现场：AI开发平台如何定义领导者
会上，杨晓骋分别从AI开发平台构架、市场空间、竞争要素和竞争格局四个方面进行了分享。
首先，杨晓骋从AI开发平台的架构开讲，指出其关键要素为基础设施、训练平台、框架以及应用技术服务。目前围绕这四个要素主流的趋势概念包含AI自研芯片、云原生架构、弹性计算、以及Devops（自动化部署）。
从基础设施来看，企业通过自研AI芯片的方式，让芯片线路架构能适配自身算法，最大化运算效率，自研芯片也呈现出架构创新、形态演进、软硬一体等趋势。在弹性及分布式训练方面，基于云原生的深度学习训练平台可以做到完全的容器化部署和使用，并且基于K8s提供资源的弹性扩展，兼容多种CPU和GPU处理器。
分布式训练可以提供底层资源的弹性配置，提升系统的利用率，为用户实现降本增效的体验。现阶段，随着集群规模的扩大，集群在给定时刻出现机器故障的概率在增加，训练模型的复杂度提升的同时，任务的容错性降低，集群资源配置的灵活性需求也不断加强。
随后，杨晓骋带大家了解了AI开发平台的市场现状及趋势。报告显示，目前该市场规模超200亿，且存量空间稳定增长。从整个人工智能行业应用技术发展趋势来看，有大模型的提出，有从感知智能到认知智能的转变，以及从单模态到多模态的融合。
从算法层面看，人工智能算法研发投入占比为9.3%，超370亿元，计算机视觉、语音识别/语音合成，以及自然语言处理占比分别为22.5%、2.3%和7.1%。从算力层面看，中国正在加快打造新一代人工智能算力基础设施，智算中心“落地潮”在各地被快速掀起。中国人工智能行业投入约50%成本用于算力建设，但算力层在芯片的限制下发展速度不及预期，AI芯片国产化速度加快。
从应用需求来看，目前还是政府主导，以智慧城市为核心涉及到的城市管理、城市运营、智能分析安防等，占据85%的市场份额；而ToB端，集中在能源、物流、工业、消费等方面，依然是以行业头部企业为主。目前头部企业已经在人工智能领域进行规模化的应用，未来人工智能市场将会下沉到中小企业用户。
数据显示，2016-2020年，中国AI开发平台营收规模快速扩张，2020年中国AI开发平台营收突破200亿元。现阶段，算力、数据、模型调用、部署和维护四项业务的营收占比约为4：3：2：1。未来，随着AI在各垂直场景中应用的深入，模型调用业务的营收占比预计将提升。
杨晓骋表示，AI开发平台的竞争要素核心是如何打造更适合开发者的平台。他认为，应当围绕提升自身服务供应能力的硬实力与满足客户需求的软实力两个方向展开。
硬实力方面：一是数据的智能标注，是一场从人工到智能的艰难突破；二是机器学习框架，要逐渐改善框架缺陷，提升用户体验，构建AI生态；三是预训练模型，规模提升的同时，通过压缩与加速提升其灵活性。
软实力方面：一是AutoML，这是人工智能领域的重要趋势之一，可以帮助AI开发平台自动完成神经结构搜索、模型选择、特征工程、超参调优、模型压缩等任务；二是以开发者为中心，在数据准备、模型训练、模型管理与部署和账户管理功能服务能力多方面增强平台服务能力以构建生态。
最后，杨晓骋提及沙利文、头豹研究院在今年9月发布了关于AI开发平台的frost radar图，设立了创新指数和增长指数两个评分维度对人工智能开发平台进行评价和分析，结果显示，腾讯云处于领导者象限之中。
据其介绍，创新指数下设两个一级指标——技术创新能力与业务创新能力，其中，技术创新能力有四个指标，分别考察基础硬件、数据采集与标注、底层架构和算法模型，而增长指数是从服务和生态入手。综合表现来看，中国AI开发平台市场处于技术成熟与平台完善阶段，竞争主体在AI开发平台产品的创新能力，增长能力各具竞争优势。
“我们可以看到，现在中国的AI技术还在不断发展和完善的过程中。我相信在未来，AI开发平台会更加成熟，也会尽早实现平价化落地。”杨晓骋说。
