艾瑞咨詢-2023年中國互聯(lián)網(wǎng)科技行業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢報(bào)告：潤物有聲V

部門：研究院CONTENTSCONTENTS01后疫情時(shí)代互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀2后疫情時(shí)代互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)3在以手機(jī)為核心的網(wǎng)絡(luò)生態(tài)不變的前提下，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)增長空間有瓶頸2020年以后，甚至以前數(shù)年，中國網(wǎng)總絡(luò)獨(dú)立設(shè)備數(shù)和總有效使用時(shí)間基本維持在一個(gè)固定區(qū)間里，獨(dú)立設(shè)備數(shù)的增長非常緩慢442020年1月-2023年8月中國網(wǎng)絡(luò)總獨(dú)立設(shè)備數(shù)和1094088374.241094088374.2488629164518139227.09139227.09136532.46136532.46流量基本見頂使用空間有限用戶關(guān)注度已達(dá)極限2020年2021年2022年2023年總獨(dú)立設(shè)備數(shù)(萬臺(tái))總有效使用時(shí)間(萬分)?2024.1iResearchInc.34地球人口80億技術(shù)進(jìn)步解決老問題，帶來新問題34地球人口80億物聯(lián)網(wǎng)與6G背景下新的非人工操控的機(jī)械流量生態(tài)在流量層面也呈現(xiàn)出井噴的態(tài)勢，月均流量達(dá)到58550億GB，也就是說單設(shè)備每月消耗流量僅50G。即便個(gè)人12162022203020402022終端連接數(shù)（億臺(tái)）5855068354262022203020402022月均流量（億GB）52982063.51931306.02160082.32982063.51931306.02160082.3本地生活與網(wǎng)絡(luò)招聘流量與使用時(shí)間上升明顯，證券與旅游恢復(fù)緩慢疫情對(duì)中國經(jīng)濟(jì)影響巨大，對(duì)未來樂觀信心的摧毀是最主要的反應(yīng)。所以疫情前后，有關(guān)基礎(chǔ)民生的服務(wù)有所上升，而滿足用戶更App總獨(dú)立設(shè)備數(shù)36563.037905.935288.8●29498.615601.012478.413418.712478.411936.76884.911973.211899.111531.1●6131.55837.4 ●6131.55837.42020.12021.12022.12023.1--本地生活（萬臺(tái)）--在線旅游（萬臺(tái)）--證券服務(wù)（萬臺(tái)）--網(wǎng)上招聘（萬臺(tái)）App總有效使用時(shí)間3305385.43005940.43085237.53005940.42955160.62955160.61376208.6633428.7461148.5534133.1461148.5376760.2204365.22020.12021.12022.12023.1 277716.9204365.22020.12021.12022.12023.1--在線旅游（萬分）----在線旅游（萬分）--網(wǎng)上招聘（萬分）--證券服務(wù)（萬分）6把錢用在刀刃上，最大化提高自己的生活質(zhì)量主動(dòng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品知識(shí)，有自己的判把錢用在刀刃上，最大化提高自己的生活質(zhì)量主動(dòng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品知識(shí)，有自己的判斷，按自己的需求購買選購產(chǎn)品時(shí)不盲目攀比不因貪圖便宜而大量囤積盡量購買能夠可持續(xù)使用的環(huán)保產(chǎn)品生活中應(yīng)該增加教育和文化方面的消費(fèi)比例及時(shí)行樂，平時(shí)要多多消費(fèi)犒勞自己要學(xué)著用消費(fèi)置換時(shí)間科學(xué)消費(fèi)觀、綠色環(huán)保理念及滿足功能性即可的理念逐漸占上風(fēng)經(jīng)過疫情的洗禮，以及對(duì)未來預(yù)期的改變，中國用戶的消費(fèi)理念已產(chǎn)生明顯變化。用戶認(rèn)為消費(fèi)的意義之一在于最大化提升生活品質(zhì)，約半數(shù)左右的消費(fèi)者同時(shí)更加認(rèn)同消費(fèi)選擇需要獨(dú)立思考，按需購買不攀比。科學(xué)理性的消費(fèi)方式有諸多好處，其中71.9%的消費(fèi)者認(rèn)為他們因此得以保持健康的經(jīng)濟(jì)狀況。同時(shí)，產(chǎn)品功能性與產(chǎn)品新舊程度以及品牌價(jià)值之間的關(guān)聯(lián)正在解耦，用戶對(duì)數(shù)碼類二手商品的接受程度驟然增加。這些對(duì)于未來中國商業(yè)生態(tài)來說都將產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。消費(fèi)者認(rèn)同的消費(fèi)觀念65.2%65.2%55.7%46.7%46.3%42.3%30.4%10.0%9.5%數(shù)碼產(chǎn)品家用電器圖書音像汽車房產(chǎn)潮玩收藏65.0%51.8%47.5%44.1%31.1%?2024.1iResearchInc.通過廣告平臺(tái)觸達(dá)用戶通過互聯(lián)網(wǎng)流量平臺(tái)觸達(dá)用戶廣告平臺(tái)流量平臺(tái)流量見頂后的精細(xì)化趨勢通過廣告平臺(tái)觸達(dá)用戶通過互聯(lián)網(wǎng)流量平臺(tái)觸達(dá)用戶廣告平臺(tái)流量平臺(tái)私域運(yùn)營推動(dòng)企業(yè)與消費(fèi)者之間的關(guān)系由單向向雙向轉(zhuǎn)變消費(fèi)者關(guān)系變化和一系列經(jīng)營理念的轉(zhuǎn)變，卻私域運(yùn)營模式下消費(fèi)者關(guān)系的雙向模式私域流量池業(yè)實(shí)現(xiàn)用戶的沉淀與管理、利用一手的數(shù)據(jù)洞悉用戶畫像，打造以消費(fèi)者為中心的產(chǎn)品服務(wù)公域運(yùn)營與私域運(yùn)營的對(duì)比私域運(yùn)營流量獲取價(jià)值挖掘企業(yè)直接，觸達(dá)場景多樣淺深高，為獲取流量持續(xù)付費(fèi)低高低高用戶長期價(jià)值低高?2024.1iResearchInc.破局思路9要性，意識(shí)到人工智能等電子軟件對(duì)工業(yè)產(chǎn)品的賦能作用有多大。從中微觀角度看，中國互聯(lián)網(wǎng)及科技企業(yè)也勢必延續(xù)這條脈絡(luò)，思考流量鑒定后企業(yè)的發(fā)展方向。法國2.35%英國1.62%俄羅斯1.09%1996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020中國美國俄羅斯聯(lián)邦英國法國?2024.1iResearchInc.12752912710凈流入-684高級(jí)人才占比5.6%中國714612026842393607836913凈流入835美國高級(jí)人才占比24.6%12752912710凈流入-684高級(jí)人才占比5.6%中國714612026842393607836913凈流入835美國高級(jí)人才占比24.6%在科技領(lǐng)域，中國仍然難改“世界工廠”的生態(tài)位改革開放后，大量中國青壯年盈余勞動(dòng)力與全球生產(chǎn)需求形成了完美匹配，使中國獲得“世界工廠”的全球生態(tài)位。進(jìn)入數(shù)的現(xiàn)象，這種現(xiàn)象看似與商業(yè)環(huán)境無關(guān)，但實(shí)際上其影響可以逐級(jí)傳導(dǎo)到中國科技企業(yè)的外在表現(xiàn)上。20724207249○99○9從有數(shù)據(jù)記錄的2013年起，中國對(duì)企業(yè)創(chuàng)立的程序簡化成果卓著，注冊(cè)企業(yè)所需程序數(shù)量這一指標(biāo)甚至比美國還少業(yè)生存來說，也是最基礎(chǔ)、最方便簡化的領(lǐng)域，可以說有了一定的進(jìn)步。但后續(xù)在企業(yè)后期經(jīng)營、存續(xù)對(duì)創(chuàng)意的維護(hù)和資本容錯(cuò)率 62013201420152016201720182019--中國（個(gè)）--美國（個(gè)）34.331.431.428.9 24.98.68.68.68.66.25.65.65.65.65.6 4.22013201420152016201720182019--中國（天）--美國（天）計(jì)具備特殊所有權(quán)特征、規(guī)模及生產(chǎn)類別的企業(yè)；創(chuàng)辦企業(yè)所需時(shí)間是指完成合法經(jīng)營企業(yè)所需程序的歷日數(shù)。如增加成本可加快進(jìn)程，則?2024.1iResearchInc.