中国AI基础软件市场研究报告（2023）_市场营销策划_重点报告202301004_doc.docx

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1、FROST&SU11IVAN60YearsofGroivth,Innovationand1eadership中国AI基础软件市场研究报告(2023)AFrost&Su11ivanWhitePaper关键发现点2章节一：中国AI基础软件发展背景 AI2.0时代到来开启巨大平台型机会3 庞大的数据基础为国内A1大模型发展提供根基4章节二：中国A1基础软件市场概览 A1基础软件市场定义与解读5 蓬勃的A1大模型市场为A1基础软件发展注入动力6 利好的政策为A1基础软件市场提供制度保障7 开源演进为A1基础软件市场提供良好的生态土壤8 位于产业链中游的A1基础软件具有极高的附加值9章节三：AI基础软件

2、厂商竞争格局 评估标准及主要成果10附录11市场趋势：在核心驱动因素的催化下,中国N基础软件行业展现出三大主要趋势,并在这个过程中逐步明晰竞争格局。其一，中国原创技术创新突破加之人工智能政策导向，将推动市场章节一中国AI基础软件发展背景IAI2.0时代到来开启巨大的平台型机会关键发现 AI2.0是由大数据、云计算和人工智能技术等多种技术的融合所构成的，是一个巨大的平台式机会，将会在未来为各行业提供更加深入和全面的解决方案。随着AI2.0时代的到来，基础模型不再需要人工标注数据，也可以自行学习和阅读海量的文本。而且模型通过微调就能以低成本训练适应不同领域的任务。 其中，AI2.0相关的应用、平台

3、和基础设施，将会成为包括产业及投资在内的热点。A1基础软件作为A1大模型训练、管理、应用的重要平台将会在AI2.0的长风中顺势演化出巨大的产业机会。AI2.0时代：通用大模型崛起的AI平台时代AI1.0时代：割裂小模型、人工数据标注的时代.若劫片察理耨藕标为战据集模型任乡gA11Og+iAH.O就像是发明电,AI2.0就是电网。AI2.0时代的来临,首先它是巨大的平台式机会,这个机会将比移动互联网大十倍,而且它是中国的第一次机会。创新工场李开复好三类未来的创业机会:高社会生产力)三缩计算量,更好地进行模1运维、管理、训练。)“自19X0年首次看到图形用户界面(graphica1userinte

4、rface)以来,OPenA1的GPT人工智能模型是我所见过的最具革命性的技术进步。”比尔盖茨庞大的数据基础为国内A1大模型发展提供根基数据量的爆发为人工智能的发展注入燃料全球数据量分布图-按地区划分2023-2026E（单位：ZB）国美他中北其2162023202320232024E2025E2026E中国数据规模将从2023年的18.5ZB增长至2026年的56.2ZB,CAGR为25%。图片音乐视频Aj文本=CV大模型N1P大模型场景1模型j场景2模型2场芾n模型n预训练微调&部署基础大模型一AT基础设施A1基础软件机器学习平台实时决策中心基础框架及算法开源框架数据智能平台数据湖、数据仓

5、库算法（开源学习、因果学习）章节二中国AI基础软件市场概览IA1基础软件市场定义与解读关键发现AI基础软件包含一系列企业级A1应用所需的平台软件产品及解决方案，是为大模型应用落地的最主要的效率支撑，AI基础软件的发展决定了人工智能发展的深度、高度、广度，其催化大模型应用快速发展，推动政府和企业AI规模化应用。A1基础软件定义与解读AI2.0时代的到来，让各行业对大模型应用的需求日渐提升，对大模型对于业务的支撑力也更为重视，但大多数企业存在工程、技术等能力不足的问题。AI基础软件作为AI基础设施的重中之重，为企业客户提供全方位的AI调度以及模型服务，包含机器学习平台等一站式模型平台，以及数据智能

6、平台、实时决策中心、数据湖、数据仓库等服务于A1的数据平台，从而降低各行业客户训练自己人工智能模型的门槛，实现降本增效。行业小模型金融通信施牯鼻冏口政府制造能源电力交通AI2.0平台算力数据传输I蓬勃的A1大模型市场为A1基础软件发展注入动力中国A1模型的演进历程，2023年2006年之前2012年2017年训练办法CNN的发展促进监督学习再次成为主流以监督学习为主。这一阶段表现较优的神经网络算法为支持向量机(SVM),SVM采用监督学习神经网络向深层次发展应用场景更多，由于数量不够，因此非监督学习成为;这一时期的主流学习方法:和!这一阶段数据量被认为是提升A1智能水平的关键，开源标注数据量快

7、速兴起GPT模型AI模型的演进生成对抗网络随机森林BERT模型ViT模型支持向量机卷积神经朴素贝叶斯决策树图神经迁移学习网络自监督学习Transformer模型上一自编码器隐马尔可在和r航啕潭据院履重和规模对模型迭代的效果至关重要，尤其是目前内外数据共享和数据一共为义数据类别不均方、极端场盘数据缺失等问题,吁1唤业内及、|AIGC结构化数据合成领域的技术探噱在技术层面，生成式A1模型的推理能力愈发重要，同时对A1的可信度、可解释度的需求也在提升，呼唤自动机器学习、深度学习、因果学习等领域的基础软件性能提升在商业模式层面，随着大模型的逐渐成熟，通用大模型+行业小模型会成为越来越多企业采用的落地模

