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算力、算法、数据是人工智能产业发展的三大要素。
在大数据应用的驱动下,具有相当数据规模的企业的多条业务条线往往会产生大量的结构化与非结构化数据,愈加需要企业内部的数据及时融通,但企业不可能完全抛弃现有的数据库系统、更换一套完全符合面向AI业务开发的数据治理系统;另一方面,智能化转型浪潮推动着企业的AI应用开发需求增长,但数据开发缺少统一标准、数据与业务场景割裂,让面向AI的数据治理的工作面临两难的局面。对此,艾瑞认为面向AI的数据治理并非完全舍弃已有的数据治理结构,而是在原有的基础上,进行数据治理结构的改造,让治理工作更多为AI开发服务,从而完成AI业务数据的积累。面向AI的数据治理工作完成后,才能驱动AI应用模型开发高效、高质运行,而模型开发反过来会为面向AI的数据治理工作提供指导。业务系统与数据系统像两个锚准工作方向的齿轮,共同滚动。符合业务场景需求的AI应用模型、ML\KG\NLP等AI技术加速促进两个齿轮的转动,使企业的业务系统运转效率向高质高效发展,为企业带来更可观的智能化转型业务发展速度与业务服务质量。
数据:面向AI的数据治理市场规模
存在数据中台带来的业务冲击,后期恢复稳步爬坡态势
在数字化转型与智能化转型的大趋势下,数据治理工作一般伴随着数据中台的搭建以及AI应用模型的开发而展开。数据治理属于数据中台的构成组件,数据治理的工作与服务则属于数据中台建设、运营与维护中不可缺少的环节。与此同时,以AI应用模型所需的数据标准去治理数据,结合AI技术提升数据的可用度与模型的训练效率,才能够更好更快地为人工智能业务前端服务,改善供应商的业务流程与消费者的消费体验。据艾瑞统计与预测,2020年我国面向AI的数据治理市场规模为14亿元,到2025年,相应规模可达到50亿元,2021-2025年的相关CAGR=28%。2018年,数据中台概念兴起,其规模在2020年处于爆发点,而数据治理作为数据中台的组件,也于同期迎来增长爆发点,从而带动面向AI的数据治理。2020年后,数据中台市场规模增速开始降温,数据治理也随之回落,面向AI的应用模型开发业务在该过程中的带动作用有限,故2021年的业务同比增速出现拐点。后期,面向AI的应用模型开发业务的带动效应逐步凸显,规模增速呈现稳步爬坡态势。
人工智能基础层发展洞察
一站式基础层资源平台
泛在需求下AI模型生产模式的变迁与资源集成
在人工智能由技术落地应用阶段向效率化生产阶段转变的背景下,艾瑞认为人工智能基础层的各模块工具有望走向集约型的生产模式。该模式主要能赋予开发企业以下价值:1)开发方式改进:从客户需求分析到解决方案部署形成独立的闭环,构建端到端的工作流。在强大算力的支持下,完成数据采集、数据标注、数据治理、数据应用、模型设计、参数调优、模型训练、模型测试、模型推理的全栈式流水线生产。2)管理效率提升:将数据、算法与算力委托给专业的服务商,实现一站式托管,打通三者之间的衔接壁垒,提高交互友好性,让开发者专注于业务。3)部署成本降低:集成数据、算法、算力的各个软件与硬件,企业可在一个平台内按需选择自己所缺失的模块组件并自由搭配,有效避免因采购不同供应商的产品或服务而带来的隐性成本损失与显性成本损失。
基础层全栈自主可控展望
自主可控稳步向前,内外兼修
信创产业涉及到核心技术问题,受到国家的大力扶持。比如,2020年12月,财政部、发改委、工信部等部门就联合发布了《关于促进集成电路产业和软件产业高质量发展企业所得税政策的公告》,文中明确指出:国家鼓励的集成电路线宽小于130纳米(含),且经营期在10年以上的集成电路生产企业或项目,第一年至第二年免征企业所得税,可见国家对国产芯片的重视。在信创产业稳步推广的的趋势下,人工智能基础层的各模块也在逐个突破“卡脖子”的关键点,朝着全栈国产化的方向迈进。算法模块相对其他两个模块而言,因开源框架协助,算法开发相对容易,但依然面临开源框架商用版限制的潜在风险,同时,使用开源框架难以友好对接到AI企业的业务逻辑,基于这两点,部分企业已开始自研开源框架并取得一定成效;数据模块的各类操作系统与应用软件在较大程度上仍以国外企业为主导,而国产的操作系统与数据库等软件配套设施正在稳步崛起,已存在相应的产品与服务可供客户选择;算力模块的智能服务器的国产化率逐步提升,AI芯片虽然仍以英伟达的GPU为主导,但国内部分企业开始自研AI芯片,产生了一批针对通用GPU、ASIC与FPGA的先行玩家。总的来说,基础层全栈的自主可控建设还处在萌芽阶段,未来将在“可用”的建设要求上打好根基,向“好用”的状态演变,并且从以政府政策引导为主的局面向以企业产品自由竞争的局面转变。
文章作者:艾瑞
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