科技研發(fā)科技研發(fā)中國互聯(lián)網(wǎng)興起于2000年之后，當(dāng)時(shí)上網(wǎng)用戶總數(shù)只有4000萬人，與2023年6月的10億人形成了鮮明的對(duì)比。所以從當(dāng)時(shí)的視角來看，在面對(duì)眾多網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可拓展和著力的領(lǐng)域時(shí)，選擇一條絕對(duì)正確，絕對(duì)零風(fēng)險(xiǎn)的去做，就是中國互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)在創(chuàng)立之初最合理的選擇?；诖?，中國開展了大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以及利用已成型互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)模式去服務(wù)龐大客戶群體的戰(zhàn)略決定。所以，中國的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)在全球范圍內(nèi)都是最好的，但是時(shí)過境遷，當(dāng)用戶紅利過去，這種重C端用戶服務(wù)的策略就面臨重要調(diào)整。首輪戰(zhàn)略選擇方向互聯(lián)網(wǎng)困境未來策略調(diào)整及普及率71.6%73.0%74.4%75.6%76.4%101074103195105114106744107853網(wǎng)民規(guī)模（萬人）互聯(lián)網(wǎng)普及率（%）984984996103510831129移動(dòng)基站數(shù)（萬個(gè)）新興產(chǎn)業(yè)積極擁抱海外市場，新創(chuàng)意與新要素逐步走向全球相較于國內(nèi)更注重“數(shù)實(shí)結(jié)合”，強(qiáng)調(diào)技術(shù)能力要有效支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)，產(chǎn)品能力要具備更強(qiáng)的實(shí)踐性，海外市場（尤其是新興經(jīng)濟(jì)體）則對(duì)仍處在雛形階段的新概念、新內(nèi)容、新技術(shù)具有更強(qiáng)的包容性，提供更多的激勵(lì)計(jì)劃以吸引初創(chuàng)企業(yè)或開發(fā)者。伴隨區(qū)塊鏈、元宇宙、生成式AI等新熱點(diǎn)的不斷涌現(xiàn)，游戲設(shè)計(jì)、音視頻內(nèi)容的日益豐富，許多科創(chuàng)企業(yè)逐步嘗試將海外市場作為其新創(chuàng)意的“試驗(yàn)田”，推動(dòng)新興產(chǎn)業(yè)出海。此外，在中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級(jí)進(jìn)程中涌現(xiàn)的“行業(yè)新勢力”和傳統(tǒng)行業(yè)中數(shù)字化基礎(chǔ)較為雄厚的頭部企業(yè)，逐步將數(shù)字化能力推廣到其全球化業(yè)務(wù)運(yùn)營和供應(yīng)鏈管理中，以更有效地挖掘和利用全球優(yōu)勢資源。例如，中國智能制造、智能汽車等行業(yè)已逐步將其產(chǎn)業(yè)鏈中的部出海內(nèi)容單一：以游戲、音視頻為主。更多是出海要素有限：出海更多為企業(yè)提供業(yè)務(wù)增長的附加值，出海要素更多是產(chǎn)業(yè)鏈中資源、人力密集型內(nèi)容，用海外去分擔(dān)成本而非賺取利潤。術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)加速出海。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.1iResearchInc.?2024.1iResearchInc.科技研發(fā)：互聯(lián)網(wǎng)公司的科研力度社會(huì)財(cái)富的重新分配讓互聯(lián)網(wǎng)公司成為中國民營商業(yè)機(jī)構(gòu)的科研擔(dān)當(dāng)中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的基建+C端用戶服務(wù)戰(zhàn)略在過去20年間產(chǎn)生了非常積極的效果，不僅完成了中國全社會(huì)的數(shù)字化會(huì)財(cái)富向互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聚集。這也是新時(shí)代互聯(lián)網(wǎng)公司能夠主動(dòng)選擇科技研發(fā)這條新道路的原因。從數(shù)據(jù)上看，2022年中國民營企在業(yè)務(wù)上雖然已有較大分隔，但在研發(fā)與科技創(chuàng)新層面，當(dāng)之無愧的是中國互聯(lián)網(wǎng)公司的門面。18.9%11.1%11.1%6.2%5.5%9.4%11.4%4.4%1.6%5.7%4.7%騰訊阿里百度吉利美團(tuán)螞蟻比亞迪京東小米寧德時(shí)代538.1538.1233.2224.2207.4204.6186.5168.9160.3155.1614.0占比（%）研發(fā)費(fèi)用（億元）來源：中華全國工商業(yè)l聯(lián)合會(huì)。?2024.1iResearchInc.金融電商谷歌微軟接入GPT-4與ChatGPTWord基于Word、Onenote等草稿直接生成幻燈片；通過自然語金融電商谷歌微軟接入GPT-4與ChatGPTWord基于Word、Onenote等草稿直接生成幻燈片；通過自然語PPT根據(jù)2022年金山辦公財(cái)報(bào)顯示，金山辦公圍繞AIGC與LLMs領(lǐng)域進(jìn)行研發(fā)投入，優(yōu)化文檔數(shù)據(jù)搜索功能，并在智能輔助寫作與排版、表格數(shù)據(jù)智能分析、PPT一鍵生成與美化等場景進(jìn)ExcelOutlook靈活切換郵件語氣與風(fēng)格Teams基于Office所有應(yīng)用數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)全局信息視角下的交互式問百度文心一言&森宇宙CeMetaOpenAIGPT-4&摩根士丹利彭博推出BloombergGPT森宇宙CeMeta結(jié)合文心一言提升數(shù)字化營銷產(chǎn)品能力，促進(jìn)多模態(tài)數(shù)字人研發(fā)，落摩根士丹利通過GPT-4對(duì)研報(bào)內(nèi)容進(jìn)行搜索，解鎖財(cái)管將協(xié)助改進(jìn)現(xiàn)有的金融NLP任務(wù)，如情感分析、命名實(shí)體識(shí)別、新聞分類和問答等。此外將為彭博終端上的大量互聯(lián)網(wǎng)公司利用自身親科技的特性，將時(shí)下最前辦公正在圍繞AIGC與LLMs領(lǐng)域進(jìn)行類似產(chǎn)品功能的研發(fā)。這是近年來互聯(lián)網(wǎng)科技公司戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的縮影，只不過因?yàn)镃hatGPT的爆火而得到了凸顯。在過去很長時(shí)間里中國互聯(lián)網(wǎng)公司都會(huì)基于自己的業(yè)務(wù)，進(jìn)行用戶使用工具的開發(fā)，這些工具的意義在于降低用 微軟365Copilot與谷歌Workspace金山辦公相應(yīng)地相應(yīng)地，谷歌推出的Workspace加入了生成式AI辦公軟件套餐（Docs，Slides，Sheets，Chat）。盡管沒有明確加入類ChatGPT產(chǎn)品，但在生成式AI功能上基本上可以實(shí)現(xiàn)與微軟365Copilot的對(duì)標(biāo)OpenAIChatGPTAPIOpenAIChatGPTAPI&ShopifyAPI開發(fā)的導(dǎo)購機(jī)器人可分析買家需求、進(jìn)行商品推薦、分析評(píng)論數(shù)據(jù)、撰寫營銷文03互聯(lián)網(wǎng)科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢云服務(wù)是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)和科技市場創(chuàng)造奇跡和未來決勝的關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)，45.4%48.1%39.9%35.5%35.1%33.2%32.8%31.4%21.7%12754202245.4%48.1%39.9%35.5%35.1%33.2%32.8%31.4%21.7%127542022部互聯(lián)網(wǎng)客戶下云趨勢漸強(qiáng)，傳統(tǒng)行業(yè)客戶業(yè)務(wù)創(chuàng)新有限，導(dǎo)致存量市場增長動(dòng)力不足。增量客戶受限于宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境改變，用云支出更為謹(jǐn)慎，大型企業(yè)云建設(shè)周期延長，中小企業(yè)用云連續(xù)性減弱讓云市場增量空間增長遲緩。