AI開發平臺是一種軟件平臺，旨在為開發人員提供人工智能應用開發所需的各種資源和工具，包括機器學習、深度學習和自然語言處理等算法、計算能力和開發工具等。該平臺可以幫助開發人員快速構建和部署人工智能應用程序，降低開發成本和技術門檻。

AI開發平臺的優勢在于提供一整套解決方案，包括從數據處理到模型部署全流程實現自動化的工具，豐富的算法和模型庫，多種編程語言和開發環境，以及云計算和容器化支持。

AI開發平臺行業定義

AI開發平臺是一個軟件平臺，旨在為開發人員提供機器學習、深度學習、自然語言處理等人工智能應用開發所需的各種資源和工具。

它集成了人工智能算法、計算能力和開發工具，為開發人員提供了一系列開發框架、工具和接口，以幫助開發人員快速構建和部署人工智能應用程序。AI開發平臺的目標是幫助開發人員快速、高效地構建人工智能應用，降低開發成本和技術門檻。

AI開發平臺的優勢在于提供了一整套解決方案，幫助開發人員從數據處理到模型部署全流程實現自動化，降低了人工智能應用開發的門檻和成本。同時，AI開發平臺還能提供豐富的算法和模型庫，滿足不同場景的需求，并支持多種編程語言和開發環境。此外，AI開發平臺還能提供云計算和容器化支持，讓開發人員可以更加方便地部署和管理自己的應用程序。最后，可視化和分析工具也能幫助開發人員更方便的了解模型的進程，降低模型黑箱特質的不便性。

AI開發平臺行業分類

AI開發平臺主要分為傳統的AI基礎軟件平臺和集成式AI開發平臺。

AI基礎軟件為工程師提供了輕量級、易上手的開發環境；集成式AI開發平臺集成了人工智能算法、計算能力和開發工具，并開放了機器學習、深度學習、訓練模型等開發架構。此外、集成式AI開發平臺還提供了開發所需的計算能力支持，并使開發人員能夠通過接口調用有效地使用平臺中的人工智能能力進行人工智能產品開發或增強。

AI開發平臺行業特征

AI開發平臺行業存在以下特征：1. 上游人才供給稀缺；2.深度學習框架市場呈壟斷式；3. 行業迅速崛起，百花齊放。

全球深度學習框架超90%的份額由谷歌開發的TensorFlow與Meta開發的Pytorch占領。

TensorFlow是現階段最熱門的深度學習框架，擁有可視化、性能強悍、多用途等特點。TensorFlow自帶tensorboard可視化工具，能夠讓用戶實時監控觀察訓練過程，同時支持多GPU、分布式訓練，跨平臺運行能力強。TensorFlow具備不局限于深度學習的多種用途，還擁有支持強化學習和其他算法的工具。

Meta的PyTorch（合并Caffe2）憑借其易用性迅速突起，應用數量大幅提升，在各大頂級學術會議論文中占比超過50%。兩家企業的開源深度學習框架在市場上呈壟斷態勢，市場份額合計超90%。

AI開發平臺發展歷程

AI開發平臺的萌芽期可以追溯到20世紀50年代至80年代，當時由于AI技術尚未得到廣泛應用和發展，因此AI開發平臺的需求也相對較小。

隨著AI技術的快速發展，AI開發平臺的啟動期大約可以追溯到2000年。此時，AI技術剛剛開始受到廣泛關注，開發人員可以使用這些平臺來快速創建和訓練模型，提供可視化的工具和易于使用的API，降低了AI開發門檻。

在啟動期，AI開發平臺面臨著基礎設施不夠完善、標準化程度不高、面向的主要是專業開發人員等問題。

隨著AI技術應用逐漸普及，AI開發平臺進入了高速發展期，各種AI開發平臺迅速涌現，為各行各業提供了AI解決方案，同時也加速了AI技術的商業化進程。AI開發平臺的功能越來越豐富，支持更多算法和模型，并提供更便捷、易用的開發環境和服務。競爭激烈，開放合作成為AI開發平臺的主流趨勢，各平臺開始加強合作、整合資源，提高用戶體驗。

在高速發展期，AI開發平臺對行業的影響日益深遠，為各行各業提供了更多解決方案，促進了AI技術的應用和發展。

AI開發平臺產業鏈分析

AI開發平臺產業鏈包括上游基礎層、中游服務供應商和下游應用覆蓋領域的完整生態系統。

上游基礎層是AI開發平臺的重要組成部分，它的發展離不開算力、算法和數據三大要素。上游基礎層主要包括智能計算集群、智能模型敏捷開發工具和數據基礎服務與治理平臺三個模塊。中游服務供應商是AI開發平臺的核心，它們提供各種AI開發平臺服務，包括AI基礎軟件平臺和集成式AI開發平臺。

AI基礎軟件平臺是一個用于構建和訓練AI模型的軟件平臺，集成了多種算法和開發工具。集成式AI開發平臺則提供了更高層次的AI開發服務，它們在基礎軟件平臺的基礎上，提供了一系列的AI應用程序和解決方案。下游應用覆蓋領域包括智慧金融、智慧醫療、智慧教育、智慧工業、智慧政務、智慧零售和智慧互娛等領域。

