贵阳市现阶段，已初步成型的AI基础层资源可有效缓解下游行业用户逐渐增长的、从感知到认知多类型的AI应用模型开发及部署 需求。细看基础层内部，一方面，数据资源、算力资源和算法开发资源三者之间的分工更为明确和有序。数据基础服务及 治理平台企业为AI产业链供应数据生产资料；智能计算集群产出高质效的生产力；智能模型敏捷开发工具则负责模型开发 及模型训练等，输出AI技术服务能力，提高AI应用模型在各行业的渗透速率与价值空间。另一方面，基础层厂商的数量保 持增长、厂商业务范围持续扩大，可提供专业定制化或一站式的基础资源服务。由此，基础层完成AI工业化生产准备，通 过直接供应和间接供应的形式，将基础层资源传送到下游的AI应用需求端，产业链向顺畅的资源输送及价值传导方向演进。
一.基础层资源缓解：根据华信2020年执行的CTO调研，2019年超过51%的样本企业AI相关研发费用占总研发费用比重在10%以上，2020年 65.9%的企业AI研发占比达到10%以上。一方面是甲方企业不断增长的对智能化转型的强劲需求，一方面则是在AI应用开 发与部署过程中企业普遍面临的数据质量(49%)、技术人才(51%)等基础资源配置难点。且目前只有少数企业可以完成AI项 目实施前设定的全部投资回报率（ROI）标准，因此甲方企业在投资AI项目时相对审慎。AI基础层资源则可有效缓解甲方 利用AI技术重塑自身业务时的投资矛盾，提升模型生产效率，降低部署成本：数据资源集群具备数据采标与数据治理能力， 且一站式的数据平台可对实时数据进行统一管理，提高数据利用率；高效的AI算力集群与调度系统可满足模型训练与推理 需求，降低总拥有成本（TCO，Total Cost of Ownership）；基于算法开发平台演化出的语音识别、计算机视觉、机器学 习等专业的AI模型生产平台，可提供高效、一站式的AI模型生产服务。
甲方企业AI项目投资回报率实现情况
二.融资热度：据华信不完全统计，2015年至2021年Q1，中国人工智能基础层融资事件共计208起。各赛道中，算力资源赛道目前形成 以AI芯片和智能服务器为主、高性能计算中心为辅的情况，而数据资源赛道的融资集中分布于数据资源定制服务与数据集 产品。同时，综合类融资事件围绕着AI芯片、高性能计算平台、AI模型生产平台与数据资源服务而展开。从融资轮次分布 情况看，人工智能基础层资本市场呈现多轮次的局面。融资多聚集在战略投资、股权投资、并购与A轮及以前，IPO与PreB轮后融资较为分散。这意味着该市场存在新鲜度、活跃度较高的企业同时，不乏产业成熟度较高的企业。艾瑞认为，随 着多类型的玩家入局与产品丰富度提高，该资本市场的广度与深度将进一步拓宽。
2015-2021Q1贵州人工智能基础层融资事件分布情况
三.人工智能基础层市场规模:AI企业突破业务增长瓶颈的需求是人工智能基础层发展的驱动力之一。当前人工智能核心产业规模保持线性增长态势，且 增速趋于平稳与常态化。为寻求产值增长突破点，AI企业发力探索开拓市场的有效手段。依托人工智能基础层资源建设， AI企业可有效应对下游客户的长尾应用需求，再将高频应用转化为新主营业务。此外“新基建”、半导体自主可控等相关 政策扶持、传统行业智能化转型等因素也都在助推人工智能基础层资源的发展。据艾瑞测算，2021-2025年，人工智能基 础层市场规模CAGR为38%，整体产业规模发展速度较快、空间较为广阔，总体呈现持续增长的走势。2020年，中国人工 智能基础层市场规模为497亿元，为人工智能产业总规模的33%，市场规模相较去年同比增长76%，AI应用模型效率化生 产平台创收增长、AI芯片市场规模随着云端训练需求出现较高增长等是同比增速的主要拉动力；2021-2024年同比增速趋 于平缓下降，市场开始恢复稳步增长态势。到2025年，中国人工智能基础层市场规模将达到2475亿元，云端推理与端侧 推理芯片市场持续走高使得人工智能基础层整体市场同比增速稍有抬升。
2019-2025年人工智能基础层市场规模