雖然，在當(dāng)前宏觀環(huán)境下，各主要行業(yè)均處在業(yè)務(wù)恢復(fù)期，導(dǎo)致整體云市場業(yè)務(wù)表現(xiàn)略顯疲態(tài)，但國內(nèi)整體數(shù)字化進(jìn)程穩(wěn)中有序，各主要云廠商云基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、云技術(shù)與云產(chǎn)品投入也穩(wěn)中有進(jìn)。隨著云計(jì)算與實(shí)體經(jīng)濟(jì)結(jié)合愈發(fā)緊密，整體云市場將從早期由技術(shù)普及所帶來的“持續(xù)增長”轉(zhuǎn)為與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相協(xié)同的“波動(dòng)上升”。因此，與股票市場經(jīng)常被當(dāng)作宏觀經(jīng)濟(jì)的“晴雨表”類似，云市場也將成為綜合反映實(shí)體經(jīng)57.1%960196017087539139922256102632801612693201820192021202020172024e2025e2026e2023e201820192021202020172024e2025e2026e整體云服務(wù)市場規(guī)模（億元）整體云服務(wù)市場增速（%）注釋：云服務(wù)整體市場包含公有云、私有云、專有云、混合云等部署模式下的服務(wù)，以及整體IaaS、PaaS、SaaS。?2024.1iResearchInc.在商業(yè)策略方面，云廠商普遍通過降價(jià)方式，增強(qiáng)客戶粘性，穩(wěn)定IaaS收入規(guī)模。在能力建設(shè)方面，IaaS領(lǐng)域處在“產(chǎn)品升級(jí)”階層云建設(shè)及云管理能力，通過逐步統(tǒng)一公有云及非公有云底層架構(gòu)，優(yōu)化升級(jí)云操作系統(tǒng)，提升普算、智算、超算等各類基礎(chǔ)資源調(diào)度和管理效率。2為更好地支持AIGC及大模型領(lǐng)域建設(shè)，云廠商擴(kuò)大在智算及超算領(lǐng)域投入。首先，擴(kuò)大智算、超算基礎(chǔ)設(shè)47.2%31.7%50.6%38.1%70.4%27.0%50.7%47.8%54.9%34.3%37.7%20.5%39.6%40.2%37.2%35.3%32.7%31.2%30.9%26.5%7653424105638145108816391842722201421265357935218094620113460496049155521042017201820192020202120222023e2024e2025e2026e整體IaaS市場規(guī)模（億元）整體PaaS市場規(guī)模（億元）整體IaaS市場增速（%）整體PaaS市場增速（%）注釋：整體IaaS市場和整體PaaS市場包含公有云、私有CRM智能客服全鏈路營銷管理SaaSCRM智能客服全鏈路營銷管理SaaS48.7%48.7%35.2%9.5%17.2%28.5%12019357287975383622019202020212022e2023e2024e行業(yè)垂直型SaaS市場規(guī)模（億元）中性預(yù)期業(yè)務(wù)垂直型SaaS市場規(guī)模（億元）中國企業(yè)級(jí)SaaS市場規(guī)模年增長率（%）注釋：企業(yè)級(jí)SaaS市場規(guī)模以SaaS廠商的SaaS業(yè)務(wù)收入計(jì)算，不包括交易抽成、人力來源：綜合企業(yè)訪談、公開市場信息及艾瑞統(tǒng)計(jì)預(yù)測模型估算，艾瑞咨詢研究院自主研商業(yè)增長經(jīng)營管理協(xié)同提效安全合規(guī)數(shù)智化數(shù)智化SaaS注釋：圖中僅舉例行業(yè)發(fā)展特點(diǎn)，不代表具體廠商業(yè)務(wù)行為。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。個(gè)網(wǎng)易云信人工智能安全+RANCHER"DaocloudDRACL∈*snowickesplunk>IDC運(yùn)營商TA太極cinacache超融合SDS軟件定義×SKYHBCCDN個(gè)網(wǎng)易云信人工智能安全+RANCHER"DaocloudDRACL∈*snowickesplunk>IDC運(yùn)營商TA太極cinacache超融合SDS軟件定義×SKYHBCCDN視頻/通信視頻/通信大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)多云管理操作系統(tǒng)操作系統(tǒng)云原生云原生數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)軟件。華為云 綜合云廠商。華為云 綜合云廠商 非公有云廠商山紫光云SDN/SDSDN/SDWANozenlayerZTE中興cettswet集成商集成商來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。較為完善的技術(shù)能力與健康的營收，并且對(duì)業(yè)務(wù)創(chuàng)新性的關(guān)注度已超過對(duì)成本的敏感度，企業(yè)用云邊際效益呈遞減趨勢。因此，云廠商不僅需要持續(xù)更新底層資源，以價(jià)格優(yōu)勢延緩用云效益遞減周期，更需要加速升級(jí)能力產(chǎn)品，為企業(yè)提供實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)革新的生產(chǎn)力工具。商產(chǎn)品自研能力和與國產(chǎn)化產(chǎn)品的適配能力將成為政企客戶能否進(jìn)一步將復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在云端的關(guān)鍵。2.6%3.1%34.4%3.5%34.4%4.2%4.3%5.7%12.2%10.2%12.2%10.3%阿里云華為云亞馬遜云科技百度智能云移動(dòng)云金山云騰訊云浪潮云Others天翼云京東云2.7%2.8%34.5%3.5%34.5%4.0%5.4%6.6%12.0%9.5%12.0%10.3%阿里云華為云亞馬遜云科技百度智能云移動(dòng)云金山云騰訊云浪潮云Others天翼云京東云來源：結(jié)合公開資料、企業(yè)訪談、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制?；ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)仍未回暖，以互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)客戶為主體的公有云市場增長遲緩。從市場營收角度看，公有云市場表現(xiàn)并不突出，廠商營收更多來自現(xiàn)有客戶續(xù)費(fèi)收入，新客戶上云數(shù)量較低。由于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)客戶業(yè)務(wù)規(guī)模一定程度縮減，導(dǎo)致續(xù)費(fèi)規(guī)模也一定程度下降。從研發(fā)投入、基礎(chǔ)設(shè)施投入角度看，公有云始終是各類云廠商建設(shè)的重點(diǎn)。目前，公有云廠商不斷完善自身分布式云網(wǎng)絡(luò)，擴(kuò)大中心節(jié)點(diǎn)規(guī)模，擴(kuò)充本地節(jié)點(diǎn)數(shù)量，提升邊緣節(jié)點(diǎn)能力，力爭在云能力上實(shí)現(xiàn)公有云能力向非公有云領(lǐng)域傳輸。此外，為更好地支持日后大模型領(lǐng)域的發(fā)展，云廠商正逐步加快智算中心、超算中心建設(shè)，不斷完善人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，以更好支撐頂層平臺(tái)搭建與應(yīng)用能力發(fā)揮。80.9%66.0%52.7%48.3%52.7%39.5%20.3%275434.1%31.1%34.9%32.8%86733376091012150022913693484065292017201820192020202120222023e2024e2025e2026e公有云服務(wù)市場規(guī)模（億元）公有云服務(wù)市場增速（%）注釋：非公有云服務(wù)市場包括IaaS、PaaS。44.1%37.2%36.8%32.8%32.3%30.9%27.7%25.8%25.0%17.0%4081202244.1%37.2%36.8%32.8%32.3%30.9%27.7%25.8%25.0%17.0%40812022金融行業(yè)隨AIGC發(fā)展成為傳統(tǒng)行業(yè)用云新熱點(diǎn)傳統(tǒng)行業(yè)客戶受宏觀經(jīng)濟(jì)增長放緩，除資金和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)外，其他傳統(tǒng)行業(yè)客戶在云領(lǐng)域投入更為謹(jǐn)慎。金融行業(yè)資本充裕，化成為新的討論熱點(diǎn)。受行業(yè)合規(guī)要求，傳統(tǒng)五大行在AIGC領(lǐng)域投入處在觀察期，但頭部股份制銀行則逐步與云廠商合作，規(guī)劃AICG可能的行業(yè)應(yīng)用。