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AI基础设施
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莫舒棋·头豹分析师
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行业定义
AI基础设施行业是指专门提供人工智能技术支持、资源和基础架构的企业和服务提供商。该行业以数据、算力和算法为核心能力,涵盖了一系列关键组成部分,包括高性能计算、大规模存储、分布式计算、数据管理、云计算、深度学习框架、算法库等。AI基础设施企业致力于提供高度优化和专门针对AI工作负载的硬件、软件和服务,以确保AI应用的高效运行和创新。随着人工智能技术的快速发展和广泛应用,AI基础设施行业在支撑和推动人工智能应用的发展方面变得至关重要。
AI访谈
行业分类
AI基础设施行业的分类标准较多,如按提供方式可分为公有云、私有云和边缘计算。其中公有云提供商如AWS、Azure、阿里云等向多个客户提供服务。私有云由单个企业或组织在其数据中心内建设和管理。边缘计算则将AI处理能力推向物联网和边缘设备。按服务类型可分为硬件服务和软件服务,其中硬件服务提供高性能计算和存储设备,如GPU和TPU。软件服务则包括深度学习框架、算法库和开发工具等。根据不同行业和应用需求,AI基础设施可用于图像识别、自然语言处理、智能驾驶、智能制造等领域。
AI访谈
行业特征
中国AI基础设施行业呈现持续快速发展的特征。中国AI基础设施市场规模持续扩大,年复合增长率超过20%。主要驱动因素包括科技创新、政府支持和企业投资。公有云服务商如阿里云和腾讯云不断拓展其AI基础设施服务,满足不断增长的市场需求。与此同时,私有云AI基础设施也得到企业青睐,尤其在涉及数据安全和隐私的行业。边缘计算AI基础设施也在快速崛起,加速推动物联网和边缘设备的智能化。整体而言,中国AI基础设施行业持续创新,不断满足多样化的应用需求,并为中国AI产业的持续发展奠定了坚实基础。
AI访谈
发展历程

AI基础设施行业

目前已达到 4个阶段
AI访谈
产业链分析
AI访谈
行业规模
AI基础设施行业规模
评级报告 1篇
AI访谈SIZE数据
政策梳理
AI基础设施行业
相关政策 5篇
AI访谈
竞争格局
中国AI基础设施行业的竞争格局呈现出激烈的竞争态势。随着人工智能技术的快速发展和广泛应用,越来越多的企业涌入AI基础设施市场,形成了多家企业之间的竞争局面。在AI基础设施领域参与厂商可分为三大梯队,其中云计算服务商成为主要的竞争者。第一梯队是以百度智能云、商汤科技、阿里云、腾讯云和华为云为代表的中国AI基础设施行业领先企业,已占据超70%的市场份额,这些企业多为上市公司或母公司上市企业,拥有丰富的产品线,在技术积累以及市场拓展等综合能力均具备明显优势,如阿里云2022年营收规模为776亿元,拥有553项专利,其产品可应用远超20个行业领域。第二梯队以专业细分领域厂商为主,以浪潮信息、北京旷视、寒武纪等为代表企业,该梯队的营收规模集中在100亿左右,产品可应用场景在10-20个行业领域之间,综合实力中等偏上,主要以企业原有业务中不断深化AI基础设施,从而占据该细分领域的市场,如浪潮信息拥有1,022项专利,在服务器方面的研发投入占比超过40%,是国产服务器的龙头企业;第三梯队主要是以科大讯飞、曙光信息等为代表的企业,这类企业在垂直领域的细分市场具有一定的竞争优势,如科大讯飞在语音技术和自然语言处理方面拥有深厚的技术积累,2022年营收为188,2亿元,研发投入为16.53%,拥有1,945项专利,能够在特定领域中提供有价值的AI基础设施。
AI访谈数据图表
摘要
中国AI基础设施行业呈现持续快速发展的特征,其市场规模持续扩大,年复合增长率超过20%。主要驱动因素包括科技创新、政府支持和企业投资。公有云服务商如阿里云和腾讯云不断拓展其AI基础设施服务,满足不断增长的市场需求。与此同时,私有云AI基础设施也得到企业青睐,尤其在涉及数据安全和隐私的行业。截至2022年中国AI基础设施行业的市场规模为1,117.8亿元,预估未来五年内保持稳定增长趋势,并于2027年将达到23.65亿元。未来,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,导致市场竞争更加激烈。这些新的参与者可能通过技术创新和市场拓展,打破现有的市场格局,形成更具竞争力的新局面。
AI基础设施行业定义
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AI专家访谈专家访谈
