2023年AI开发平台分类、特征、规模及竞争格局

AI开发平台是一种软件平台，旨在为开发人员提供人工智能应用开发所需的各种资源和工具，包括机器学习、深度学习和自然语言处理等算法、计算能力和开发工具等。该平台可以帮助开发人员快速构建和部署人工智能应用程序，降低开发成本和技术门槛。

AI开发平台的优势在于提供一整套解决方案，包括从数据处理到模型部署全流程实现自动化的工具，丰富的算法和模型库，多种编程语言和开发环境，以及云计算和容器化支持。

AI开发平台行业定义

AI开发平台是一个软件平台，旨在为开发人员提供机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能应用开发所需的各种资源和工具。

它集成了人工智能算法、计算能力和开发工具，为开发人员提供了一系列开发框架、工具和接口，以帮助开发人员快速构建和部署人工智能应用程序。AI开发平台的目标是帮助开发人员快速、高效地构建人工智能应用，降低开发成本和技术门槛。

AI开发平台的优势在于提供了一整套解决方案，帮助开发人员从数据处理到模型部署全流程实现自动化，降低了人工智能应用开发的门槛和成本。同时，AI开发平台还能提供丰富的算法和模型库，满足不同场景的需求，并支持多种编程语言和开发环境。此外，AI开发平台还能提供云计算和容器化支持，让开发人员可以更加方便地部署和管理自己的应用程序。最后，可视化和分析工具也能帮助开发人员更方便的了解模型的进程，降低模型黑箱特质的不便性。

AI开发平台行业分类

AI开发平台主要分为传统的AI基础软件平台和集成式AI开发平台。

AI基础软件为工程师提供了轻量级、易上手的开发环境；集成式AI开发平台集成了人工智能算法、计算能力和开发工具，并开放了机器学习、深度学习、训练模型等开发架构。此外、集成式AI开发平台还提供了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人工智能能力进行人工智能产品开发或增强。

AI开发平台行业特征

AI开发平台行业存在以下特征：1. 上游人才供给稀缺；2.深度学习框架市场呈垄断式；3. 行业迅速崛起，百花齐放。

全球深度学习框架超90%的份额由谷歌开发的TensorFlow与Meta开发的Pytorch占领。

TensorFlow是现阶段最热门的深度学习框架，拥有可视化、性能强悍、多用途等特点。TensorFlow自带tensorboard可视化工具，能够让用户实时监控观察训练过程，同时支持多GPU、分布式训练，跨平台运行能力强。TensorFlow具备不局限于深度学习的多种用途，还拥有支持强化学习和其他算法的工具。

Meta的PyTorch（合并Caffe2）凭借其易用性迅速突起，应用数量大幅提升，在各大顶级学术会议论文中占比超过50%。两家企业的开源深度学习框架在市场上呈垄断态势，市场份额合计超90%。

AI开发平台发展历程

AI开发平台的萌芽期可以追溯到20世纪50年代至80年代，当时由于AI技术尚未得到广泛应用和发展，因此AI开发平台的需求也相对较小。

随着AI技术的快速发展，AI开发平台的启动期大约可以追溯到2000年。此时，AI技术刚刚开始受到广泛关注，开发人员可以使用这些平台来快速创建和训练模型，提供可视化的工具和易于使用的API，降低了AI开发门槛。

在启动期，AI开发平台面临着基础设施不够完善、标准化程度不高、面向的主要是专业开发人员等问题。

随着AI技术应用逐渐普及，AI开发平台进入了高速发展期，各种AI开发平台迅速涌现，为各行各业提供了AI解决方案，同时也加速了AI技术的商业化进程。AI开发平台的功能越来越丰富，支持更多算法和模型，并提供更便捷、易用的开发环境和服务。竞争激烈，开放合作成为AI开发平台的主流趋势，各平台开始加强合作、整合资源，提高用户体验。

在高速发展期，AI开发平台对行业的影响日益深远，为各行各业提供了更多解决方案，促进了AI技术的应用和发展。

AI开发平台产业链分析

AI开发平台产业链包括上游基础层、中游服务供应商和下游应用覆盖领域的完整生态系统。

上游基础层是AI开发平台的重要组成部分，它的发展离不开算力、算法和数据三大要素。上游基础层主要包括智能计算集群、智能模型敏捷开发工具和数据基础服务与治理平台三个模块。中游服务供应商是AI开发平台的核心，它们提供各种AI开发平台服务，包括AI基础软件平台和集成式AI开发平台。

AI基础软件平台是一个用于构建和训练AI模型的软件平台，集成了多种算法和开发工具。集成式AI开发平台则提供了更高层次的AI开发服务，它们在基础软件平台的基础上，提供了一系列的AI应用程序和解决方案。下游应用覆盖领域包括智慧金融、智慧医疗、智慧教育、智慧工业、智慧政务、智慧零售和智慧互娱等领域。

