2023年中国AI基础设施行业概览

构筑AI大底座

引领科技未来

企业标签：百度智能云、商汤科技、阿里云

AI变革行业创新发展

China AI Infrastructure Industry

中国AIインフラ産業

撰写人：莫舒棋

摘要

中国AI基础设施行业是以高质量网络为重要支持，以数据资源、算法框架、算力资源为核心要素，借助开放平台作为主要驱动力，长期为公众提供智能化服务的基础架构。AI数据是推动人工智能落地发展的核心基础，以开放数据集、数据交易平台等数据平台为基础的AI数据基础设施成为AI新基建的重要支撑。 AI基础设施的核心技术主要集中在算法框架、数据资源和算力资源。涵盖分布式计算和高性能计算、大数据处理、机器学习与深度学习框架、边缘计算、跨模态AI技术以及自动化与自适应能力。该行业的产业链上游为基础硬件零部件和数据集，中游为AI基础设施解决方案提供商、AI基础硬件提供商和数据处理商，厂商将AI基础设施融入AI技术后集成于平台/解决方案，并服务于各行业场景的企业级和消费级终端用户。此外，通过简化了开发和部署，通用化和模块化特性降低了使用门槛，降低成本提升了实际效果，快捷的AI能力获取有助于推进技术应用。2022年中国AI基础设施行业市场规模为1,117.8亿元，预计2027年将实现跨越式增长，将达到6,008.1亿元，年复合增长率为39.98%。

2022 年中国 AI 基础设施行业市场规模为1,117.8亿元，预计2027年将实现跨越式增长，将达到6,008.1亿元，年复合增长率为39.98%。随着大型模型和数据应用等产业的不断落地，AI基础设施在更多领域中的应用范围扩大，加速了整个AI市场的发展。通过解决企业级AI能力建设项目，将AI能力赋予下一级企业客户，实现对其产品的AI赋能，进而服务于消费者市场。企业的市场规模和业务规模直接影响AI基础设施的增长速度，AI基设施市场空间将随之扩大。

◼ AI基础设施未来5-10年仍处于技术提升阶段，形成周期性发展现象，需构建综合的学科体系，融合基础理论与应用技术，在中国高校人工智能学科建设中，平衡“人工智能+”应用与基础理论，以提升颠覆性创新能力为关键目标。

人工智能基础设施技术的进一步发展要求在构建学科体系时融合基础理论与应用技术。当前中国高校已开始建设人工智能学科，以“人工智能+”为主线，专注于应用学科发展。然而，对于提升颠覆性创新话语权，基础理论的重要性不可忽视。尽管基础理论的成果周期较长，但它是突破的关键。因此，构建综合的学科体系，平衡基础理论和应用技术，将是实现颠覆性技术突破的关键要素。

内容目录

AI基础设施行业综述05页

发展背景

. 发展历程

市场规模

AI基础设施产业链11页

. 产业链图谱

. 产业链中游一一技术架构

AI基础设施行业分析18页

发展趋势

竞争格局

AI基础设施典型厂商23页

. 百度智能云分析

. 商汤科技分析

研究目标

研究目的

了解中国AI基础设施的发展演变、关键技术，分析中国AI基础设施的产业链、应用领域、行业市场规模以及未来发展趋势。

研究目标

了解中国AI基础设施的背景、定义、演变

分析中国AI基础设施的关键技术和应用

预测中国AI基础设施市场规模

探析中国AI基础设施行业产业链情况

预判中国AI基础设施行业发展态势

本报告的关键问题

+ 市场空间：中国AI基础设施行业市场规模情况如何？未来增长情况如何？

产业链情况：中国AI基础设施各类型厂商所在的产业链构成是怎样的？未来格局会如何演化？

核心技术：中国AI基础设施技术架构是怎样的？核心技术有哪些？

名词解释

◆ API：一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。

◆ 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

◆ 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

◆ 边缘计算：在靠近数据源头的一侧，通过网关进行数据汇集，并通过计算机系统就近提供服务，由于不需要传输到云端，其可以满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求；其位置往往介于终端和云端之间

