMSAI异构算力池AI文件存储AFSAIAI存储池AI对象存储AI对象存储ADSSAI高速缓存ACS软件定义软件定义AI网络高速网络高速网络RDMA专有网络VPCAIAI云安全数据数据服务管理服务平台MaaS平台大模型生产工具提供大模型训练微调、生成式AI的开发部署全链路工具领先业务技术实力并行训练线性加速比超过90%，分钟级异常检测和断点续训 来源：商汤科技，头豹研究院SenseCore商汤大装置，以大模型开发、生成、应用为核心，打造算力架构、MaaS平台、数据服务和国产化适配生态，基于全国范围的智算中心网络，面向大模型、生成式AI场景构建产品体系。AI原生云算力基础设施，使能极致大模型开发体验。高稳定性算力池，千卡并行训练线性加速比超过90%，30天长时间训练不间断，实现分钟级的异常检测和断点续训。云管理平台支持公有、专有、私有、混合等多云部署模式，提供涵盖监控、运维、计费、消费可视化服务。结合SenseNova日日新大模型体系打造MaaS平台，输出大模型时代的AI生产工具。基于商汤自研的日日新大模型体系以及开源开放的第三方大模型，深化打造MaaS平台，构建一套完整的大模型生产力工具，包括模型微调、模型推理、内容安全等关键功能，支持不同的应用场景，使得企业客户能够低成本的、快速的接入大模型研发体系。为行业用户提供基模型和开发者工具，实现针对业务场景、领域知识的大模型微调。国产化芯片适配进入深耕领域，打造AI国产化大生态。商汤自研深度学习训练框架支持寒武纪、华为、海光、天数、燧原在内的多家国产芯片。头豹研究院布局中国市场，深入研究19大行业，持续跟踪532个垂直行业的市场变化，已沉淀超过100万行业研究价值数据元素，完成超过1万个独立的研究咨询项研究院依托中国活跃的经济环境，研究内容覆盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩张，到企业走向上市及上市后的成熟期，研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产业模式，企业的商业模研究院融合传统与新型的研究方法，采用自主研发的算法，结合行业交叉的大数据，以多元化的调研方法，挖掘定量数据背后的逻辑，分析定性内容背后的观点，客观和真实地阐述行业的现状，前瞻性地预测行业未来的发展趋势，在研究院的每一份研究报告