30723072224616981238417990601756356201820192021202020172024e2025e2026e2023e201820192021202020172024e2025e2026e非公有云服務(wù)市場規(guī)模（億元）非公有云服務(wù)市場增速（%）注釋：公有云服務(wù)市場包括IaaS、PaaS、SaaS。從需求側(cè)看，雖然互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)仍然面臨增長壓力，但AIGC已為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)帶來新的增長熱點(diǎn)，各類互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)客戶積極接入AIGC及36.9%31.1%19.7%298.012.3%298.0250.6159.299.1互聯(lián)網(wǎng)政務(wù)金融其他中國基礎(chǔ)云三大細(xì)分市場規(guī)模（億元）--中國基礎(chǔ)云三大細(xì)分市場占比（%）39.4%27.6%20.3%12.7%353.3247.9182.5113.9互聯(lián)網(wǎng)政務(wù)金融其他中國基礎(chǔ)云三大細(xì)分市場規(guī)模（億元）中國基礎(chǔ)云三大細(xì)分市場占比（%）?2024.1iResearchInc.政務(wù)行業(yè)建設(shè)從綜合政務(wù)云向行業(yè)垂直政務(wù)云轉(zhuǎn)型政務(wù)行業(yè)仍舊是傳統(tǒng)行業(yè)中在基礎(chǔ)云市場占比最高的細(xì)分行業(yè)，但市場增速卻呈放緩趨勢。受到宏觀經(jīng)濟(jì)影響，各級(jí)政府財(cái)政預(yù)算逐步縮進(jìn)，現(xiàn)階段正在建設(shè)的部分政務(wù)云項(xiàng)目出現(xiàn)延期；新中標(biāo)項(xiàng)目，標(biāo)的金額也逐漸縮小。從發(fā)展趨勢看，雖然政務(wù)云建設(shè)始終36.9%31.1%19.7%298.012.3%298.0250.6159.299.1互聯(lián)網(wǎng)政務(wù)金融其他中國基礎(chǔ)云三大細(xì)分市場規(guī)模（億元）--中國基礎(chǔ)云三大細(xì)分市場占比（%）39.4%27.6%20.3%12.7%353.3247.9182.5113.9互聯(lián)網(wǎng)政務(wù)金融其他中國基礎(chǔ)云三大細(xì)分市場規(guī)模（億元）中國基礎(chǔ)云三大細(xì)分市場占比（%）?2024.1iResearchInc.31.1%298.0250.631.1%298.0250.6AIGC驅(qū)動(dòng)金融行業(yè)成為傳統(tǒng)行業(yè)云建設(shè)新熱點(diǎn)規(guī)模充足，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施完備，已逐步成為各類云廠商在傳統(tǒng)行業(yè)中業(yè)務(wù)布局的重點(diǎn)。為應(yīng)對(duì)金融行業(yè)的合規(guī)要求，云廠商一方36.9%19.7%19.7%12.3%159.299.1互聯(lián)網(wǎng)政務(wù)金融其他中國基礎(chǔ)云三大細(xì)分市場規(guī)模（億元）--中國基礎(chǔ)云三大細(xì)分市場占比（%）39.4%27.6%20.3%12.7%353.3247.9182.5113.9互聯(lián)網(wǎng)政務(wù)金融其他中國基礎(chǔ)云三大細(xì)分市場規(guī)模（億元）中國基礎(chǔ)云三大細(xì)分市場占比（%）市場環(huán)市場環(huán)境成熟目前中國SaaS市場發(fā)展呈現(xiàn)以下特征1）重客戶：客戶在產(chǎn)品音，并反饋至產(chǎn)品形態(tài)和服務(wù)模式。（2）重協(xié)同：現(xiàn)階段是廠商突破內(nèi)生經(jīng)營，向產(chǎn)業(yè)鏈及市場各方參?發(fā)力方易主：在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動(dòng)下，主要發(fā)力方從廠商向企業(yè)客戶傾斜現(xiàn)階段現(xiàn)階段產(chǎn)品孵化概念普及概念接受市場滲透綜合運(yùn)營系統(tǒng)更換需求升級(jí)主要發(fā)力方客戶側(cè)廠商側(cè)初創(chuàng)期成長期擴(kuò)張期SaaS資源調(diào)配形式演進(jìn)賽道成熟廠商內(nèi)部資源配置沿產(chǎn)業(yè)鏈資源調(diào)配賽道內(nèi)資源共享跨賽道資源調(diào)配來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。?2024.1iResearchInc.?2024.1iResearchInc.截至2022年6月，中國互聯(lián)網(wǎng)普及率已高達(dá)74.4%。在網(wǎng)民規(guī)模持續(xù)提升、網(wǎng)絡(luò)接入環(huán)境日益多元、企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程 2023e2023e20222024e2025e2026e2027e2028e2029e2030e2024eAIGC產(chǎn)業(yè)規(guī)模（億元）AIGC產(chǎn)業(yè)增速（%）來源：艾瑞咨詢《2023年中國AIGC產(chǎn)業(yè)全景報(bào)告》。來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。已從“引進(jìn)來”轉(zhuǎn)向“走出去”，并在全球數(shù)字化浪潮下逐步擴(kuò)大云數(shù)智領(lǐng)域的支出規(guī)模。金融行業(yè)中，傳統(tǒng)金融企業(yè)出海側(cè)重利用公有云更好地服務(wù)龐大的前端客戶群體，創(chuàng)新金融企業(yè)則希望借助云底座支撐以區(qū)塊鏈技術(shù)為代表的新能力。在零售領(lǐng)域，跨境技產(chǎn)品為主的智能制造目前是云出海市場的主要客戶，隨著傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字化升級(jí)，以及產(chǎn)業(yè)鏈上更多生產(chǎn)環(huán)節(jié)和生產(chǎn)要素向海外54.7%37.0%56.4%40.8%37.3%35.5%36.7%9182563614966722020202120222023e2024e2025e2026e云出海市場規(guī)模（億元）云出海市場增速（%）行業(yè)占比（%）行業(yè)占比（%）金融（%）零售（%）制造（%）其他（%）安全是基礎(chǔ)，技術(shù)是關(guān)鍵，服務(wù)是重點(diǎn)，生態(tài)是保障需要云廠商提供安全、穩(wěn)定、全面的云基礎(chǔ)設(shè)施以支持其業(yè)務(wù)2）“一站式”解決方案：出海企業(yè)客戶要求云廠商可以提供豐富的、完整的、可以實(shí)現(xiàn)“一站式”用云，迅速將云與業(yè)務(wù)對(duì)接，將云服務(wù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。此外，出海企業(yè)客戶需要云廠商可以針對(duì)區(qū)域差異結(jié)合務(wù)實(shí)際的服務(wù)能力。4）豐富生態(tài)：出海企業(yè)客戶希望云廠商可以提供覆蓋從上云咨詢、用云遷移、云上運(yùn)維各環(huán)節(jié)的完整服務(wù)，借助云廠商完整的生態(tài)云廠商體需要云廠商體需要提供便捷高效的云服務(wù)，幫助客戶實(shí)現(xiàn)滿足用戶多場景業(yè)務(wù)需要生態(tài)伙伴種類豐富，滿足企業(yè)上云、用云各環(huán)節(jié)、全生命周期支持企業(yè)在海外經(jīng)營需要滿足海外當(dāng)?shù)匕踩弦?guī)監(jiān)管要求，所使用的云產(chǎn)品及服務(wù)需要安全、穩(wěn)定服務(wù)體驗(yàn)貼合中國客戶業(yè)務(wù)特征，減少客戶溝通成本，提供海外本地支持，保證服務(wù)效率與質(zhì)量來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。未來5年保持高增長，預(yù)期于2026年突破2000億受宏觀經(jīng)濟(jì)影響，艾瑞預(yù)測未來2年信創(chuàng)市場規(guī)模的增速有所下降，但數(shù)字中國強(qiáng)化關(guān)鍵能力、各領(lǐng)域構(gòu)筑自立體系的決心不會(huì)動(dòng)搖，艾瑞預(yù)期中國信創(chuàng)市場整體規(guī)模仍將保持30%以上的年增長。隨著行業(yè)信創(chuàng)的深入、應(yīng)用軟件的成熟，信創(chuàng)43.0%33.1%41.1%64.9%61.2%36.9%322833047262988714622357202120222023e2024e2025e2026e2027e信創(chuàng)市場規(guī)模（億元）信創(chuàng)市場增速（%）來源：艾瑞咨詢《2023年中國信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》。