◆ 基础承载：是指支撑和承载整个AI基础设施的基本层级，为各种技术和应用提供必要的基础支持和资源。在AI基础设施的技术架构中，基础承载层位于最底层，它为上层的技术、平台和应用提供了必要的环境和资源，类似于建筑物的基础结构。

◆ AI开发框架：是一种软件工具集合，旨在简化和加速人工智能应用的开发过程。这些框架提供了一系列的工具、函数、接口和算法，使开发人员能够更容易地构建、训练和部署各种人工智能模型。常见的AI开发框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。

◆ EDA：是指电子设计自动化（Electronic Design Automation，EDA）领域中用于设计和验证电子电路的基础工具。EDA工具帮助工程师和设计者在硬件电路设计的不同阶段进行建模、仿真、综合、布局布线和验证等工作。这些工具在硬件设计流程中起到关键作用，帮助设计者优化性能、功耗、面积和可靠性。

◆ 软件生态：一组相互关联、互相影响的软件产品、工具、服务和开发者之间的复杂网络。类似于自然生态系统中不同生物之间相互依存、相互作用的关系，软件生态系统中的各个组成部分也相互依赖、相互合作，共同构成一个完整的生态系统。

AI开放平台：一个提供人工智能技术和资源的综合性平台，旨在为开发者、企业和创新者提供丰富的工具、API、数据和服务，以便用户能够更轻松地构建、部署和运行各种人工智能应用和解决方案。目标是推动人工智能技术的普及和应用，降低开发门槛，加速创新，促进人工智能产业的健康发展。通过提供统一的接口和资源，AI开放平台能够使开发者更快速地将人工智能融入到各种应用中，从而创造出更多有价值的解决方案。

Chapter 1行业综述

❑ AI基础设施以高质量网络为重要支持，以数据资源、算法框架、算力资源为核心要素，借助开放平台作为主要驱动力，长期为公众提供智能化服务的基础架构。

❑ 2022年中国AI基础设施市场规模为1,117.8亿元，2019-2022年年复合增长率为36%，市场呈现爆发式增长趋势，随着大型模型和数据应用等产业的不断落地，AI基础设施在更多领域中的应用范围扩大，加速了整个AI基础设施市场的发展。预计2027年中国AI基础设施将增至6,008.1亿元。2022-2027年年复合增长率达39.98%。

中国AI基础设施行业综述— —定义

AI基础设施以高质量网络为重要支持，以数据资源、算法框架、算力资源为核心要素，借助开放平台作为主要驱动力，长期为公众提供智能化服务的基础架构

AI基础设施三大核心要素

◼ AI算力是支撑人工智能高速发展的关键要素

AI算力包括AI芯片、智算中心、AI云中心等，为人工智能技术和产业发展提供了强有力的算力支撑。当前，以深度学习为代表的的人工智能技术需对海量数据进行处理和训练，对算力提出了较高的要求。传统算力因其地城技术架构限制，处理人工智能计算任务时效率低、能耗大，以AI芯片为基础的AI算力中心针对人工智能类算法和应用进行了专门优化，使其能够在终端、边缘端、云端等不同应挥重要作用。

AI数据是推动人工智能落地发展的核心基础完整版登录www.leadleo.com

数据是人工智能技术应用和发展的基石。人工智能的大规模应用需要

◼ AI算法是驱动人工智能创

能发展与应用的重要基础，并逐渐成为AI新基建的重要发力方向。

来源：中国信通院，专家访谈，头豹研究院

中国AI基础设施行业综述——产品形态及分类

从产品形态来看，AI基础设施可以划分为AI基础硬件和基础软件两大类。而在AI生态系统中，通用型和定制型AI基础设施的相互依赖性促进了广泛的AI技术应用，也为各行业的持续发展提供了关键支持