Prompt
AI基础设施行业的定义在不同的领域和背景下可能有所不同,但一般来说,AI基础设施是指支持人工智能算法训练、部署和运行的硬件、软件和网络环境的集合。 在这个定义中,硬件包括计算机、服务器、GPU等物理设备;软件包括操作系统、虚拟化技术、容器技术、编程语言、编程框架、数据库等。而网络环境则包括互联网、私有网络、VPN等。 区别和差异主要体现在对AI基础设施的具体范围和定义的侧重点上。例如,有些人把AI基础设施限定在云计算环境中,而有些人则认为本地集群或分布式系统也是AI基础设施的组成部分;有些人侧重于硬件的性能和规模,而有些人则更关注软件技术和系统架构。 除了以上的
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AI基础设施行业是指专门提供人工智能技术支持、资源和基础架构的企业和服务提供商。该行业以数据、算力和算法为核心能力,涵盖了一系列关键组成部分,包括高性能计算、大规模存储、分布式计算、数据管理、云计算、深度学习框架、算法库等。AI基础设施企业致力于提供高度优化和专门针对AI工作负载的硬件、软件和服务,以确保AI应用的高效运行和创新。随着人工智能技术的快速发展和广泛应用,AI基础设施行业在支撑和推动人工智能应用的发展方面变得至关重要。
[1]
1:中国通信学会
AI基础设施行业分类
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Prompt
AI基础设施行业可以按照功能和使用场景进行分类,其中最主流的分类标准为功能分类。根据该标准,AI基础设施行业可以分为三类:计算平台、数据平台和算法平台。 计算平台是AI基础设施行业中最基础的一类,它提供了用于训练和推理模型的计算能力。计算平台通常包括GPU计算和专用计算资源。GPU计算是最常见的计算资源,它可以大幅提升神经网络计算速度。专用计算资源则通常是针对某些特定的应用场景而设计,例如用于图像识别的TPU(Tensor Processing Unit)。 数据平台则是用于管理和处理数据的一类平台。在AI基础设施行业中,数据是非常重要且不可或缺的一部分,因为它直接影响了模型的准确性和性能。数据平台通常包括数据采集、清洗、存储和分析等功能
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AI基础设施行业的分类标准较多,如按提供方式可分为公有云、私有云和边缘计算。其中公有云提供商如AWS、Azure、阿里云等向多个客户提供服务。私有云由单个企业或组织在其数据中心内建设和管理。边缘计算则将AI处理能力推向物联网和边缘设备。按服务类型可分为硬件服务和软件服务,其中硬件服务提供高性能计算和存储设备,如GPU和TPU。软件服务则包括深度学习框架、算法库和开发工具等。根据不同行业和应用需求,AI基础设施可用于图像识别、自然语言处理、智能驾驶、智能制造等领域。
按提供方式分类
AI基础设施分类
公有云
公有云AI基础设施由大型云服务提供商如AWS、Azure、阿里云和腾讯云等构建和管理,向多个客户提供服务。公有云可根据客户需要灵活地调整计算资源,避免了资源浪费和过度投入,也可以多个客户共享同一组硬件和软件资源,此外,公有云提供商还可以在多个地理位置设置数据中心,使得用户可以快速接入全球范围内的服务。
私有云
私有云是指由单个企业或组织在自己的数据中心内建设和管理的AI基础设施。其典型内容包括:首先,私有云能够提供更高的数据安全性和隐私保护,因为数据和资源完全在企业内部控制。其次,私有云可以根据企业自身需求进行定制和调整,以适应特定的业务和流程。此外,虽然相较于公有云,私有云需要更大的资本投入和维护成本,但同时也带来更多的灵活性和控制权,企业可以全面管理和控制其AI基础设施。因此,私有云适用于对数据隐私要求较高的行业,并为企业提供了高度定制化的AI解决方案。
边缘计算
边缘计算是一种AI基础设施,它将AI处理能力推向物联网和边缘设备。其典型内容包括:首先,边缘计算的实时性使得AI计算和分析能够更接近数据源,从而降低传输延迟,使得边缘设备可以更快地做出反应和决策。其次,边缘计算支持离线处理,即使在断网或有限网络连接条件下,也能对数据进行处理,保证了应用的可靠性和稳定性。此外,边缘设备通常具有有限的计算资源,因此边缘计算AI基础设施需要具备高效节能的特点,以确保在有限的功耗下实现高效的AI计算和处理。因此,边缘计算在物联网和边缘设备应用中扮演着重要的角色,实时、可靠和高效的AI应用提供支持。
[2]
1:https://mp.weixin.qq.com/s/avehsgi1T5QLcBgjq9aS5w