8、式，因此，帮助企业自建A1模型的A1基础软件成为大势所趋来源：弗若斯特沙利文I利好的政策为m基础软件市场提供制度保障国家指导政策推动AI基础软件发展北京市出台政策促进大模型研发2023年国家新一代人工智能开放创新平台15个国家积极布局人工智能产业在国家监管层面,中国积极布局人工智能产业,竞跑“未来赛道”。随着各行业、各领域对人工智能需求的日益增长,与实体经济深度融合的新模式不断涌现,形成了具有中国特色的研发体系和应用生态,引领着经济社会各领域从数字化、网络化向智能化跃升。以“大模型”为代表的技术爆发,加速了人工智能产业的发展。如何抓住这一轮技术变革的浪潮,促进区域以及产业发展,北京、上海、深圳

9、等地纷纷出台相关政策举措。北京更是闻风而动,一天之内发布两项政策,冲刺“人工智能第一城”。最新地方政策文件中均重点提到了算力端发展,加大算力基础设施的投资力度,同时强调了人工智能的高质量发展,拓展N创新应用场景的深度与广度。国家及地方出台的多项M产业支持政策将给产业发展带来助推力,更进一步推动数字经济与实体经济的融合发展。加快数字化发展,谑及数字中国，同时打造数字经济新优势,充分发挥海量数暴和丰富应用场景优势。同时指出要加强关键数字技术创新应用:聚焦高端芯片、操作系统、人工智能关键算法、传感器等关键领域;建设重忘行必人工智能数据集，发展算法推理训练场去中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五

10、年规划和2035年远景目标纲要支持人工智能算法库、工具集等研发。加快发展新型机是学外生物特征识别、自然语言理解、新型人机交互、智能控制与决策第产品而板务。推动人工智能开放平台建设。推进面向行业企业智能服务应用。面向金融、电信、能源等行业,推动智能信息技术服务平台的建设应用,搭建智能服务体系。-“十四五”软件和信息技术服务业发展规划来源:中华人民共和国工业和信息化部将新增算力建设项目纳入算力伙伴计划,加快推动海淀区、朝阳区建设北京人工智能公共算力至心、北京数字经济算力中心,形成规模化先进算力供给能力,支撑千亿级参数量的大型语言模型、大型视觉模型、多模态大模型、科学计算大模型事研发.北京市促进通用

11、人工智能创新发展的若干措施年人能应导22家智新先个202国工创用区 8国家新一代人工智能创新发展的试验区数量单位:个202320232023E来源:中关村数智人工智能产业联盟T来源:北京市人民政府各省份激励AI基础软件产业发展各省份相关政策名称区域T数字经济全产业链开放发展行动方案港裒克智能创新应用先导区行动浙江省数字经济发展规划Q版公内湖南省广东省数字经济发展指_广东省智慧海南总於方氯2023-2025隼）海南省弱？来源:弗若斯特沙利文I开源演进为A1基础软件市场提供良好的生态土壤世界开源发展史国开源发展史开源概念!1985年，RichardSta11man|1991年,1inus最早可以发

12、表GUN宣言，吸收jTorva1ds在追溯到I”前UN1X”和BSD的开Minix和GUN1970年,I源晟果，开发推出Emacs成果的基础上这一年也I编译器等自由软件(Free开爰了1inux是“UNIXISoftware)o同年，自由软操作系统元年”。II件基金会(FSF)正式成立。II(1inux0.01)。I1991年，中国与AT&TBeUIabsUS1/USG合作，引进UNIXSVR4.2版本源代码，并发布了中文版本，合作组建了中国UNIX公司。1999年，中科i红旗、中软网j络在引进RedIHat公司1inux|发行版的基础I上，分别推出I了最早的1inux中文版本。r,中国开源发

13、展现状中国开源项目技术领域分布前端领域域域域领领域域域域领能术领领领领统智技生据库件系工他原数据间作人去云大数中操数据说明：中国开源项目技术领域分布共统计931个项目，代码托管平台包括GitHUbGiteeGir1abopen1启智社区等中国开源项目贡献者和星量统计中国开源生态图谱中项目共有58872位贡献者注：此数据未进行去重中国开源生态图谱中项目共获得2934777颗星(Star)数据说明：中国开源项目贡献者和星量统计数据来源于托管在GitHUb上的870个项目3月数据统计I从中国开源发展阶段的维度看开源发展避变化：围绕产品操作系统及其生态，解决“缺芯少魂”短板；围绕基于开源的深度信息技术

14、(大数据、云原生、区块链、人工智能等)发I展与应用，为第四次世界工业革命做准备；围I绕开发/编制开源软件供应链以保障其安全，I并保障其上游的网络安全，国家关键基础设施的安全。1P2N至夺,中国开源已经发展了32年。这32年的开源发展天我可以分为三个阶段：第一阶段，主要围绕企业产品的操作系统及其生态建设；第二阶段，主要结合研发基于开源的深度信息技术(如大数据、云原生、区块链、人工智能等)及其应用；第三阶段，在经济双循环基础上规范建设或改造我国的供应链并主要在促进产业链、供应链数字化的基础上，采用取代物料表格式样的开源代码，保障其安全。开源对AI基础软件的意义 降低AI基础软件的开发门槛开源代码通常是免费提供的，企业和个人可以不用支付高昂的许可费，降低了获取成本。开源的文档使得开发者可以更容易地学习和理解A1算法和模型，降低了开发门槛，使更多的人能够参与到开发中。 促进开发者的知识共享和协作在AI基础软件领域，开源项目允许研究人员、工程师和开发者共享他们的算法、模型和技术，鼓励全球志愿者协助开发、修复其源代码，凝聚人才，集结大众智慧，促进了全球范围内的协作和创新以及集体智慧的发挥。 扩大AI基础软件的应用领域开源协同建设生态和