36.0%37.9%37.0%34.3%32.2%8222580765864418222580765674307065767430311432902324216319563114329023242162170520182019202020212022中國信息領(lǐng)域相關(guān)PCT專利申請(qǐng)數(shù)量（件）全球信息領(lǐng)域相關(guān)PCT專利申請(qǐng)數(shù)量（件）--中國信息領(lǐng)域相關(guān)PCT專利申請(qǐng)數(shù)量占全球比重（%）備注：信息領(lǐng)域相關(guān)PCT專利申請(qǐng)量，指音視頻技術(shù)、電信技術(shù)、數(shù)字通信、基本通信過程、計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)管理方法、半導(dǎo)體技術(shù)等領(lǐng)域的PC掃碼王筱王慧嫻雷霆李廉XiaoWangYvonneWangwangxiao10@iresearc?2024.1iResearchInc.靈感迸發(fā)的“絕望的深淵”靈感迸發(fā)的“絕望的深淵”AIGC提升數(shù)字化內(nèi)容生產(chǎn)質(zhì)效，變革人機(jī)交互體驗(yàn)態(tài)檢索任務(wù)上的出色表現(xiàn)。多模態(tài)大模型的快速發(fā)展為生成式AI（GenerativeAI，AIGC）技術(shù)能力的升級(jí)提供了強(qiáng)力支撐和應(yīng)用產(chǎn)品的全新可能性。2022年，一幅由Midjourney生成的AI畫作《太空歌劇院》橫空出世，后AI生成圖片在社交平臺(tái)瘋狂傳播；全新的內(nèi)容生產(chǎn)方式，是利用現(xiàn)有文本、音頻文件或圖像創(chuàng)建新內(nèi)容的技術(shù)。其使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)要素，一般基于跨模態(tài)大模型打造，包括基于素材的部分生成和基于指令的完全自主生成和生成優(yōu)化。得益于真實(shí)數(shù)據(jù)積累和計(jì)算成本下降，可幫助生成數(shù)字化內(nèi)容初稿，產(chǎn)品包括AI繪畫、平面設(shè)計(jì)、對(duì)話系統(tǒng)、搜索引擎、代碼生成等，提高了數(shù)字化內(nèi)容的豐富度、生產(chǎn)效率與創(chuàng)造性；類人的交互體驗(yàn)和全民參與度也提升了C端消費(fèi)側(cè)對(duì)于創(chuàng)造力AIGC技術(shù)提升創(chuàng)作者生產(chǎn)效率與質(zhì)量創(chuàng)造力修改完善修改完善初稿產(chǎn)生初稿產(chǎn)生順利推進(jìn)中AIGC有望打破沖突，助力定制化與規(guī)模項(xiàng)目時(shí)間來源：硅谷投資機(jī)構(gòu)NFX，艾瑞咨詢研究院整理繪制。生成式AI原理低生成式算法1：抽樣出在概率上與上文相關(guān)度最高的生成式AI原理低生成式算法1：抽樣出在概率上與上文相關(guān)度最高的單字形成下文2：將每個(gè)新生成的字與上文所有內(nèi)容合并成新的上文，再次根據(jù)這個(gè)上文預(yù)測下一個(gè)字低…21ChatGPTVS微調(diào)小模型生成質(zhì)量大大提升ChatGPTVS其他大模型更接近商用水準(zhǔn)生成式AI的重大突破，通用基礎(chǔ)大模型的勝利語言理解能力和邏輯推理能力上都得到大幅提升，超出了大眾對(duì)于一款聊天機(jī)器人的預(yù)期，是生成式AI（AIGC）極為關(guān)鍵的發(fā)展節(jié)點(diǎn)。作為一款生成式預(yù)訓(xùn)練大語言模型，“Chat”指向它的功能，“Generative”代表它屬于生成式算法。生成式算法在過去數(shù)年中受制于RNN的內(nèi)生缺陷始終發(fā)展緩慢，直到2017年“Transformer”架構(gòu)出現(xiàn)并解決了傳統(tǒng)RNN模型的問題，生成式AI才開始在預(yù)訓(xùn)練的Transformer架構(gòu)之上煥發(fā)生機(jī)，NLP、CV甚至多模態(tài)領(lǐng)域通用基礎(chǔ)大模型飛速演進(jìn)。在模型參數(shù)量幾何級(jí)數(shù)增長以及生成式AI發(fā)展歷程與ChatGPT的突出能力以小模型為主導(dǎo)的分析型算法是AI領(lǐng)域主流，生成式模型受制于RNN的順序計(jì)算效率低、長序列處理能力不足等問題，無法Transformer架構(gòu)在計(jì)算上的高效性和良好的遷移能力使預(yù)訓(xùn)練的transformer迅速取代Transformer的革命性Transformer的革命性提升計(jì)算效率：避免了RNN中的效率。長序列處理能力：Transformer相所需的操作次數(shù)不隨距離增長。更好的語言理解能力：自注意力機(jī)制和多頭注意力機(jī)制可以有效地學(xué)使得模型更好地理解和生成文本。?美國OpenAI和Google等LLMs產(chǎn)業(yè)巨頭致?美國OpenAI和Google等LLMs產(chǎn)業(yè)巨頭致力于提升大模型的通用性，集成插件打造生態(tài)平臺(tái)或與賦能辦公、協(xié)作軟件等各類應(yīng)用巨頭。已初步形成以大模型為通用基礎(chǔ)層的產(chǎn)業(yè)分工?目前美國在大模型產(chǎn)業(yè)的技術(shù)和生態(tài)建設(shè)優(yōu)勢比較顯著，正在對(duì)各行各業(yè)加速滲透GPT模型成為科技封鎖和保護(hù)主義對(duì)象的趨勢初現(xiàn)國家層面對(duì)于目前世界上最優(yōu)秀（從用戶生態(tài)到商業(yè)落地層面評(píng)估）的AIGC公司——OpenAI和其核心產(chǎn)品ChatGPT的態(tài)度也比較慎重。比如，意大利宣布封禁ChatGPT并限制OpenAI處理意大利用戶信息；我國A股多家企業(yè)也發(fā)布公告披露“公司未與OpenAI開展合作，ChatGPT的產(chǎn)品和服務(wù)未給公司帶來業(yè)務(wù)收入”。同時(shí)，ChatGPT平臺(tái)也封禁大量OpenAI賬戶，其中包括部分使用中文進(jìn)行對(duì)話的用戶。作為新興科技生產(chǎn)力，ChatGPT成為科技封鎖和保護(hù)主義對(duì)象的趨勢初現(xiàn)端倪。從我國所處的追趕者角色看，類ChatGPT產(chǎn)品及其下游應(yīng)用產(chǎn)業(yè)對(duì)于國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略意義不容忽視。半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)“卡脖子”的前車之鑒發(fā)人深省，OpenAI的成功再次暴露了中美兩國不僅在AI算力層面差距巨大，在AI算法和底層框架等層面也存在代際差距。我國AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展??以百度、阿里、華為、騰訊等為例的巨頭廠商一方面深耕通用基礎(chǔ)大模型研發(fā)，同時(shí)根據(jù)自應(yīng)用場景落地?具備模型自研能力的肩部廠商，則基于開源模立垂直行業(yè)的平臺(tái)生態(tài)?基于我國企業(yè)在模型層和應(yīng)用層的百花齊放，“建立生態(tài)平臺(tái)+做厚應(yīng)用服務(wù)”有望打造中美大模型產(chǎn)業(yè)博弈的彎道超車機(jī)會(huì)注：艾瑞即將發(fā)布的AIGC系列報(bào)告：《AIGC系列-中國生成式AI基礎(chǔ)層行業(yè)研究報(bào)告》、《AIG需前瞻性對(duì)技術(shù)、數(shù)據(jù)與生成內(nèi)容規(guī)劃相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)需求側(cè)，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的加速融合，人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活對(duì)數(shù)字世界內(nèi)容的需求不斷提高，牽引各類供給側(cè)，智能算力支撐、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)升級(jí)、商用基石模型出現(xiàn)、多模態(tài)大模型等技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)了AIGC產(chǎn)品可用性的不斷加強(qiáng)。提升，AIGC將加速助力數(shù)實(shí)融合世界建設(shè)。新技術(shù)與數(shù)字內(nèi)容的海量迸發(fā)也增加了監(jiān)管難度，為促進(jìn)產(chǎn)業(yè)有序發(fā)展，有關(guān)部門業(yè)協(xié)會(huì)應(yīng)在互聯(lián)網(wǎng)信息監(jiān)管及AI治理的大背景下前瞻規(guī)劃。生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）突破性理論提出生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）突破性理論提出初代模型的出現(xiàn)（BERT、DALL·E)可商用基石模型的出現(xiàn)（GPT-3、DALL·E2）自主編程系統(tǒng)AlphaCode面世基于開源代碼訓(xùn)練的Copilot開始商業(yè)化GPT-4預(yù)計(jì)將在2023年發(fā)布，從號(hào)稱“GPT-3.5”的ChatGPT的效果來看，值得期待2020年得益于文本和代碼相結(jié)合得益于文本和代碼相結(jié)合的預(yù)訓(xùn)練大模型發(fā)展，ChatGPT引入了人工標(biāo)（RLHF）來進(jìn)行持續(xù)訓(xùn)練和優(yōu)化。