AI基础设施按产品形态分类

1 AI基础设施的产品形态包括基础硬件和基础软件

1.基础硬件包括高性能的服务器、GPU（图形处理器）、TPU（张量处理器）等专门设计的硬件设备，用于支持大规模的计算和数据处理需求。

2.基础软件是指在AI基础设施中用于支持和管理硬件资源的软件组件，包括操作系统、虚拟化技术、容器化平台等。此外，还包括用于分布式计算、数据存储和管理、任务调度和监控等功能的软件工具和框架。

AI基础设施按意图的业务场景分类

1.通用型AI基础设施是指为多种不同应用场景和任务设计的基础设施泛的AI算法和应用。如云计算平台如Amazon Web ServicAzure和Google Cloud，它们提供通用的计算、

从自然语言处理到图像识别等。

的适用性和共享性，而定制型基础设施更专注于特定领域的精准支持。两者相互补充，推动AI技术在多个领域的应用和创新。

来源：中国信通院，头豹研究院

中国AI基础设施行业综述— 发展历程

中国AI基础设施进了四个阶段，从起步到快速发展，其关键技术突破和大数据时代催生AI基础设施的商业应用，随着市场需求急增和开放生态建设推动发展推动AI基础设施实现全面发展

中国AI基础设施的发展历程，2000年以前至今

快速发展阶段（2010-2015年）

随着移动互联网和大数据技术的普及，AI应用有了更多的数据支撑，云计算技术的成熟降低了基础设施建设和运维成本

起步阶段（2000-2010年）

该阶段的AI基础设施主要集中在科研机构，AI技术尚未普及，基础设施规模有限，硬件和软件资源受限.

深度应用阶段（2020-2023年）

崛起阶段（2015-2020年）

AI技术在各行各业得到广泛应用，对高性能计算、大规模存储、高效算法库等基础设施需求不断增长

大量互联网巨头和创业公司加大了对AI技术的研发和应用投入，云计算服务商如阿里云、腾讯云等推出了丰富的AI基础设施解决方案

起步阶段：AI基础设施处于萌芽期，人工智能领域处于相对低谷，虽然存在一些研究和实验性的AI项目，但尚未形成完整的AI基础设施生态系统，同时也缺乏足够的AI领域专业人才和资源。

快速发展阶段：AI基础设施的行业现状开始发生变化，逐步迈向了更为活跃和成熟的阶段。1）机器学习和深度学习等关键AI技术取得了重大突破，尤其在图像识别、自然语言处理等领域的进步。2）互联网的飞速发展带来大数据时代，为AI基础设施提供了充足训练数据。3）开源社区的积极贡献，如TensorFlow、PyTorch等，极大推动AI技术传播和发展。4）AI应用拓展至商业领域，金融、医疗、零售等行业纷纷涵盖，为AI基础设施需求创造广泛市场。初步商业模式涌现，企业逐渐认知AI潜力，投资AI基础设施建设，为行业未来发展奠定基础。

崛起阶段：AI基础设施行业经历了高速增长和多元化应用的阶段。市场需求爆发式增长，多个行业广泛应用AI技术，推动了AI基础设施投资规模的迅速扩大。深度学习技术的广泛应用、边缘计算的兴起以及跨模态AI的发展成为技术进步的标志，这些突破为AI基础设施提供了强大的支持。同时，开放生态建设、云计算支持和开源AI开发框架的普及，使得AI基础设施得以全面协同发展，进一步推动了行业的蓬勃发展。

深度应用阶段：AI基础设施行业展现出更加成熟、多元化和协同化的特点。行业应用范围广泛扩展至金融、医疗、制造等领域，创新生态逐渐形成，技术与云计算、大数据融合，实现更强的协同效应。在技术方面，模型优化、跨模态AI以及自动化和自适应能力等方面取得显著进展。

