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人工智能行业报告:AI崛起,数据及平台类公司未来可期(三)

2019年12月05日 18:10 来源:未知 手机版

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人工智能行业报告:AI崛起,数据及平台类公司未来可期(三)


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3.上游AI芯片国内企业较为弱小,数据资源公司提供服务将长期受益
人工智能产业链上游的算法环节,主要以高校和科研机构为主,算法信息一般都是及时公开的,因此在上游环节,银行的业务合作的主要对象是AI芯片以及数据资源公司。

当前上游AI芯片国内产业能力较为弱小,其中云端芯片面临国外的英伟达、INTEL等几大巨头的竞争,虽然具备挑战但风险较大;终端芯片由于要求较低具备一定的国产化机会但市场空间有限,因此该领域总体能投放的信贷量有限。

数据资源公司国内当前规模较小,但是数据资源服务好比人工智能行业的铲子,未来的需求将十分巨大,这类公司的成长空间和现金流都将较好,其中的优秀公司将具备很多银行业务合作的机会。

3.1AI芯片类公司面临国际竞争压力大,云端终端均面临挑战

当前国内的AI芯片类公司主要集中在芯片设计环节,而国内的芯片设计行业和国际差距较大。ICinsights的数据表明,2017年中国大陆的芯片设计产业市场份额占全球比例只有11%,而其中5%还是海思(华为)、中兴、大唐的内部转移支付。

虽然AI芯片是一个新领域,国内厂商更具备弯道超车的可能,但由于国内整体芯片设计能力较低,其和国际竞争对手挑战的竞争压力很大。AI芯片和传统芯片并不是完全割裂的关系,从原理上来说,传统的CPU和显卡都可以进行AI运算,只是在效率和性价比上会和AI芯片有差距。由于深度学习程序的设计特点,决定了其需要的是大规模并行计算能力,这一点恰好是显卡的强项,因此显卡龙头英伟达可以将其在传统芯片领域的设计经验,迅速复用到深度学习的计算领域,成为AI芯片的领导者。我们可以看到,当前国际上AI芯片的领先企业主要集中在国外,且一般具备十年以上的芯片设计经验。

AI芯片分为云端和终端,云端芯片一般用于数据中心,通用性强市场空间大,但是竞争也更为激烈。终端芯片一般用于各种智能硬件设施,需要适应特定场景的特定需求,具备定制化的特点,因此每个特定市场的空间相对小,竞争压力较小。国内坚持进行云端芯片设计的厂商很少,少数国家队企业如寒武纪科技虽然技术在国内领先,想象空间很大,但其未来的不确定性依然很大;国内进行终端芯片设计的厂商相对较多,部分企业如思必驰、云知声能够快速获得一定的营收,但特定领域的市场有限,企业成长空间受限。

3.2数据资源公司财务数据健康,未来成长空间可期

数据对于人工智能的效果有非常重要的作用,产业链中下游公司均可以通过自身的项目和产品获得一定数据,但是由于对于数据的处理也需要更加专业的技能,同时单个公司的数据总存在不够完善的地方,中小公司的业务数据相对匮乏,因此专业的数据资源公司应运而生。这些公司通过数据资源定制服务、数据库产品、数据资源相关的应用服务等方式为人工智能行业提供数据支持,具体如下:

数据资源定制服务:根据客户对人工智能算法模型开发、训练、拓展及优化等过程所需数据资源的个性化需求,为客户量体裁衣地提供定制化数据资源的设计及开发服务,对客户提供的数据进行处理,最终形成符合客户需求的定制化数据资源,客户享有最终形成的定制化数据资源的知识产权。

数据库产品:根据对人工智能算法模型应用领域、行业发展趋势、市场需求等的评估和研判,设计并开发多种数据库产品,开发完成后授权给客户使用。数据库产品的知识产权属于数据资源公司。

数据资源相关的应用服务:直接为下游客户提供有效的数据资源相关的应用服务,协助客户实现人工智能算法模型的识别率提升、语言种类拓展和垂直应用领域拓展等,助力人工智能技术及应用的设计、开发和领域拓展。

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