加入強(qiáng)化學(xué)習(xí)后，大模型能夠理解人類的指令以及背后的含義，根據(jù)人類反饋來判斷答案的質(zhì)量，給出可解釋的答案，并對(duì)于不合適的問題給出合理的回復(fù)，形成一個(gè)可迭代反饋的閉環(huán)。視頻和3D內(nèi)容的生成還在等待類似DALL·E進(jìn)度的基石模型出現(xiàn)；圖像生成領(lǐng)域處在大量探索應(yīng)用場景階段2021年12月2021年12月GPT-3測試結(jié)果來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料研究繪制。AIGC基于模態(tài)類型的應(yīng)用場景分類模態(tài)類型技術(shù)要點(diǎn)文本生成大型預(yù)訓(xùn)練模型、自然語言理解、對(duì)話策略選擇語氣的少量數(shù)據(jù)小樣本遷移學(xué)習(xí)；音樂數(shù)據(jù)標(biāo)注改像視頻生成蹤主題剪輯、視頻特效、自動(dòng)美顏等多模態(tài)學(xué)習(xí)、跨模態(tài)理解；大型預(yù)訓(xùn)練模型；多模態(tài)、跨模態(tài)內(nèi)容生成策略生成深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)、搭建虛擬環(huán)境、合理設(shè)置Reward來源：艾瑞咨詢研究院根據(jù)公開資料研究繪制。?2024.1iResearchInc.?2024.1iResearchInc.根據(jù)第50次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，截至2022年6月，中國互聯(lián)網(wǎng)普及率已高達(dá)74.4%。在網(wǎng)民規(guī)模持續(xù)提升、網(wǎng)絡(luò)接入環(huán)境日益多元、企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程不斷加速的宏觀環(huán)境下，AIGC技術(shù)作為新型內(nèi)容生產(chǎn)方式，有望滲透人持續(xù)打造與完善底層算力基建、大模型商店平臺(tái)等新型基礎(chǔ)設(shè)施，以此孕育成熟技術(shù)與產(chǎn)品形態(tài)的對(duì)外輸出。2028年，中國AIGC產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到7202億元，中國AIGC產(chǎn)業(yè)生態(tài)日益穩(wěn)固，完成重點(diǎn)領(lǐng)域、關(guān)鍵場景的技術(shù)價(jià)值兌現(xiàn)，逐步建立完善模型即服469.9% 4364759中國AIGC產(chǎn)業(yè)規(guī)模（億元）中國AIGC產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長率（%） 下游中游上游基模分化回小紅書創(chuàng)作工具賽道個(gè)百度智能云 下游中游上游基模分化回小紅書創(chuàng)作工具賽道個(gè)百度智能云算力基礎(chǔ)AI芯片（異構(gòu)Fabless）智能云服務(wù)個(gè)百度智能云_Azure智能服務(wù)器智算中心企業(yè)自建智算中心城市智算中心企業(yè)服務(wù)企業(yè)服務(wù)金融了中科聞歌零售個(gè)百度智能云醫(yī)聯(lián)企業(yè)內(nèi)部運(yùn)行一通義聽悟數(shù)字化與大模型方案提供商數(shù)字化與大模型方案提供商 AIGC大模型層行業(yè)垂直型基礎(chǔ)大模型業(yè)務(wù)垂直型基礎(chǔ)大模型金融智能問答病例生成企業(yè)服務(wù)個(gè)百度智能云nspur浪潮通用基礎(chǔ)大模型通用基礎(chǔ)大模型AIAI開源社區(qū)通義個(gè)百度智能云悟道〔〕阿理云魔搭個(gè)百度智能云飛槳 AIAIAgentsAutoGPT9Langchain模型平臺(tái)模型平臺(tái)/模型服務(wù)個(gè)百度智能云靈積模型服務(wù)千帆大模型平臺(tái)火山方舟軟通動(dòng)力天璇 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)算法基礎(chǔ)算法基礎(chǔ)AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)云測數(shù)據(jù)T=nsorDBMdrantAI算法框架數(shù)據(jù)集AI開發(fā)平臺(tái)應(yīng)用層模型層算力層ToC應(yīng)用試水，合規(guī)性與付費(fèi)意愿等要素限制有規(guī)應(yīng)用層模型層算力層ToC應(yīng)用試水，合規(guī)性與付費(fèi)意愿等要素限制有規(guī)數(shù)字化基礎(chǔ)做進(jìn)一步滲透擴(kuò)張，場景邊界仍在探尋?AIAgent與大模型服務(wù)/平臺(tái)是AIGC時(shí)代下新衍生的工具層，已成為繼大模型之后，更有想象空間卻也更貼近應(yīng)用的下一爆點(diǎn)。對(duì)于AIAgent來說，將保證大模型應(yīng)用在執(zhí)行任務(wù)時(shí)可以訪問到正確的信效用的關(guān)鍵。隨著大模型工程化能力提升，模型服務(wù)定位的人才及資源投入需求將降低，市場機(jī)會(huì)不明朗。而模型商店/平臺(tái)將呈現(xiàn)明顯雙邊效應(yīng)，技術(shù)資源聚集及應(yīng)用生態(tài)搭建是關(guān)鍵。MaaS是大模型能力落地輸出的新業(yè)態(tài)，模型層將更貼近應(yīng)用側(cè)，工具鏈完完善度影響用戶體驗(yàn)，進(jìn)一步催生工具層發(fā)展帶動(dòng)算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，大模型運(yùn)行對(duì)其提出更高要求層>應(yīng)用層>工具層；市場機(jī)會(huì)：應(yīng)用層>工具層>模型層>算力層從內(nèi)容/社交平臺(tái)角度出發(fā)，以社區(qū)形式通過用戶自發(fā)創(chuàng)作交流形成粘性是未來發(fā)力方向。而國內(nèi)用戶在SaaS服務(wù)上仍是較低付費(fèi)意愿和購買力，如何聚集流量、從嘗鮮行為轉(zhuǎn)為深入重復(fù)使用且?B端洞察：在產(chǎn)業(yè)服務(wù)中，AIGC將從內(nèi)容生產(chǎn)與交互方式改變企業(yè)數(shù)字化產(chǎn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、上云進(jìn)程、數(shù)字化進(jìn)度等息息相關(guān)。艾瑞從供需兩側(cè)訪談了解，目前B端AIGC應(yīng)用正處于場景探索期正努力搭建標(biāo)桿業(yè)務(wù)場景與典型行業(yè)模型，共同推廣AIGC技術(shù)的應(yīng)用滲透。純應(yīng)用開發(fā)技術(shù)門檻的降低將數(shù)據(jù)要素與行業(yè)know-how的重要性置頂，擁有垂類數(shù)據(jù)積累與業(yè)務(wù)理解的B端廠商可利用AIGC給用戶使用“MaaS模式的新業(yè)態(tài)，重構(gòu)AI產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)?模型路徑演變：基礎(chǔ)大模型落地會(huì)因需求差異業(yè)路徑分化，以行業(yè)級(jí)、企業(yè)級(jí)大模型方式支撐上層開源、千億級(jí)閉源”的發(fā)展路徑，而向上分化的垂直領(lǐng)域廠商將基于開源模型或基模平臺(tái)開發(fā)部署細(xì)分領(lǐng)域模型產(chǎn)品，廠商優(yōu)勢在垂類數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)理解。?作為數(shù)智化時(shí)代的資源引擎，算力正逐漸成為影響國家綜合實(shí)力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵性要素。隨著AIGC時(shí)代大模型參數(shù)的量級(jí)提升，算力供需結(jié)構(gòu)承壓持續(xù)加大。訓(xùn)推算力需求先呈指數(shù)級(jí)上漲。順應(yīng)先訓(xùn)練后推理邏輯，未來仍有巨量邊緣及端側(cè)算力需求待釋放。預(yù)訓(xùn)練大模型的訓(xùn)練推理需要巨量數(shù)據(jù)資源與高性能計(jì)算機(jī)的全天候高速運(yùn)轉(zhuǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)帶寬、能源消耗與散熱運(yùn)維能力，AI芯片的內(nèi)存、帶寬、互聯(lián)能力、軟硬協(xié)同均提出更高要求，極大影響算力率與芯片性能發(fā)揮。