10月初發布的《人工智能應用落地關鍵成功要素》中，提到人工智能應用包括應用場景、模型、數據、算法和算力五大要素，并分析了針對地方政府、大企業大機構、傳統企業及AI技術企業等不同類型的組織人工智能應用落地的關鍵要素。從人工智能應用的五大要素出發，不僅可以分析針對不同組織的人工智能應用落地的關鍵要素，而且可以進一步分析人工智能產業發展中存在的核心機會和投資機會。本文將從人工智能應用的五大要素及相互關系，探討人工智能產業發展的核心機會及投資空間等。

  AI應用的五大要素關系

  每個要素都對應一些具體的產業機會，幾個要素之間相互作用和組合，同樣也會產生相應的產業機會。下面先討論每個單獨要素對應的產業機會，然后再討論多個要素的作用和組合形成的產業機會。

  一、算力領域產業機會

  算力是所有人工智能應用都需要使用的基礎設施，特別在模型訓練階段，對算力的需求量往往更大，后續推理服務階段，許多應用仍然需要足夠的算力支持。圍繞人工智能的算力需求，誕生了大量的產業機會。

  算力領域產業機會

  AI芯片算力的最小單元既是芯片，隨著人工智能產業的發展，智能化應用在各行業的滲透不斷深入，算力的總體需求仍然增長非常迅猛，不論是針對數據中心的高算力AI芯片，還是針對各類場景的邊緣智能終端的低功耗AI芯片等，都有很大的潛力。同時疊加芯片領域的國產替代需求，我國AI芯片的黃金時代剛剛開啟。目前國內參與AI芯片領域的創業企業，如雨后春筍般的涌現，一級和二級資本市場都對AI芯片領域的大勢追捧。

  量子計算隨著芯片的工藝制程由7nm向5nm，甚至向3nm等發展，不僅對芯片設計及工藝等要求越來越高，而且單顆芯片的算力也日漸逼近極限，單靠設計和工藝提升等繼續提高芯片算力的難度不斷加大，而人工智能對算力的需求和要求提出了更高的標準。量子計算將是突破算力瓶頸關鍵技術方向之一，通用量子計算應用落地還有很長的路要走，但針對AI等特定領域的專用量子計算很有可能未來1-2年內就能落地，屆時經典計算機很難處理或計算時長很漫長的問題，借助量子計算或許能實現新的突破。

  算力虛擬化隨著單顆芯片算力的不斷增加，并且新一代產品上市之后，以往的產品也相應的停產退出市場，然而一些小模型或者推理服務，并不需要特別大的算力，因此，衍生出了虛擬化的方式對算力進行切分的技術和需求，在單一算力單元上同時執行多個任務，提高算力的使用率和效率，降低綜合算力成本。CPU的虛擬化技術相對成熟，在云計算領域已經廣泛應用。GPU的虛擬化技術持續發展中，英偉達自己提供了一套虛擬化的方案，其他一些大企業也開發了GPU虛擬化的方案，另外還有幾個初創公司也涉足該領域。

  云計算云計算成為許多領域獲取算力的主要途徑，得益于云計算服務的連續性、計價方式的靈活性、資源的可擴展性以及運維服務的便捷性等，云計算成了許多中小型企業的首選，當然許多大型企業也在把一些業務逐漸往云上遷移。隨著數字經濟的不斷發展，智能化應用的日益豐富，云計算的需求也會越來越大。不過云計算也越來越成為巨頭的生意，巨額的重資產投資也不是一般中小企業能夠承擔。

  數據中心數據中心是規模化算力的載體，隨著算力需求的不斷增加，數據中心的需求也將繼續加大。首先，云計算需求的增加，也促使云廠商和運營商等自建或租用更多的數據中心；其次是頭部的互聯網公司或其他領域的大型集團公司，也往往選擇自建或租用獨立的數據中心；另外，許多中小型技術企業，出于成本考慮或者出于數據安全等考慮，更愿意在數據中心進行服務器托管。

  二、算法領域產業機會

  算法是解決人工智能應用問題的關鍵，是連接模型、數據與算力的樞紐。不論視覺、語音和NLP或其他相關領域，都需要選擇合適的算法來求解。算法領域對于人工智能而言非常重要，但由于算法領域的商業模式閉環并不清晰，目前以巨頭為主。

  算法領域產業機會

  AI算法框架AI算法框架已經是AI應用開發并不可少關鍵組件，是AI領域關鍵性基礎軟件，AI算法框架不僅整合了基礎的AI算法，而且對底層系統和硬件通信等進行統一管理，把AI應用的開發的難度極大降低，對AI應用開發的普及起到積極而重要推動作用。目前AI算法框架基本都是開源產品，背后以巨頭企業和高校支撐為主，如TensorFlow背后是Google，PyTorch背后是Meta（原FaceBook），國內華為和百度都有自己的開源AI框架，清華大學也開源的計圖AI框架，另外有個別創業企業也在從事AI框架領域工作，如一流科技開源的OneFlow框架。

  本文先把算力和算法領域的產業機會整理發出來，后續數據、模型和應用等機會整理好之后陸續發布，敬請期待（未完待續）