人工智能基础层是人工智能技术发展的基石，它涵盖了提供AI算法运行所需的基础资源和平台。具体而言，基础层资源包括算力、算法和数据三大要素。算力指的是支持AI模型进行计算的硬件设施；算法是实现AI功能的核心技术，例如机器学习、深度学习等；数据则是训练AI模型的原材料。
艾瑞研究显示，随着各行业对智能化转型的需求增加，人工智能基础层正从技术落地应用阶段向效率化生产阶段转变。这表明，基础层工具正在逐步实现集约型发展，以提高生产力和资源利用效率。
在自主可控方面，中国人工智能基础层尚处在起步阶段。未来，可能会有更多的国内企业开始自研开源框架，国产操作系统与数据库等软件配套设施也将逐步崛起，以及智能服务器的国产化率提高，这些都是提升中国在人工智能基础层的自主可控能力的体现。
具体到人工智能基础层的构成，它主要包括以下几个模块：
1. 智能计算集群：提供必要的算力资源，支持AI模型的开发、训练和推理。这些算力资源包括系统级AI芯片、异构智能计算服务器，以及下游的人工智能计算中心等。
2. 智能模型敏捷开发工具：该模块的主要功能是帮助实现AI应用模型的生产，包括开源算法框架、AI开放平台以及提供AI技术能力调用的平台和效率化生产平台。通过API规模经济和效率化生产，可提升产业的广度和深度。
3. 数据基础服务与治理平台：此模块实现AI应用所需的数据资源生产与治理，提供AI基础数据服务以及面向AI的数据治理平台。通过数据的整合、优化，增强数据的可用性和易用性，从而释放数据资产的价值。
市场规模方面，据艾瑞的测算，2020年中国人工智能核心产业规模超过1500亿元，其中人工智能基础层市场规模为497亿元，占比约33%。2021年至2025年，预计中国人工智能基础层市场规模的复合年均增长率(CAGR)可达38%，至2025年市场规模将达到2475亿元。AI芯片的高增长是推动产业规模增长的主要力量。
除了上述内容，人工智能基础层的发展还与AI芯片的发展息息相关。AI芯片是专门为处理AI工作负载设计的硬件，可以分为多种类型，如支持X86、GPU、ARM、ASIC及FPGA加速卡等的异构服务器，它们均旨在提升数据处理能力。这些AI芯片被广泛应用于云端服务器、边缘及终端设备，以满足不同类型设备的AI算力需求。
在AI技术方面，开源算法框架和AI开放平台提供了计算机视觉、智能语音、自然语言处理(NLP)等AI技术能力的调用。AI应用模型效率化生产平台则是针对特定行业或场景，提供定制化、一体化的AI应用解决方案。
数据基础服务与治理平台则提供了数据采集、清洗、信息抽取、标注等服务，为AI算法训练及优化提供支持。通过提高数据质量，这些服务能增强数据的可用性和易用性，助力释放数据资产的价值。
人工智能基础层正成为一个多面体且高速发展的领域，对于中国乃至全球人工智能产业的未来增长具有极其重要的作用。它不仅是技术创新的推动力，也是在国家产业升级和经济结构调整中扮演关键角色的战略资源。随着相关技术的不断成熟和应用的拓展，预计基础层将在智能化转型和工业智能化进程中发挥更加显著的作用。
