在2021年10月初发布的《AI应用落地关键成功因素》中提到，AI应用包括应用场景、模型、数据、算法、计算能力五大要素，针对地方政府、大型企事业单位、传统企业、AI科技企业等不同类型的组织，分析了AI应用落地的关键要素。从AI应用的五大要素出发，不仅可以分析不同组织中AI应用的关键要素，还可以进一步分析AI行业发展中的核心机会和投资机会。本文将从人工智能应用的五大要素及其相互关系来探讨人工智能产业发展的核心机会与投资空。
AI应用的五大要素关系每个元素对应一些具体的产业机会，几个元素的相互作用和组合也会产生相应的产业机会。我们先讨论每个单独因素对应的产业机会，再讨论多重因素的作用以及组合形成的产业机会。
一.计算能力的产业机会
计算能力是所有人工智能应用都需要用到的基础设施，尤其是在模型训练阶段，对计算能力的需求往往更大。在后续的推理服务阶段，很多应用还是需要足够的计算能力支持。围绕人工智能的计算能力需求，诞生了大量的产业机会。
算力领域产业机会人工智能芯片
计算能力的最小单位是芯片。随着人工智能产业的发展，智能应用在各行业的渗透不断加深，对计算能力的整体需求仍然增长非常迅速。无论是面向数据中心的高功耗AI芯片，还是面向各种场景的边缘智能终端的低功耗AI芯片，都有着巨大的潜力。与此同时，国内在叠加芯片领域的替代需求，AI芯片在中国的黄金时代才刚刚开始。目前，国内涉足AI芯片领域的初创企业如雨后春笋，无论是一级还是二级资本市场，都受到AI芯片领域大势的追捧。
量子计算
随着芯片技术从7nm发展到5nm，甚至发展到3nm，不仅对芯片设计和工艺的要求越来越高，单个芯片的计算能力也接近极限。仅仅靠设计和工艺改进来继续提升一个芯片的计算能力越来越难，人工智能对计算能力提出了更高的标准。量子计算将是突破计算能力瓶颈的关键技术方向之一。通用量子计算的应用还有很长的路要走，但针对AI等特定领域的专用量子计算很可能在未来1-2年内落地。届时，经典计算机很难处理或需要很长时间计算，在量子计算的帮助下可能实现新的突破。
计算虚拟化
随着单个芯片计算能力的不断提高，以及新一代产品投放市场后，之前的产品也相应停产退出市场。而一些小的模型或者推理服务并不需要特别大的计算能力，于是就衍生出了虚拟化划分计算能力的技术和需求，可以在单个计算单元上同时执行多个任务，可以提高计算能力的利用率和效率，降低综合计算能力成本。CPU的虚拟化技术已经比较成熟，在云计算领域得到了广泛的应用。随着GPU虚拟化技术的不断发展，Nvidia自己提供了一套虚拟化方案，其他大型企业也开发了GPU虚拟化方案，其他几家初创企业也涉足了这一领域。
云计算
云计算已经成为很多领域获取计算能力的主要方式。得益于云计算服务的连续性、定价方式的灵活性、资源的可扩展性和运维服务的便捷性，云计算已经成为众多中小企业的首选。当然，很多大型企业也在逐步将部分业务迁移到云上。随着数字经济的不断发展和智能应用的日益丰富，对云计算的需求也将增长。但是，云计算正在成为一个巨型业务，重资产的巨额投入不是一般中小企业能够承受的。
数据中心
数据中心是大规模计算能力的载体。随着对计算能力需求的不断增加，对数据中心的需求也将不断增加。首先，云计算需求的不断增加也促使云厂商和运营商建设或租用更多的数据中心；其次，互联网公司或其他领域的大型集团公司往往选择建设或租用独立的数据中心；此外，出于成本或数据安全的原因，许多中小型技术企业更喜欢将服务器托管在数据中心。
第二，算法领域的产业机会
算法是解决人工智能应用问题的关键，是连接模型、数据和计算能力的枢纽。无论视觉、语音、NLP还是其他相关领域，都需要选择合适的算法来解决。算法领域对于人工智能来说非常重要，但是由于算法领域的商业模式闭环并不清晰，目前由巨头主导。
算法领域产业机会人工智能算法框架
AI算法框架已经是AI应用开发不可或缺的关键组件，是AI领域的关键基础软件。AI算法框架不仅集成了基础AI算法，还统一管理底层系统和硬件通信，大大降低了AI应用开发的难度，对AI应用开发的普及起到了积极而重要的推动作用。目前AI算法框架基本都是开源产品，主要由巨头企业和高校支持。比如Google在TensorFlow后面，meta在PyTorch后面。华为和清华都有自己的开源AI框架，也有开源计划AI框架。此外，一些初创企业也在从事AI框架领域，比如拥有一流开源技术的OneFlow框架。
本文将先梳理算力和算法领域的产业机会，后续数据、模型、应用的机会将陆续整理发布，敬请关注。