這些領域是AI技術的重要應用場景，AI開發平臺的成功應用對于推動這些領域的發展具有重要的意義。

綜上所述，AI開發平臺產業鏈是一個由上游基礎層、中游服務供應商和下游應用覆蓋領域構成的完整生態系統，它們共同促進了AI技術在各個領域的應用和發展。

從AI開發平臺產業鏈整體來看，存在著供不應求的整體勢態。

首先，下游的行業應用覆蓋率高，企業對人工智能的需求大。AI開發平臺的下游應用覆蓋領域包括智慧金融、智慧醫療、智慧教育、智慧工業、智慧政務、智慧零售和智慧互娛等。其中，政務的滲透率預計會從46%增長至90%以上，工業的滲透率預計會從30%提升至50%。算力、算法、算據的整體質量提升讓人工智能技術在企業的應用越來越廣。

但是，AI開發平臺的上游存在明顯的供給能力不足的情況。首先，上游供給缺乏人才支持，目前面臨100萬人才缺口，2020年將攀升至226萬。盡管全國有367所高校具備人工智能研究方向，但每年畢業的學生僅2萬人，遠遠不能滿足市場需求。

因此，中國需要采取措施加快人才培養的速度和規模，以支持人工智能產業的發展。其次，上游的生態供給系統在近年來才逐漸達到成熟，數據資源、算力資源和算法開發資源三者分工才相對明確。但其對中游供給壓力緩解的效果還需要數年來逐步實現。

總而言之，AI開發平臺產業鏈目前存在著下游需求旺盛、上游供給短缺的供需失衡狀態，需要加快人才培養和生態系統建設，以促進行業發展。

AI開發平臺行業規模

2021年中國AI開發平臺營收規模為226.7億元，預計未來數年內中國AI開發平臺將保持穩步增長，2026年中國AI開發平臺市場規模將達331.0億元。

2017-2021年，中國AI開發平臺營收規模快速擴張，2021年中國AI開發平臺營收為226.7億元，過去5年的CAGR達到了48.4%。

AI開發平臺高速增長的主要原因有兩點：

1. 中國的互聯網巨頭進入AI開發平臺。

在2012-2019年期間，百度PaddlePaddle、阿里巴巴PAI、騰訊AI Lab、商湯科技的MIP平臺、和云從科技的AI Matrix等相繼出現。20217年，百度的PaddlePaddle成為中國第一個商業化落地的自研深度學習平臺，自此加速了各大企業的AI商業化速度，導致市場規模激增。

2. 中國在2015-2018年出臺兩個重要政策推動AI的發展。

3. 2015年后，數字化轉型成為新熱點。

隨著算力、算據、和算法的日漸成熟，中國政府在2015年提出了“互聯網+”的戰略，旨在促進傳統產業向數字化、智能化方向轉型升級。2017年，中國政府在全國兩會提出“智能+”新戰略、強調以人工智能、物聯網、云計算等技術為核心的數字化轉型。此后，中國AI開發平臺的市場規模進入高速發展階段。

AI開發平臺競爭格局

中國AI開發平臺行業的參與者少，行業準入門檻高，競爭者多為頭部互聯網大廠。

主要的競爭者有：1. 頭部互聯網公司：亞馬遜云科技、百度BML、華為Model Arts、騰訊云TI-ONE等。2.垂直領域創新AI開發平臺：一流科技、第四范式、創新奇智。目前市場份額排名前列的企業有百度BML、阿里靈杰、騰訊云TI-ONE、和華為Model Arts。

中國AI開發平臺的競爭格局主要以頭部互聯網大廠組成。其背后根本的原因是AI開發具有技術門檻極高和十分昂貴的特點。

AI開發平臺需要具備較高的技術實力才能保證平臺的穩定性、性能和安全性。例如，現在市場熱度爆火的AIGC的領頭企業OPENAI花費了將近20年的時間去研究和打磨ChatGPT。其科研團隊來自如MIT、加州理工等世界頂尖名校的科研機構。據相關數據統計、2022年，ChatGPT團隊有5人入選“AI 2000全球人工智能學者”榜單，其中聯合創始人Wojciech Zaremba和研究院Lukasz Kaiser以第十名的身份入選。

AI開發平臺的投資耗費巨大。百度創始人李彥宏曾在公開發言中表示百度在AI領域10年間的總投入超過1，000億元，核心研發投入占核心收入比例連續多個季度超20%。2022年，百度的研發費用為233億元，占核心收入的24.42%。

綜上所述，因為AI開發具有技術門檻極高和高昂的成本，中國AI開發平臺市場的競爭格局主要由頭部互聯網大廠組成。

預計未來數年內，當前的競爭格局不會發生太大改變，AI開發平臺的主要參與者還將會由百度、阿里、騰訊、華為、亞馬遜、微軟、商湯等互聯網大廠組成。

新興垂直領域小型廠商可以通過垂直競爭能力來保持一定的市場份額，但整體來看無法撼動頭部廠商的領先地位。在頭部廠商中，以為AI開發平臺投入研發的數額來看，百度以233億的投入金額排名第一，第二名則是阿里巴巴，2022年的投入金額為151.5億。以技術創新能力綜合指數來看，百度的技術創新力目前在所有廠商中排名第一，復合指標綜合指數為4.25/5。

綜上所述，在AI開發平臺穩定的頭部競爭格局中，百度較有希望從眾多大廠中脫穎而出。