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2:中国联通研究院
AI基础设施行业特征
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Prompt
中国AI基础设施行业是一个处于高速发展阶段的新兴市场,其商业模式、竞争环境和用户画像等特征,对该行业未来的发展前景产生了深远的影响。本文将从供给需求、行业周期以及准入门槛三个维度入手分析该行业的特点,并结合数据论证。 一、供给需求 随着人工智能技术的不断发展,越来越多的企业涌入了AI基础设施市场,使得供给增加,市场竞争也随之加剧。根据艾瑞咨询发布的《2019年中国人工智能基础设施市场研究报告》显示,2018年,中国AI基础设施市场规模达到96.3亿元,未来五年的复合增长率将接近40%。另外据IDC统计,2020年中国AI基础设施市场规模将超过200亿元。 需求方面
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中国AI基础设施行业呈现持续快速发展的特征。中国AI基础设施市场规模持续扩大,年复合增长率超过20%。主要驱动因素包括科技创新、政府支持和企业投资。公有云服务商如阿里云和腾讯云不断拓展其AI基础设施服务,满足不断增长的市场需求。与此同时,私有云AI基础设施也得到企业青睐,尤其在涉及数据安全和隐私的行业。边缘计算AI基础设施也在快速崛起,加速推动物联网和边缘设备的智能化。整体而言,中国AI基础设施行业持续创新,不断满足多样化的应用需求,并为中国AI产业的持续发展奠定了坚实基础。
1
行业痛点
AI基础设施整体成本较高,需升级实现降本增效
随着大模型和AI应用的兴起,AI原生时代正迅速来临,对AI基础设施提出了新的要求:全栈融合、端到端优化和极致的资源效能。然而,企业在构建AI基础设施时面临两大问题:花费大量时间构建非最优性能的拼凑式基础设施,以及承受昂贵的核心部分(如芯片、框架、模型)的研发成本。为解决这些问题,很多企业着手整合已有技术和资源,如百度智能云发布了全栈自研的AI基础设施“百度AI大底座”,旨在为企业提供自主可控、自我进化的端到端解决方案,实现快速、低成本的AI能力应用。
2
芯片仍为AI基础设施发展的制约关键点
中国AI芯片产业目前仍处于早期发展阶段,其产业的发展影响AI基础设施行业的整体发展速度
中国的AI芯片产业目前仍处于早期发展阶段,尤其在商业化方面尚不成熟,市场需求尚未迎来爆发。产业中的主要关注点在于将AI芯片与各自的产业结合,以升级和优化现有产业。其产业与国际水平之间存在巨大差距,不仅体现在硬件方面,也包括软件和生态等领域。通用计算芯片市场由美国公司如Intel、Nvidia垄断,技术和专利壁垒高,但华为、巴龙、昇腾、鲲鹏等芯片有望突破。全球芯片企业、互联网巨头、初创企业将成市场主要玩家。美国拥有超大规模数据中心,排名第一;中国在AI算力领域领跑,排名第二。全球计算平台被亚马逊、谷歌、阿里、腾讯、华为等垄断,但小公司靠价格优势仍有生存空间。浪潮信息是全球领先的IT基础架构提供商,寒武纪掌握通用型智能芯片核心技术。
3
AI基础设施未来发展趋势
未来5-10年内,AI基础设施行业将继续在技术提升阶段不断迭代和创新
AI基础设施在未来5-10年内将持续处于技术提升阶段,并呈现周期性的发展现象。这一行业特征主要表现在快速技术迭代、周期性发展、持续的挑战与突破、跨领域融合以及技术生态共建等方面。随着人工智能技术在各个领域的广泛应用,AI基础设施需要不断适应新技术的需求,同时面对技术的挑战和创新。政府的政策支持和产业投资将进一步推动AI基础设施的发展,构建一个健康的技术生态系统,促使行业朝着更高的水平不断前进。虽然会遇到周期性的技术瓶颈,但随着技术突破和合作的推动,AI基础设施行业有望持续发展,为人工智能技术的创新和应用提供强有力的支持。
[3]
1:https://mp.weixin.qq.com/s/aAh8stBy2NkM6aQVHJQRZg
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2:中国信息杂志
[4]
1:https://www.sensetime.com/cn/technology-detail?categoryId=44
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2:商汤科技公司官网
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