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

AI变革行业创新发展

China AI Development Platform Industry

中国AI開発プラットフォーム産業

撰写人：常乔雨

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.leadleo.com)拥有20万+注册用户，6,000+行业赛道覆盖及相关研究报告产出。

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报告作者

袁栩聪

首席分析师

常乔雨
行业分析师
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摘要

中国的AI开发平台行业正在迅速发展，成为全球AI领域的重要力量。这些平台为企业和开发者提供了强大的工具和资源，以加速AI技术的创新和应用。这些平台集成了各种功能，包括数据处理、机器学习算法、模型训练和部署等，为用户提供全面的AI开发生态系统。

中国的AI开发平台行业正迅速崛起，并成为全球AI技术创新和应用的重要力量。随着政府支持、丰富的数据资源、技术创新和合作共建的推动，这个行业有望继续壮大，为中国乃至全球的AI发展做出更大的贡献。

◼ 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。

中国企业人工智能战略成熟度不足

AI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。

内容目录

AI开发平台产业链分析05页

发展制约因素

AI开发平台行业竞争分析12页

增长创新指数评价指标

中国AI开发平台市场综合竞争表现

AI开发平台典型厂商19页

亚马逊云科技

商汤科技

研究目标

研究目的

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

研究目标

了解中国AI开发平台的产业链信息

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

本报告的关键问题

行业竞争：当前中国AI开发平台的竞争态势如何？

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？

名词解释

◆ 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(Platform as a Service)。

◆ 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。

◆ F1 Score: 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。

Chapter 1 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

中国AI开发平台行业产业链上游分析——算力

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

中国AI开发平台底层基础架构——算力

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				通用性较强且适合大规模并行运算；设计和制造工艺成熟	其图形渲染功能无法在推理端完全发挥计算能力	提供高度并行处理能力，同时处理成千上万的小计算任务，对于深度学习中的矩阵和向量运算至关重要
			可通过编程灵活配置芯片架构适量产单价高；峰完整版登录www.leadleo.com 力较低搜索《2023年中国AI开发平台产品探析》
FPGA	定制化

来源：腾讯云，头豹研究院

◼ 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

中国AI开发平台行业发展分析— 制约因素

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

中国AI开发平台的发展制约因素

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

中国企业内部人才AI培养意愿低

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

◼ 中国企业人工智能战略成熟度不足

中国人工智能渗透率

◼ 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

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，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转译员的好处，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。

来源：专家访谈、沙利文，头豹研究院

Chapter 2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

中国AI开发平台行业竞争分析——增长创新指数评价指标

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

中国AI开发平台行业竞争分析

一级指标	二级指标	增长/ 创新	要点
1. 技术底座兼容性评估	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
	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
	1.3云原生架构兼容性	创新	容器等集成、大规模扩展、Serverless、云平台部署范围
	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
	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. 数据处理能力评估	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 AutoML类别与功能、AutoDL类别与功能
	2.4 AutoML数据工程能力	增长
	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
3. 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

来源：专家访谈、沙利文，头豹研究院

中国AI开发平台行业竞争分析— 2023年中国AI开发平台市场市场综合竞争表现

❑ 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。

来源：专家访谈、沙利文，头豹研究院

Chapter 3典型厂商分析

❑ 阿里云

❑ 腾讯云

❑ 亚马逊云科技

❑ 商汤科技

中国AI开发平台行业典型厂商— —阿里云

中国AI开发平台领导者阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的AI工程平台，服务覆盖AI开发全链路，为用户提供高性能、低门槛的云原生AI工程化能力

阿里云PAI的AI开发平台体系架构

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、DLC AI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、Stable Diffusion等案可以一站式拉起服务，端到端体验。

中国AI开发平台行业典型厂商— 商汤科技

中国AI开发平台领导者SenseCore商汤大装置，搭建了完善的AI原生基础设施，包括算力基础架构、大模型生产平台、模型即服务，辅以 AI专家服务和数据服务助力相关技术举措的落地

商汤科技的AI开发平台体系架构

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。

来源：商汤科技，头豹研究院

◼ 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。

方法论

◆ 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目。

◆ 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，企业的商业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。

◆ 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中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。

◆ 研究院密切关注行业发展最新动向，报告内容及数据会随着行业发展、技术革新、竞争格局变化、政策法规颁布、市场调研深入，保持不断更新与优化。

◆ 研究院秉承匠心研究，砥砺前行的宗旨，从战略的角度分析行业，从执行的层面阅读行业，为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告。

法律声明

◆ 本报告著作权归头豹所有，未经书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复刻、发表或引用。若征得头豹同意进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并注明出处为“头豹研究院”，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节或修改。

◆ 本报告分析师具有专业研究能力，保证报告数据均来自合法合规渠道，观点产出及数据分析基于分析师对行业的客观理解，本报告不受任何第三方授意或影响。

◆ 本报告所涉及的观点或信息仅供参考，不构成任何投资建议。本报告仅在相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告。在法律许可的情况下，头豹可能会为报告中提及的企业提供或争取提供投融资或咨询等相关服务。本报告所指的公司或投资标的的价值、价格及投资收入可升可跌。

◆ 本报告的部分信息来源于公开资料，头豹对该等信息的准确性、完整性或可靠性不做任何保证。本文所载的资料、意见及推测仅反映头豹于发布本报告当日的判断，过往报告中的描述不应作为日后的表现依据。在不同时期，头豹可发出与本文所载资料、意见及推测不一致的报告和文章。头豹不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，头豹对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，读者应当自行关注相应的更新或修改。任何机构或个人应对其利用本报告的数据、分析、研究、部分或者全部内容所进行的一切活动负责并承担该等活动所导致的任何损失或伤害。

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