MaaS將云計(jì)算、智能算力、模型能力等資源實(shí)現(xiàn)高度融合，艾瑞判斷，未來智能算力資源或?qū)⒏喑休d于云服務(wù)產(chǎn)品，以MaaS模式服務(wù)千行百業(yè)，而隨著大模型輕量級(jí)開源版本的發(fā)布，大模型有望進(jìn)行進(jìn)一步剪裁?2024.1iResearchInc.開源模型：公開模型的源碼與數(shù)據(jù)集，任何人都可以查看或修改源代碼。如StabilityAI開源StableDiffusion，Meta開源Llama。中國智源開開源模型：公開模型的源碼與數(shù)據(jù)集，任何人都可以查看或修改源代碼。如StabilityAI開源StableDiffusion，Meta開源Llama。中國智源開運(yùn)行穩(wěn)定私有化部署前期投入成本低迭代更新快完整工具鏈&工具平臺(tái)依賴專業(yè)團(tuán)隊(duì)在以O(shè)penAI為代表的閉源模型廠商開放對(duì)外技術(shù)服務(wù)后，開源模型廠商也在加緊發(fā)力，以Meta的Llama模型為代表陸續(xù)開源迭代，意圖進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)生態(tài)層面的跑馬圈地，2023年上半年LLM與數(shù)據(jù)集迎來開源季。大模型的開源可根據(jù)開源程度分為“可研究”與“可商用”級(jí)別。2023年2月，Meta發(fā)布了開源大模型LLM的第一個(gè)版本Llama，授予“可研究”用途。2023年7月進(jìn)一步發(fā)布“可商用”的Llama2版本，雖然有日活超過7億產(chǎn)品需額外申請(qǐng)、不能服務(wù)于其他模型調(diào)優(yōu)等的商用限制，但海外很多中小企業(yè)已可用Llama2的模型來做私有化部署，基于Llama2開源模型訓(xùn)練出定制化的可控模型。由于Llama2基本不支持中文，對(duì)中國的大模型商用生態(tài)暫時(shí)不會(huì)產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性變化，中國仍需開發(fā)培育適配于中文數(shù)據(jù)土壤的開源生態(tài)。閉源LLM可為B端用戶和C端消費(fèi)者持續(xù)提供優(yōu)質(zhì)的模型開發(fā)及應(yīng)用服務(wù)；開源LLM可從研究角度促進(jìn)廣大開發(fā)者和研究者的探索創(chuàng)新，從商用角度加速大模型的商業(yè)化進(jìn)大模型技術(shù)前沿廠商出于打造自身先進(jìn)模型壁商業(yè)考慮，會(huì)選擇閉源或逐步從開源走向閉源，以保證模型國內(nèi)阿里、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)大廠的大模型目前均處于閉訓(xùn)練出開源LLM模型背后仍需要大量資金、精力、人才投入；此外，數(shù)據(jù)隱私安全以開源社區(qū)為生態(tài)建設(shè)，引流資源服務(wù)AIGC開源社區(qū)GitHub應(yīng)用市場GitHub周邊商店數(shù)據(jù)托管定制化解決方案以開源社區(qū)為生態(tài)建設(shè)，引流資源服務(wù)AIGC開源社區(qū)GitHub應(yīng)用市場GitHub周邊商店數(shù)據(jù)托管定制化解決方案輕量級(jí)模型陸續(xù)開源，助力開源生態(tài)建設(shè)，千億級(jí)模型暫以閉源路徑開展2023中關(guān)村論壇上，科技部副部長吳朝暉表示，中國將堅(jiān)持開源問題，進(jìn)一步推動(dòng)算力資源和數(shù)字資源開放共享，加快形成大模型的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。而AIGC開源社區(qū)的建設(shè)可以吸納更多的開發(fā)者及擁有定義用戶的主導(dǎo)權(quán)，以AI開源創(chuàng)新平臺(tái)為杠桿，帶動(dòng)支撐底層AI芯片、智算中心及云服務(wù)等基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展。從供給側(cè)邏輯來看，大模型開源早期由高校和機(jī)構(gòu)推動(dòng)，如清華大學(xué)的ChatGLM-6B、復(fù)旦大學(xué)的MOSS，陸續(xù)有頭部云廠商加入，如百度的文心系列與阿里的通義系列，共同為中國AIGC開源社區(qū)的建設(shè)“增磚添瓦”，以阿里云魔塔社區(qū)、百度云飛槳社區(qū)為代表的開源社區(qū)建設(shè)成果初現(xiàn)，而千億級(jí)模型暫以閉源路徑開展，憑借穩(wěn)定、優(yōu)質(zhì)效、完整工具鏈等產(chǎn)品特點(diǎn)定位應(yīng)用市場；從商業(yè)化路徑來看，參考海外明星開源社區(qū)HuggingFace的商業(yè)模式，中國AI開源社區(qū)同樣會(huì)先免費(fèi)提供基礎(chǔ)算力，為及測試，并進(jìn)一步通過付費(fèi)服務(wù)推送輕量級(jí)遷移的微調(diào)推理服務(wù)或深度開發(fā)的訓(xùn)練調(diào)優(yōu)平臺(tái)，提升模型產(chǎn)品性能，通過開源社區(qū)吸引開發(fā)者、企業(yè)客戶完成更多部署應(yīng)用資源的引流變現(xiàn)。GitHub是一個(gè)面向開源及私有軟件項(xiàng)目的托管平臺(tái)，因?yàn)橹恢С謌it作為唯一版優(yōu)秀模型聚集交流區(qū)→模型試用體驗(yàn)→試用體驗(yàn)輕量級(jí)遷移微調(diào)+推理服務(wù)深度開發(fā)訓(xùn)練+調(diào)優(yōu)+評(píng)測等服務(wù)本庫格式進(jìn)行托管優(yōu)秀模型聚集交流區(qū)→模型試用體驗(yàn)→試用體驗(yàn)輕量級(jí)遷移微調(diào)+推理服務(wù)深度開發(fā)訓(xùn)練+調(diào)優(yōu)+評(píng)測等服務(wù)費(fèi)創(chuàng)建無限的公共和私有存儲(chǔ)庫，付費(fèi)可獲得更多功能。高級(jí)訂閱服務(wù)HuggingFace——AI/機(jī)器學(xué)習(xí)/NLP界的”GitHub”HuggingFace是一家以自然語言處理(NLP)技術(shù)為核心的AI初創(chuàng)公司,憑借開源項(xiàng)目Transformers（提供了數(shù)以千計(jì)的預(yù)訓(xùn)練模型）積累巨大影響力，并通過漸平衡開源社區(qū)與商業(yè)化路徑–商業(yè)模式平衡開源社區(qū)與商業(yè)化路徑–商業(yè)模式付費(fèi)制會(huì)員大模型產(chǎn)業(yè)價(jià)值大模型開發(fā)范式應(yīng)用1應(yīng)用2應(yīng)用1應(yīng)用2開發(fā)過程每一個(gè)模型建設(shè)都要經(jīng)歷單獨(dú)的算法開發(fā)、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)過程，難以標(biāo)準(zhǔn)化和批量化進(jìn)行。預(yù)訓(xùn)練大模型具備很強(qiáng)的通用性和泛化性，能夠以零樣本或小樣本微調(diào)，以及其他相對(duì)高效的方式支持多種應(yīng)用，這種方式下模型訓(xùn)練和微調(diào)成為兩個(gè)完全獨(dú)立環(huán)節(jié)，極大促進(jìn)了流程標(biāo)準(zhǔn)化和產(chǎn)業(yè)分工。同時(shí)，“預(yù)訓(xùn)練大模型+微調(diào)”的開發(fā)范式不需要下游應(yīng)用廠商從頭進(jìn)行模型訓(xùn)練，大大降低了對(duì)其算法能大模型產(chǎn)業(yè)價(jià)值大模型開發(fā)范式應(yīng)用1應(yīng)用2應(yīng)用1應(yīng)用2開發(fā)過程每一個(gè)模型建設(shè)都要經(jīng)歷單獨(dú)的算法開發(fā)、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)過程，難以標(biāo)準(zhǔn)化和批量化進(jìn)行。預(yù)訓(xùn)練大模型具備很強(qiáng)的通用性和泛化性，能夠以零樣本或小樣本微調(diào)，以及其他相對(duì)高效的方式支持多種應(yīng)用，這種方式下模型訓(xùn)練和微調(diào)成為兩個(gè)完全獨(dú)立環(huán)節(jié)，極大促進(jìn)了流程標(biāo)準(zhǔn)化和產(chǎn)業(yè)分工。同時(shí)，“預(yù)訓(xùn)練大模型+微調(diào)”的開發(fā)范式不需要下游應(yīng)用廠商從頭進(jìn)行模型訓(xùn)練，大大降低了對(duì)其算法能模型能力提升，能夠滿足大量從前無法落地的應(yīng)用場景：在不考慮調(diào)用成本和響應(yīng)速度的情況下，大模型在各類任務(wù)上的效果普遍相比小模型有顯著提升，同時(shí)在部分任務(wù)上成本也比小模型有所降低，能夠覆蓋大量從前難以服務(wù)的長尾問題。簡化微調(diào)/開發(fā)微調(diào)/開發(fā)模型能力大模型的落地將提速AI工業(yè)化生產(chǎn)，并充分釋放AI產(chǎn)業(yè)潛在市場空間大模型類似于一個(gè)能力全面且突出的“完全體”，不僅通用性強(qiáng)，且能力相比小模型有較大提升。因此，用大模型做應(yīng)用開發(fā)，可快速賦能應(yīng)用。