这些领域是AI技术的重要应用场景，AI开发平台的成功应用对于推动这些领域的发展具有重要的意义。

综上所述，AI开发平台产业链是一个由上游基础层、中游服务供应商和下游应用覆盖领域构成的完整生态系统，它们共同促进了AI技术在各个领域的应用和发展。

从AI开发平台产业链整体来看，存在着供不应求的整体势态。

首先，下游的行业应用覆盖率高，企业对人工智能的需求大。AI开发平台的下游应用覆盖领域包括智慧金融、智慧医疗、智慧教育、智慧工业、智慧政务、智慧零售和智慧互娱等。其中，政务的渗透率预计会从46%增长至90%以上，工业的渗透率预计会从30%提升至50%。算力、算法、算据的整体质量提升让人工智能技术在企业的应用越来越广。

但是，AI开发平台的上游存在明显的供给能力不足的情况。首先，上游供给缺乏人才支持，目前面临100万人才缺口，2020年将攀升至226万。尽管全国有367所高校具备人工智能研究方向，但每年毕业的学生仅2万人，远远不能满足市场需求。

因此，中国需要采取措施加快人才培养的速度和规模，以支持人工智能产业的发展。其次，上游的生态供给系统在近年来才逐渐达到成熟，数据资源、算力资源和算法开发资源三者分工才相对明确。但其对中游供给压力缓解的效果还需要数年来逐步实现。

总而言之，AI开发平台产业链目前存在着下游需求旺盛、上游供给短缺的供需失衡状态，需要加快人才培养和生态系统建设，以促进行业发展。

AI开发平台行业规模

2021年中国AI开发平台营收规模为226.7亿元，预计未来数年内中国AI开发平台将保持稳步增长，2026年中国AI开发平台市场规模将达331.0亿元。

2017-2021年，中国AI开发平台营收规模快速扩张，2021年中国AI开发平台营收为226.7亿元，过去5年的CAGR达到了48.4%。

AI开发平台高速增长的主要原因有两点：

1. 中国的互联网巨头进入AI开发平台。

在2012-2019年期间，百度PaddlePaddle、阿里巴巴PAI、腾讯AI Lab、商汤科技的MIP平台、和云从科技的AI Matrix等相继出现。20217年，百度的PaddlePaddle成为中国第一个商业化落地的自研深度学习平台，自此加速了各大企业的AI商业化速度，导致市场规模激增。

2. 中国在2015-2018年出台两个重要政策推动AI的发展。

3. 2015年后，数字化转型成为新热点。

随着算力、算据、和算法的日渐成熟，中国政府在2015年提出了“互联网+”的战略，旨在促进传统产业向数字化、智能化方向转型升级。2017年，中国政府在全国两会提出“智能+”新战略、强调以人工智能、物联网、云计算等技术为核心的数字化转型。此后，中国AI开发平台的市场规模进入高速发展阶段。

AI开发平台竞争格局

中国AI开发平台行业的参与者少，行业准入门槛高，竞争者多为头部互联网大厂。

主要的竞争者有：1. 头部互联网公司：亚马逊云科技、百度BML、华为Model Arts、腾讯云TI-ONE等。2.垂直领域创新AI开发平台：一流科技、第四范式、创新奇智。目前市场份额排名前列的企业有百度BML、阿里灵杰、腾讯云TI-ONE、和华为Model Arts。

中国AI开发平台的竞争格局主要以头部互联网大厂组成。其背后根本的原因是AI开发具有技术门槛极高和十分昂贵的特点。

AI开发平台需要具备较高的技术实力才能保证平台的稳定性、性能和安全性。例如，现在市场热度爆火的AIGC的领头企业OPENAI花费了将近20年的时间去研究和打磨ChatGPT。其科研团队来自如MIT、加州理工等世界顶尖名校的科研机构。据相关数据统计、2022年，ChatGPT团队有5人入选“AI 2000全球人工智能学者”榜单，其中联合创始人Wojciech Zaremba和研究院Lukasz Kaiser以第十名的身份入选。

AI开发平台的投资耗费巨大。百度创始人李彦宏曾在公开发言中表示百度在AI领域10年间的总投入超过1，000亿元，核心研发投入占核心收入比例连续多个季度超20%。2022年，百度的研发费用为233亿元，占核心收入的24.42%。

综上所述，因为AI开发具有技术门槛极高和高昂的成本，中国AI开发平台市场的竞争格局主要由头部互联网大厂组成。

预计未来数年内，当前的竞争格局不会发生太大改变，AI开发平台的主要参与者还将会由百度、阿里、腾讯、华为、亚马逊、微软、商汤等互联网大厂组成。

新兴垂直领域小型厂商可以通过垂直竞争能力来保持一定的市场份额，但整体来看无法撼动头部厂商的领先地位。在头部厂商中，以为AI开发平台投入研发的数额来看，百度以233亿的投入金额排名第一，第二名则是阿里巴巴，2022年的投入金额为151.5亿。以技术创新能力综合指数来看，百度的技术创新力目前在所有厂商中排名第一，复合指标综合指数为4.25/5。

综上所述，在AI开发平台稳定的头部竞争格局中，百度较有希望从众多大厂中脱颖而出。