《華興資本2021中國創新經濟報告》以“在不確定時代尋找確定性”為主題,深刻剖析了全球變局下中國創新經濟的發展脈絡與未來方向。其中,人工智能(AI)作為驅動新一輪科技革命和產業變革的核心力量,其基礎軟件開發的進展與態勢,無疑是報告所聚焦的關鍵“確定性”領域之一。在不確定性彌漫的時代浪潮中,人工智能基礎軟件正以其深厚的技術積淀與廣泛的應用潛力,為經濟增長與社會發展注入穩定而強勁的動力。
一、 時代背景:不確定性中的確定性錨點
當前,世界面臨地緣政治、疫情反復、供應鏈重塑等多重不確定性挑戰。科技創新,尤其是以人工智能為代表的硬科技突破,被視為穿越周期、構建長期競爭力的確定性路徑。《報告》指出,中國創新經濟正從消費互聯網向產業互聯網、硬科技縱深邁進,而人工智能是這一轉型的核心引擎。基礎軟件作為人工智能技術棧的“地基”,其自主可控與創新水平,直接關系到上層應用生態的繁榮與國家數字競爭力的強弱。因此,投資和發展AI基礎軟件,成為在宏觀不確定性中鎖定微觀增長確定性的戰略選擇。
二、 AI基礎軟件:定義、價值與核心板塊
人工智能基礎軟件主要指支撐AI模型開發、訓練、部署、管理和運營的全棧軟件工具與平臺。它并非單一產品,而是一個包含多個關鍵層的生態系統:
- 計算框架與開發平臺:如TensorFlow、PyTorch及其國產化替代與優化方案,是算法研發的“工作臺”。
- 數據管理與處理工具:用于海量訓練數據的采集、清洗、標注與管理,是AI的“燃料”供應鏈。
- 模型構建與訓練工具:包括自動化機器學習(AutoML)、模型可視化調試工具等,旨在提升研發效率。
- 模型部署與推理引擎:將訓練好的模型高效、穩定地部署到云、邊、端各類異構計算環境中。
- AI平臺即服務(PaaS):提供從數據到模型部署的全流程、一站式云上AI開發與服務平臺。
其核心價值在于降低AI技術應用門檻、提升研發與部署效率、保障系統穩定與安全,并最終通過標準化和工具化,推動AI從“手工作坊”式開發走向“工業化”大規模生產。
三、 發展機遇:政策、市場與技術三重驅動
《報告》及相關市場分析揭示了AI基礎軟件發展的多重確定性機遇:
- 政策強力支持:中國將人工智能列為國家戰略,在“十四五”規劃等頂層設計中明確提出要攻關AI關鍵軟件,補足基礎短板,營造了有利的政策環境。
- 市場需求爆發:各行各業智能化轉型進入深水區,從互聯網到制造、金融、醫療、能源等傳統行業,對易用、可靠、高效的AI開發工具和平臺的需求呈現井噴之勢。
- 技術演進推動:大模型、AI for Science等前沿趨勢對基礎軟件提出了新的要求(如支持超大模型訓練、跨學科仿真等),同時也開辟了新的賽道。開源生態的活躍也為國產基礎軟件的創新與迭代提供了肥沃土壤。
- 資本持續加碼:《報告》顯示,硬科技投資熱度不減,AI領域,尤其是那些能解決底層工具“卡脖子”問題或顯著提升產業效率的基礎軟件企業,持續受到風險投資與產業資本的青睞。
四、 面臨挑戰:競爭、生態與人才
在確定性機遇面前,挑戰同樣不容忽視:
- 國際競爭與生態壁壘:全球市場由少數巨頭主導的開源框架和平臺已構建起強大的生態護城河,國產軟件在兼容性、社區活躍度、全球影響力方面仍需追趕。
- 技術深度與差異化:如何從“可用”到“好用”,在性能、易用性、安全性及對特定場景(如邊緣計算、隱私計算)的深度支持上形成差異化優勢,是核心競爭力所在。
- 商業化與盈利模式:基礎軟件研發投入大、周期長,如何找到可持續的商業模式(如開源+商業版、PaaS服務、授權許可等)并實現規模化營收,是企業必須解答的命題。
- 高端人才短缺:兼具深厚AI理論功底、系統軟件架構能力和產業知識的復合型人才極度稀缺,成為制約行業快速發展的關鍵瓶頸。
五、 未來展望:融合、開源與產業深耕
AI基礎軟件的發展將呈現以下趨勢:
- 與云原生深度融合:容器化、微服務、Serverless等云原生技術將成為AI基礎軟件的標準架構,實現更高效的資源調度和彈性伸縮。
- 開源與商業化協同并進:開源仍是構建生態、吸引開發者的主要方式,但企業將通過商業版、托管服務、技術支持等實現價值變現。
- 垂直化與場景化:通用平臺之外,針對特定行業(如工業、生物醫藥)的專用AI開發平臺和工具將涌現,解決行業特有的數據、流程與知識壁壘問題。
- 強調可信與負責任AI:融入可解釋性、公平性、隱私保護、安全審計等功能的基礎軟件將更受重視,以滿足日益嚴格的監管和倫理要求。
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在《華興資本2021中國創新經濟報告》所描繪的“不確定時代”圖景中,人工智能基礎軟件的開發并非遙不可期的未來科技,而是正在發生的、具有高度確定性的產業革命基石。它既是應對當下挑戰的利器,也是塑造未來競爭力的關鍵。對于創業者、投資者乃至整個產業而言,聚焦于此,深耕技術,構建生態,便是在波濤洶涌的時代浪潮中,牢牢把握住通往智能未來的確定性航舵。