2022 年间国 AI 发发台市场报

2022年中国人工智能发展平台市场报告 AI开发平台/AI模型/AutoML/低代码AI开发 2022年11月弗罗斯特沙利文(中国) LeadLeo Frost&Sullivan市场洞察 Instruction ———— Frost＆Sullivan和LeadLeo发布2022年中国人工智能发展平台市场报告.This 报告旨在分析中国AI开发市场中AI开发产品的定义，应用，技术趋势和发展趋势，并确定AI开发平台市场的竞争格局，反映该细分市场中领先品牌的差异化竞争优势。 Frost&Sullivan和LeadLeo对AI开发平台市场进行了下游用户体验调查，受访者来自不同规模、不同行业的各类企业。 这份市场报告中提供的AI开发平台市场趋势分析也反映了行业的整体走势。市场排名和领先优势的最终判断仅适用于今年的中国AI开发平台开发周期。 本报告中的所有数字，表格和文字均来自Frost＆SullivanConsulting（中国）和LeadLeoResearchInstitute 的调查，数据四舍五入到小数点后一位。 任何内容（包括但不限于数据、文本、图形、图像等。）报告中提供的内容是Frost＆Slliva和LeadLeo的高度机密和专有的（除非报告中另有说明）。未经Frost&Slliva和LeadLeo的事先书面许可,任何人不得以任何方式复制、复制、传播、出版、引用、改编或汇编本报告内容,如有任何违反上述协议的行为,Frost&Slliva和LeadLeo保留采取法律措施并追究相关人员责任的权利。Frost＆Slliva和LeadLeo进行的所有商业活动都使用商品名“Frost＆Slliva”，“Slliva”，“LeadLeoIstitte”或“LeadLeo”。“Frost&Slliva和LeadLeoIstitte与上述任何名称都没有隶属关系，也没有授权或聘请任何其他第三方代表Frost&Slliva或LeadLeo开展业务。 2 Frost&Sullivan市场洞察 框架 AI开发平台结构05 AI开发平台商业模式17 AI开发平台市场规模19 AI开发平台竞争要素21 AI开发平台综合性能 26 28  •AWS31 •百度AI云33 条款36 Methodology37 法律免责声明38 3 400-072-5588 Frost&Sullivan市场洞察 第一章AI平台结构 Frost&Sullivan在本章中重点介绍了AI开发平台的架构，从基础设施、框架和培训平台三个维度入手。 4 Frost&Sullivan市场洞察力中国：人工智能发展平台 1.1AI基础架构 AI开发平台是一个集成AI算法、计算能力和开发工具的平台，为机器学习、深度学习、训练模型等开辟了开发架构。它还提供开发所需的计算能力支持，并使开发人员能够通过接口调用有效地使用平台中的AI功能进行AI产品开发或AI授权。 AI 培训平台 ML平台 AIOpenPlatform为开发人员提供了许多有助于降低开发成本的开发工具和框架，例如AI数据集，AI模型和计算能力。开发人员可以使用平台的数据集来训练自己的模型，也可以使用平台的算法框架来定制自己的功能。 AI开发平台架构从下至上可分为基础设施、框架、培训平台、技术服务四层。 AI开发平台结构 基于语音识别、图像的服务 AI 识别，字符识别和自然 技术 语言处理; 服务 构建AI生态 1.AI基础设施：自主研发的AI芯片是企业的核心竞争力，自主研发的芯片呈现出架构创新、形态进化、软硬件一体化的趋势。 1.1底层硬件 主流的AI处理器本质上是片上系统 （SoC），可用于与图像，视频，语音和文字处理相关的场景。AI处理器的主要架构组件包括专门设计的计算单元，大容量存储单元和相应的控制单元。通过自主研发AI芯片，企业可以将芯片线架构与自身算法相适应，实现计算效率最大化，自主研发AI芯片将逐渐成为AI开发平台企业的核心竞争力之一。 