来源：中国信通院，头豹研究院

中国AI基础设施行业综述— 行业市场规模

2022年中国由AI基础设施带动的人工智能市场规模达到1,117.8亿元，随着AI基础设施逐渐落地各类应用场景，预计未来5年内AI基础设施将保持高速高速增长，CAGR将达到39.98%

中国AI基础设施行业市场规模，2019年-2027年预测

中国AI基础设施市场规模测算逻辑

来源：专家访谈，头豹研究院

中国AI基础设施行业按要素划分为算力、数据和算法。其中，算力市场规模按算力带动产业产生的价值，主要测算指标为AI芯片，数据市场规模为数据基础服务和数据治理的产值，算法带动的产业产生的价值作为算法的市场规模，其中测算指标为机器学习技术与平台的市场规模。

◼ 2022年中国AI基础设施行业市场规模为1,117.8亿元，预计2027年将实现跨越式增长，将达到6,008.1亿元

2022年中国AI基础设施市场规模为1,117.8亿元，2019-2022年年复合增长率为36%，市场呈现爆发式增长趋势，预计2027年中国AI基础设施将增至6,008.1亿元，2022-2027年年复合增长率达39.98%。

◼ 中国AI基础设施落地应用领域将带动下游需求的增长

AI基础设施未来五年增速将持续加快，主要在于其通用的适用性和广泛的落地应用。随着大型模型和数据应用等产业的不断落地，AI基础设施在更多领域中的应用范围扩大，加速了整个AI市场的发展。通过解决企业级AI能力建设项目，将AI能力赋予下一级企业客户，实现对其产品的AI赋能，进而服务于消费者市场。企业的市场规模和业务规模直接影响AI基础设施的增长速度，AI基设施市场空间将随之扩大。

Chapter 2 产业链分析

❑ 中国AI基础设施行业的产业链上游为基础硬件零部件和数据集，中游为AI基础设施解决方案提供商、AI基础硬件提供商和数据处理商，厂商将AI基础设施融入AI技术后集成于平台/解决方案，并服务于各行业场景的企业级和消费级终端用户

❑ 在政策规划、标准体系支撑下，AI基础设施架构链条逻辑上分为基础承载、基础设施层、AI技术开放平台层、AI应用层四大板块。其中AI基础设施层为关键部分，产品和应用层是厂商把AI基础设施融入相关技术后集成于平台/解决方案

中国AI基础设施行业产业链分析——产业链图谱

中国AI基础设施行业的产业链上游为各类硬件的原材料制备商、电信运营商，中游为云计算服务商、数据服务商和基础设施硬件提供商，厂商服务于各行业场景的企业级和消费级终端用户

中国AI基础色设施行业产业链图谱，2023

来源：沙利文，头豹研究院

中国AI基础设施行业产业链中游——厂商类型

云计算厂商提供强大的计算能力、复杂算法框架和丰富的数据资源，数据服务及治理商确保训练数据的质量和多样性，AI基础硬件提供商为整个生态系统提供高效硬件支持，共同推动AI技术演进和创新应用

中国AI基础设施厂商分类

云计算服务商

云计算厂商在AI基础设施中扮演了多重角色，为开发者和企业提供了构建、运行和扩展AI应用所需的基础设施和服务，尤其是算法框架研发和算力服务方面

AI基础硬件提供商

AI基础硬件提供商主要负责开发和提供高性能、高效能的硬件加速器，以支持各种AI计算任务的高效完成

数据服务及数据治理商

数据服务及数据治理商负责数据的采集、整合、清洗、存储、安全性、合规性、分析和监控，并为企业提供技术和解决方案

AI基础设施行业产业链中游是提供AI生产要素的硬件及软件服务商，行业呈现头部集中的市场竞争态势，行业主流厂商分为云计算厂商、数据服务及数据治理商和AI基础

云计算厂商、数据服务及数据治理商和AI基础硬件厂商协同合作，共同构建了个相对完整的AI基础设施生态系统

云计算服务厂商：具备完善的产品生态、丰富的客户资源和较强的C端产品经验据，可反哺产品研发，基于客户需求推动产品创新和落地，该类厂商在业中不仅提供了高性能的计算资源，更在技术创新、资源供应、等方面发挥着关键作用，代表厂商有百度、腾讯、阿里巴巴

