2024年中国基础云服务行业发展洞察报告

　　基础云发展趋势 —— 行业大模型

    　　各行业数智进程加速，业务场景深度与广度持续提升，需要大模型支持行业大模型的加速落地有望带动大模型扩大在传统行业中的应用范围。升级传统行业中已部分采用AI功能的业务场景，如营销、销售、客服、研发等；构建全新AI能力，如自动驾驶、虚拟现实、元宇宙、智慧城市等，逐步推动社会从“从“万物互联”转为“万物智联”。为实现“万物智联”进一步释放企业AI能力，模型并行训练能力、可拓展性、模型轻量化能力都需要进一步提升。并行训练要求模型可以更高效地同时完成多次大参数规模训练，可拓展性要求模型能力可以更高频地更新，由此将带来对训练算力及推理算力资源更广泛的需求、模型轻量化可进一步降低模型训练成本。

    　　基础云发展趋势 —— 云出海

    　　云出海成为驱动云市场增长有效支撑，需要精细化运营构建海外优势在国内云市场面临增长瓶颈的当下，云出海始终保持告诉增长态势。当前，云出海市场规模较小，市场仍处在高速增长的“红利期”。但出海市场受国际政治及经济欢迎影响，存在较强不确定性。需求侧看，已出海头部企业为更好的满足安全合规需求，存在下云压力；正出海中小企业受制于生存压力，用云支出更为谨慎。拓展出海产品体系，提升云出海服务体验。供给侧看，相较于国内较低的试错成本可支持短期的扩张性投入，云厂商需要在海外进一步提升精细化运营能力，选准赛道，精准切入，构筑长期竞争力。在产品侧，着重推广行业热点产品，能力差异化产品；在服务上进一步将本土化服务经验与海外本地化生态融合，更好的为客户提供全面服务。

    　　基础云发展趋势 —— 国产化

    　　智能算力基础设施成为国产化发展新重点

    　　在大模型时代，AI芯片生产制造的局限性是造成智算资源稀缺性的主要原因。因此，国内厂商需要不断提升自主研发能力，提升AI芯片生产制造能力，进而从根本上解决智算资源紧张问题。目前，以国产自主芯片产品虽然加速发展，但在计算精度、数据传输效率上与其仍存在较大差距，且在软件生态及模型框架适配性上仍有较高依赖性。因此，解决训练领域对高性能、高规格、高精度AI芯片的需求，完善软件生态，将成为国内厂商自主研发的重点。为此，国内厂商需要在人才、设施、生产、生态四个领域不断提升。

    　　在人才领域，不断培养高端AI芯片设计、开发、运维人员；在设施领域，扩大智算中心投入，并与智算产业中的领先企业共建高质量智算中心；在生产工艺领域，着重提升AI芯片在训练场景下的稳定性、兼容性、响应效率；在生态领域，提升对主流大模型框架的适配能力，构建广泛的开发者生态。

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