1.1.1AI芯片架构创新 云AI芯片主要用于AI训练场景， 而计算能力是其核心指标之一。为了适应AI训练中需要使用的应用和算法，供应商需要开发特定领域的架构（DSA）芯片来进行架构创新，以实现性能优化。作为其三个主要组件（计算，存储和控制）之一，计算单元可以执行标量，向量和矩阵运算。华为深度优化了达芬奇架构aetd中的矩阵运算,定制了相应的矩阵计算单元,支持高吞吐矩阵处理,使其可以用一条指令完成两个16*16矩阵的乘法运算。 为了解决现有内存的问题 访问速度严重落后于处理器的运算速度，全新的完全可编程、可重构架构（CGRA）芯片、内存计算芯片，以及具有高内存带宽的全新处理器架构IPU或将引入AI芯片底层生态。 此外，芯片编程方法和软件架构设计也将成为AI芯片创新的重要组成部分。例如，NVIDIA凭借其CUDA框架大大降低了其GPU的编程难度，使GPU在AI加速中得到了广泛的应用。未来，更多的AI处理器将提供多层软件栈和开发工具链，帮助开发人员更有效地利用底层硬件资源，提高开发效率，并通过软件降低专用芯片的低灵活性。多样性. AI 框架 以TensorFlow为代表的ML框架 和PyTorch AI 基础设施 包括基本硬件(CPU、GPU、FPGA、 NPU、ASIC及其组合SoC)；计算引擎和云容器 1.1.2AI芯片的演进路径 AI芯片创新的目标之一是在适应AI算法演进的同时，保持芯片的高能效比。未来，通用加专用芯片的片上系统形式将成为主流（CPU+NPU、CPU+ASIC等），具有更广泛的应用范围。 传统的处理器指令集（包括x86和ARM等。）进化为通用计算 ，其基本操作是算术运算（加减乘除）和逻辑运算（带或不带） ，在深度学习中往往需要数百条指令才能完成一个神经元的处理，深度学习的处理效率不高。为了解决子痛点，芯片形式需要打破传统的冯·诺依曼结构。神经网络处理器NPU使用电路来模拟人类神经元和突触结构。在NPU中，存储和处理集成在神经网络中，这通过突触权重来反映。例如,寒武纪提出的全球首个深度学习处理器指令集电脑语,可以直接面对大规模神经元和突触的处理,可以通过单条指令完成一组神经元的处理,为神经元和突触数据在芯片上的传输提供一系列专业化支持。在AI训练加速应用方面,寒武纪还推出了最新的MLU370-X8训练加速卡,配备了双芯片四核粒子思源370,在YOLOv3,Trasformer,BERT和ResNet101任务中,平均8卡并行性能高达155%的350WRTXGPU. 来源：弗罗斯特·沙利文，LeadLeo 5 Frost&Sullivan市场洞察力中国：人工智能发展平台 1.3.5.技术服务：MLOps提高团队协作效率 随着工业智能化的发展趋势，人工智能正在成为许多行业转型升级的共性技术。目前，人工智能最成熟、最广泛的应用领域包括公安、交通、金融、教育等。其他行业对AI应用的需求高度分散，场景多样，但对AI应用的需求仍然广泛存在。AI开发平台针对不同应用场景提供基于云的自然语言理解、自动语音识别、视觉搜索、图像识别、文本到语音转换、机器学习托管服务。为开发者或企业用户提供了构建高级文本和语音聊天机器人以及智能机器学习应用的便捷操作。 对于个人或企业开发人员来说，开发时间和开发成本是构建AI应用程序时要考虑的主要指标。借助云原生和弹性分布式计算架构，用户可以在AI模型的训练和推理层面降低成本并提高效率，借助MLOps，团队的开发和部署效率将得到显著提升。 MLOps是ML的DevOps。数据科学家构建的机器学习（ML）模型需要与其他团队（业务团队，工程团队，运营团队等）紧密合作。).MLOps为系统带来了灵活性和速度：MLOps通过可靠有效的ML生命周期管理缩短了开发时间并提供了高质量的结果；MLOps从DevOps延续到持续开发(CD)，持续开发（CD），持续集成 （CI），持续培训（CT）以及DevOps继承的其他方法和工具保证了AI工作流程和模型的可重复性，使开发人员可以随时随地轻松部署高精度的机器学习模型，并集成管理系统以持续监控机器学习资源。 