AI大底座整合了百度的昆仑芯2代AI芯片、飞浆

源获得大算力和大数据，支持大模型训练与推理，以及高并发的应用

数据服务及数据治理商：数据服务商帮助
供支持；而数据治理商确保数据的质
资源。两者合作，为企业提供
理商如Labelbox、Sc

TPU）等。这些供应商不仅在硬件性能上不断创新，也在为各类AI任务提供更高效的计算能力方面发挥着关键作用。

来源：百度智能云，中国日报网，浪潮信息，头豹研究院

中国AI基础设施行业产业链中游— 商业模式

AI基础设施行业的商业模式多样，取决于企业的技术实力、市场定位和客户需求。不同的策略和模式在满足市场需求方面展现了创新，其多元化商业生态促进了AI基础设施行业的创新和发展

AI基础设施厂商的商业模式

AI硬件销售：AI硬件销售模式涉及从产品研发、生产、市场推广到销售、交付和售后服务的完整过程。企业需要在不同阶段合理规划，并与客户建立良好的合作关系，以实现产品的成功销售和客户满意度强。主要针对产品包括GPU、专用AI芯片、边缘设备、服务器等。

技术授权与合作：将AI基础设施打造成基础服务，通过提供API接口或根据客户要求集成符合客户业务场景的基础服务，客户可选择按需付费的方式对API接口按量付费，或者以定期支付的方式订阅基础服务。

软硬件一体化解决方案：解决方案提供商以平台产品或软硬件服务融合应用场景，提供各类解决方案。平台产品方案是根据客户对产品形态的需求，以产品售卖使用为主；而软硬件一体化方案包含软硬件服务及开发运营，相比较而言技术壁垒更高。

AI平台即服务：企业可以提供完整的人工智能开发和部署平台，使开发者和企业能够构建、训练、测试和部署自己的人工智能模型和应用程序，而无需自己建立和维护底层的基础设施。这种模式将AI技术和基础设施打包为一种服务，使企业和开发者能够专注于创新和应用开发，而不必担心底层的技术和基础设施问题。

◼ AI基础设施行业的主流收费方式

行业收费方式包括：1）按使用量或调用次数收费、2）按硬件授权设备量与单价定价、3）按项目需求定制收费三种方式，目前主流收费方式是按使用量和解决方案定价收费。厂商根据软硬件一体化方案及开发服务收费，其中软硬件主要以软件为主，包括产品与授权费用；而开发服务是项目开发运营及方案定制化服务。将整个AI基础设施打包给客户，客户根据自身业务场景需要自由调动。

来源：专家访谈，头豹研究院

中国AI基础设施产业链下游— 应用场景

AI基础设施行业下游应用按客户类型分为AI应用开发者、企业客户和研究机构。其市场需求强劲，用户画像多元，应用场景广泛，行业巨头的参与也进一步推动了市场的发展

中国AI基础设施在各行业渗透情况

互联网教育金融医疗制造零售农业

AI基础设施下游客户类型

随着传统产业智能化的不断深入，单一应用模式将逐渐无法满足用户对智能化的期望，AI基础设施需要更紧密地与应用场景需求结合，通过产业智能化的整合，深度融入实体经济。

推进AI基础设施建设目标在于为各个行业赋能，促进不同领域之间的融合应用

企业客户按垂直行业划分，主要在互联网行业，其次是教育行业，在金融、医疗、制造、零售、农业、政企等均有较广泛使用。

AI基础设施在多个行业得以快速渗透的原因主要包括丰富的数据资源、需求驱动、效率提升和成本降低等三大因素。其中丰富的数据资源是最为关键的因素，在互联网、教育和医疗等行业，拥有大量的数据资源为AI基础设施的应用提供了充分的训练和优化数据，使得AI模型能够更准确地识别模式、做出预测和提供有价值的解决方案。这些数据不仅丰富，而且涵盖了多样的情境和场景，使得AI能够在各种不同领域和任务中发挥作用，从而推动了AI基础设施在这些行业的快速应用。