相比獨(dú)立分散的小模型開發(fā)，標(biāo)準(zhǔn)化、流程化程度更高，在開發(fā)效率和運(yùn)維成本上都有較大改善，有效促進(jìn)了AI的大小模型特征及開發(fā)范式對(duì)比小模型開發(fā)范式小模型開發(fā)范式訓(xùn)練優(yōu)化訓(xùn)練優(yōu)化算法開發(fā)算法開發(fā)訓(xùn)練優(yōu)化訓(xùn)練優(yōu)化訓(xùn)練優(yōu)化算法開發(fā)算法開發(fā)訓(xùn)練優(yōu)化 數(shù)據(jù)標(biāo)注 數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)注 數(shù)據(jù)標(biāo)注算法開發(fā)算法開發(fā)提升?2024.1iResearchInc.?2024.1iResearchInc.智能零售模型調(diào)優(yōu)模型存儲(chǔ)模型推理部署應(yīng)用數(shù)字人產(chǎn)品應(yīng)用智慧交通機(jī)器人智慧工業(yè)智能安防智慧能源智能座艙智能零售模型調(diào)優(yōu)模型存儲(chǔ)模型推理部署應(yīng)用數(shù)字人產(chǎn)品應(yīng)用智慧交通機(jī)器人智慧工業(yè)智能安防智慧能源智能座艙打造大模型商店，為下游提供低門檻、低成本的模型使用與開發(fā)支持MaaS（Model-as-a-Service模型即服務(wù)，是指以云計(jì)算為基礎(chǔ)，將大模型作為一項(xiàng)服務(wù)提供給用戶使用的新業(yè)態(tài)。如今，MaaS模式已成為各家云巨頭廠商發(fā)展第一戰(zhàn)略優(yōu)先級(jí)，把模型作為重要的生產(chǎn)元素，依托于既有IaaS設(shè)施與PaaS平臺(tái)架構(gòu)，為下游客戶提供以大模型為核心的數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型調(diào)優(yōu)、推理部署等服務(wù)。未來，順應(yīng)大模型開務(wù)商將著力打造大模型商店平臺(tái)，發(fā)力大模型生態(tài)建設(shè)，納入更多允許商用的開源模型，提升平臺(tái)的基模類型及能力，并豐富工具智慧醫(yī)療智慧電力智慧金融智慧醫(yī)療智慧電力模型訓(xùn)練開源&閉源模型的能力輸出模型托管數(shù)據(jù)集/數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)集/數(shù)據(jù)庫算力資源以MaaS平臺(tái)能力為核心，為用戶提供推理、微調(diào)、開發(fā)服務(wù)?推理：通用場景下，用戶可以直接調(diào)用程序。?微調(diào)：特定場景需求下，通用大模型能力或無法直接滿足,可通過少量數(shù)據(jù)訓(xùn)練與標(biāo)注，基于MaaS平臺(tái)的一系列微調(diào)、訓(xùn)練工具鏈，產(chǎn)出符合客戶需指令優(yōu)化、評(píng)測部署等平臺(tái)服務(wù)?；ｎ愋团c能力、垂類行業(yè)數(shù)據(jù)、工具鏈完整性、業(yè)務(wù)積累、價(jià)格體系都是廠商在MaaS模式下的關(guān)鍵要素?基模數(shù)據(jù)量級(jí)決定模型通用能力上限，而基模需結(jié)合金融、電商、物流、文?工具鏈包括數(shù)據(jù)維度的治理、標(biāo)注、數(shù)據(jù)庫資源及模型維度的托管類型、調(diào)用門檻及體驗(yàn)。?業(yè)務(wù)積累是廠商資源體現(xiàn)，一方面助力廠商基于現(xiàn)有布局進(jìn)一步滲透MaaS能力，一方面可加深廠商實(shí)際落地的業(yè)務(wù)理解與需求適配。從ROI考量，價(jià)格體系也是客戶選擇的重要因素。人工參與度與人工參與度與AI進(jìn)行修改………模型基于其在內(nèi)容生成、總結(jié)、邏輯推理等方面的能力，已在多種AI服務(wù)的技術(shù)開發(fā)環(huán)節(jié)中展開融合替代。其中，內(nèi)容生成與理解是大模型的核心能力，AIGC的產(chǎn)業(yè)價(jià)值主要體現(xiàn)在以此為核心的“變革內(nèi)容生產(chǎn)方式”與“變革人機(jī)交互方式”兩方面。大模型對(duì)內(nèi)容理解和內(nèi)容生成的雙向能力使其既能以極低門檻實(shí)現(xiàn)多模態(tài)內(nèi)容生成，也可脫離內(nèi)容生產(chǎn)核心場景泛化為一種人機(jī)對(duì)話的媒介。變革內(nèi)容生產(chǎn)方式，提升生產(chǎn)效率與創(chuàng)意性AIGCAIGC的范圍包含AI自主生成及輔助人類生成內(nèi)容。當(dāng)前技術(shù)處于L2向L3變革人機(jī)交互方式，簡化開發(fā)流與工作流軟件交互界面變革示意圖多模態(tài)大模型，能夠支持文本、語音、圖片等多模態(tài)輸入，調(diào)取對(duì)應(yīng)的軟件功能為用戶解決問題，充當(dāng)人與軟件，甚至度；在應(yīng)用端，大模型帶來的交互能力提升可能會(huì)帶來部分行業(yè)?2024.1iResearchInc.內(nèi)容消費(fèi)賽道TOC企業(yè)服務(wù)賽道TOB內(nèi)容消費(fèi)賽道TOC企業(yè)服務(wù)賽道TOB第四范式“AIGS”1）ToC產(chǎn)品以內(nèi)容和工具形式觸達(dá)消費(fèi)者，各類C端應(yīng)用可通過直接調(diào)用通用大模型API形成各種AI創(chuàng)作工具，并利用其生成內(nèi)容2）AIGC技術(shù)通過大模型能力去部分補(bǔ)充或替代原有場景的算法小模型或是傳統(tǒng)軟件功能，將其滲透各行各業(yè)以提高企業(yè)生產(chǎn)辦公效率。更高的場景復(fù)雜度對(duì)參與廠商的技術(shù)能力和行業(yè)kAIGC應(yīng)用賽道介紹與劃分邏輯 提供可直接消費(fèi)的提供AIGC創(chuàng)作工具提供AIGC升級(jí)的企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用及服務(wù)頭部AI模型參數(shù)量級(jí)3-4個(gè)月翻一番頭部AI模型訓(xùn)練算力需求3-4個(gè)月翻一番大模型參數(shù)（億）100000需求側(cè)18-24個(gè)月3-4個(gè)月HugeGap10000供給側(cè)摩爾定律中芯片計(jì)算性能大約每18-24個(gè)月翻一番1)頭部AI芯片產(chǎn)品性能以超越摩爾定律的速度在加速翻倍迭代中產(chǎn)品型號(hào)及對(duì)應(yīng)算力峰值頭部AI模型參數(shù)量級(jí)3-4個(gè)月翻一番頭部AI模型訓(xùn)練算力需求3-4個(gè)月翻一番大模型參數(shù)（億）100000需求側(cè)18-24個(gè)月3-4個(gè)月HugeGap10000供給側(cè)摩爾定律中芯片計(jì)算性能大約每18-24個(gè)月翻一番1)頭部AI芯片產(chǎn)品性能以超越摩爾定律的速度在加速翻倍迭代中產(chǎn)品型號(hào)及對(duì)應(yīng)算力峰值2)各國對(duì)AI基礎(chǔ)設(shè)施的大量布局，以數(shù)量增量來滿足龐大算力需求商業(yè)主導(dǎo)：坐擁四大超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心平臺(tái)，亞馬遜、谷歌、Meta和微軟。商業(yè)+政府主導(dǎo)：順應(yīng)《智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南》1000大模型發(fā)布時(shí)間1全球大模型參數(shù)量變化趨勢AIGC算力供給與需求的傾斜天平自2017年谷歌提出Transformer架到1.17億，模型參數(shù)量開始實(shí)現(xiàn)億級(jí)基底的飛越發(fā)展，平均每3力正在成為影響國家綜合實(shí)力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵性要素。浪潮信息發(fā)布的相關(guān)報(bào)告表明，計(jì)算力指數(shù)平均每提高1個(gè)點(diǎn)GDP將分別增長千分之3.3和千分之1.8。面對(duì)算力層的供需結(jié)構(gòu)矛盾，各國積極發(fā)展算力層基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。在計(jì)算力指數(shù)國家排名中，美國坐擁全球最多超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，以75分位列國家計(jì)算力指數(shù)排名第一，中國國等國，算力建設(shè)已然成為國家高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略級(jí)方針。2022年末，在OpenAI的GPT模型涌現(xiàn)能力后，AI產(chǎn)業(yè)迅速進(jìn)入以大模型為技術(shù)支撐的AIGC時(shí)代，巨量訓(xùn)推算力需求讓本就供需不平的算力產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步承壓。目前中國各地正加快新一批數(shù)據(jù)中心與2018202120242020202220232019201820212024202020222023?2024.1iResearchInc.