模型设计 MLOP还在数据和超参数版本控制、迭代开发和实验、测试、安全、生产监控、基础设施等方面对平台提出了更高的要求。MLOps平台数据在将输出定义为书面代码方面发挥着同样重要的作用，因此与DevOps平台相比增加了数据复杂性。针对MLOps平台所面临的挑战，MLOps实施过程包括用例发现、数据工程、机器学习管道、生产部署、生产监控五个阶段，其工作流程主要通过敏捷的方式实现。 模型操作 MLOps定义：MLOps=ML+DevOps 模型开发 需求工具 ML用例优先级 数据可用性检查 数据工具 ML模型工具 模型测试和验证 ML模型部署 CI/CD管道 监控和触发 来源：弗罗斯特·沙利文，LeadLeo 6 Frost&Sullivan市场洞察 第二章AI平台商业模式 随着规模的逐步扩大，AI开发平台单一客户的平均成本将大幅下降，服务利润率将逐步提升 7 2 商业模式 随着规模的逐步扩大，AI开发平台单一客户的平均成本将大幅下降，服务利润率将逐步提升。因此，实现规模化运营是AI开发平台的重要发展策略，可以帮助平台降低成本，同时给予平台更大的议价空间。这一现象也解释了大厂商在“部分免费”模式下仍能盈利的底层商业逻辑,也反映了大厂商相对于中小厂商的市场竞争优势 。 AI开发平台的商业模式相对简单，开发者体量和平台规模成为其收入决定性要素。 AI开发平台业务模式是通过为企业或开发者提供AI技术接口或AI开发工具来盈利，计费方式主要包括免费、按电话、按年或按月。 1.免费模式为企业或开发者提供文本识别、人脸识别等通用的AI技术接口,有使用限制,通常为1-5QPS/天,主要针对使用率较低的中小企业;免费模式通过数据积累、构建AI生态、提供附加服务等方式实现盈利。 2.与年度和月度计费相比，基于量的计费更高，适合需求不明确的企业。 在产品营销方面,平台运营商可以通过免费试用、补贴、线上教学等方式提高流量转化率。大型平台可以通过永久免费通用产品进一步提升流量对用户的转化。平台运营商还可以在客户服务中探索用户的其他增值需求，例如云服务，定制AI开发解决方案等 。 AI开发平台商业模式 企业或开发人员 购买AI服务的接口 Free 免费模式主要面向中小企业，免费开发的功能多为通用AI能力，而更多的定制功能仍 需要付款。 每月/每年计费 适用于一定量、价格相对较低的企业,如通常售价为1000元/QPS/ 月的人体鉴定原料药。 基于数量的计费 量计费是针对AI需求尚不明确且相对价格最高的公司，如人体识别API通常定价为0.001美元/次， 提供接口和AI功能 来源：弗罗斯特·沙利 AI开发平台 文，LeadLeo 400-072-55888 Frost&Sullivan市场洞察 第3章AI平台市场规模 2016年至2020年，中国AI开发平台市场规模迅速扩大，2021年中国AI开发平台市场规模超过235亿元。 9 第四章竞争要素 在本章中，Frost&Sullivan分析了人工智能开发平台在市场中的核心竞争力，分为“提高数据处理能力”的硬实力和“增强平台可用性”和“增加生态开放”的软实力。 10 4 竞争要素 AI开发平台的用户是AI行业的个人或企业开发者，AI开发平台的核心竞争将集中在如何为开发者提供更高效、更便捷的开发平台等衍生服务上。沙利文将AI开发平台的核心竞争力概括为“提高数据处理能力”的硬实力和“增强平台易用性”和“提高生态开放性”这两大软实力。 人工智能开发平台的核心竞争将集中在“提高数据处理能力”、“增强平台易用性”和“提高生态开放性”。 AI开发平台提供商以平台硬件、算法模型等功能为底层支撑，