对于互联网行业而言，首先，AI基础设施得以快速应用主要基于互联网本身具备海量的用户数据和规模经济，为训练高性能的AI模型提供丰富的数据源，同时互联网公司的用户规模也为资源共享和协同创新提供了可能，进一步增强了AI基础设施的影响力。其次，互联网行业的商业模式依赖于数据驱动的用户服务，且业务需要提供为客户实时性和个性化的服务，AI基础设施可挖掘更多的商业价值。

来源：经济观察网，专家访谈，中国信通院，头豹研究院

Chapter 3行业发展分析

❑ 中国AI基础设施行业政策分析

❑ 中国AI基础设施行业发展趋势

❑ 中国AI基础设施行业竞争壁垒

❑ 中国AI基础设施行业竞争格局

中国AI基础设施行业分析——政策分析

AI基础设施行业发展迎来政策“组合拳”，国家政策规划驱动AI基础设施发展的同时，政策拉动AI基础设施的应用需求

中国AI基础设施行业相关政策机制与分析，2017-2023年

国家推动

国家政府通过政策发布，鼓励投资、创新和合作，以促进人工智能基础设施的建设，支持技术创新和应用发展。

需求推动

下游需求的不断增长推动国家政府发布政策，促进投资和建设人工智能基础设施，以满足技术应用的需求。

政策名称	颁布日期	颁布主体	主要内容及影响
《生成式人工智能服务管理暂行办法》《国务院关于数字经济发展情况的报告>	2023-07	网信部	推动生成式人工智能基础设施和公共训练数据资源平台建设。促进算力资源协同共享，提升算力资源利用效能。鼓励采用安全可信的芯片、软件、工具、算力和数据资源。
《生成式人工智能服务管理暂行办法》《国务院关于数字经济发展情况的报告>	2022-10	国务院	深入推进新型基础设施建设专项，其中包括各种数字化基础设施的发展，如5G网络、人工智能基础设施等，旨在加速数字化经济的发展，为各行业的数字化转型和创新提供有力支持。
《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见>	2022-07	科技部、工信部等六部门	鼓励算力平台、共性技术平台、行业训练数据集、仿真训练平台等人工智能基础设施资源开放共享。地方政府采取共享开放、服务购买、创新券等方式，降低人工智能企业使用基础设施的成本。
《关于印发"十四五"数字经济发展规划的通知>	2021-12	国务院	高效布局人工智能基础设施，提升支撑"智能+"发展的行业赋能能力，鼓励在各个领域推动智能化技术的应用，促进各行业智能化改造，为未来的"智能+"发展奠定坚实基础。
《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》	2021-03	国务院国资委	通过加强数字化技术应用、优化业务流程、推进管理数字化、加强人才培养和强化数字化安全保障等措施，将有助于提高国有企业的核心竞争力和市场竞争力
《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划》	2020-12	中共中央	发展数字经济，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。加强数字社会、数字政府建设，提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平
《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引（修订版）》	2020-09	科技部	推进人工智能基础设施建设，强化人工智能创新发展的条件支撑，构建适应未来技术发展的基础设施体系，促进人工智能的创新和应用。
《关于支持合肥建设国家新一代人工智能创新发展试验区的函》	2019-10	科技部	充分发挥合肥在智能语音、机器人等领域研发机构多、专家团队高度集聚等优势，强化人工智能基础前沿理论和关键核心技术的研发部署，加强人工智能基础设施和创新平台建设。
《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》	2019-08	科技部	以人工智能重大应用需求方向为牵引，依托开放创新平台推动人工智能相关基础理论、关键核心技术、软硬件支撑体系及产品应用开发
《关于新一代人工智能发展规划》	2017-07	国务院	到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力。

来源：中共中央，国务院，网信部，工信部，科技部，头豹研究院

中国AI基础设施行业分析— 竞争格局

中国AI基础设施行业市场不断扩张趋势吸引新兴企业和外部竞争者，未来的竞争格局将在市场竞争和垂类市场竞争的双重影响下演变，不同领域内的垂类市场竞争将催生专业化发展

中国AI基础设施竞格局

◼ AI基础设施行业受到资本市场的高度关注，涌现出一批优秀的创业公司和初创企业

随着市场需求的不断增长，新兴企业和外来竞争者将进入市场在AI基础设施领域，云计算服务商成为主要的竞争者，其中第一梯队为百度智能云和商汤科技，其具备完整的Ai基础设施AI大底座和AI大装置。第二梯队为华为云、阿里云、腾讯云、浪潮信息等，其主要在垂直领域或综合业务占据优势，第三梯队以数据服务商爱数智慧、寒武纪和第四范式、旷视科技等专业领域技术较强的厂商。随着对AI基础设施的资本不断注入，新兴企业通过融资获得资金支持，以加速技术研发和市场推广，从而与传统领军企业形成竞争态势。

未来AI基础设施行业竞争格局将会在市场企业竞争加剧和垂类市场竞争的双重影响下发生变化

未来AI基础设施领域的竞争格局将受到多重因素的影响。首先，随着越来越多的企业参与AI基础设施建设，市场竞争的激烈程度将进一步加大。这将导致企业不断提升技术水平、服务质量和产品性能，以争夺市场份额，从而推动整个行业持续创新和发展。其次，不同行业内垂类市场竞争将推动企业在AI基础设施方面实现专业化发展。不同行业的需求和特点将影响技术研发和应用场景，从而催生细分市场的形成。在此过程中，部分企业将在特定领域内脱颖而出，取得行业领先地位。然而，这种竞争将加大各企业之间的差距。那些能够快速构建高质量AI基础设施的头部企业占据先发优势占据其市场份额，而后来者则需要更长时间才能迎头赶上。同时，拥有资源优势和技术积累的头部企业继续保持领先地位，稳定行业竞争格局。

来源：中国信通院，专家访谈，头豹研究院

Chapter 4典型厂商分析

❑ 百度智能云——AI大底座

❑ 商汤科技——AI大装置

方法论

◆ 头豹研究院布局中国市场，深入研究19大行业，532个垂直行业的市场变化，已经积累了近100万行业研究样本，完成近10,000多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。

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头豹研究院简介

◆ 头豹是中国领先的原创行企研究内容平台和新型企业服务提供商。围绕“协助企业加速资本价值的挖掘、提升、传播”这一核心目标，头豹打造了一系列产品及解决方案，包括：报告/数据库服务、行企研报服务、微估值及微尽调自动化产品、财务顾问服务、PR及IR服务，以及其他企业为基础，利用大数据、区块链和人工智能等技术，围绕产业焦点、热点问题，基于丰富案例和海量数据，通过开放合作的增长咨询服务等

◆ 头豹致力于以优质商业资源共享研究平台，汇集各界智慧，推动产业健康、有序、可持续发展

备注：数据截止2023

四大核心服务

研究咨询服务

为企业提供定制化报告服务、管理咨询、战略调整等服务

行业排名、展会宣传

行业峰会策划、奖项评选、行业白皮书等服务

企业价值增长服务

为处于不同发展阶段的企业，提供与之推广需求相对应的“内容+渠道投放”一站式服务

园区规划、产业规划

地方产业规划，园区企业孵化服务

2023年中国AI基础设施行业概览：构筑AI大底座，引领科技未来-头豹 听光Vic

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