2025年中国AI基础设施软件市场发展现状及发展趋势

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中国AI基础设施软件市场发展现状

AI基础设施软件包括提供数据集成、数据清理、处理及存储等核心能力的工具，为进一步AI开发能力提供支持，通过私有部署助力企业构建强大的人工智能能力。它广泛应用于金融、制造、零售、公共部门等多个行业，帮助企业增强人工智能能力、加速数字化与智能化转型，提升效率与创新能力。AI基础设施软件的价值包括提高数据管理效率、加速企业内部大语言模型部署、增强数据与模型安全性。

将原始数据转化为高质量数据资产。许多企业存在数据资产碎片化、系统孤岛化以及过度依赖员工经验等问题。数据常以不同格式存储在各个系统中，增加了运维成本，降低了开发效率。相比之下，AI基础设施软件整合了数据清洗、生成、标注、存储等功能，实现企业内部异构数据源的统一访问与集中管理。AI基础设施软件提升了整体数据可用性，显著减少数据孤岛与冗馀，为构建结构合理、语义一致的数据资产体系奠定基础。通过标准化、自动化的数据处理流程，企业可降低数据治理的人工成本，同时提高数据分析与模型训练效率。

降低应用开发难度。随著企业对人工智能技术的採用日益增多，在有效、高效地开发与部署AI应用方面面临的挑战也越来越大。AI基础设施软件在简化这些流程中发挥关键作用，包括简化数据收集、整理与管理流程，并确保为模型训练提供高质量、结构化的数据。此外，AI模型开发软件提供了模型设计、测试与迭代的框架，降低了构建AI应用的複杂性。通过工作流程自动化、无缝集成、实时监控，AI基础设施软件可助力企业在各类业务功能中更有效地利用人工智能。

以收入计，中国AI基础设施软件市场规模从2020年的人民币57亿元增长至2024年的人民币135亿元，2020年至2024年複合年增长率为24.1%。展望未来，预计到2029年，中国AI基础设施软件市场规模（以收入计）将达到人民币464亿元，2024年至2029年複合年增长率为28.0%。

中国AI基础设施软件市场驱动因素

企业数字化转型需求持续增长。企业希望借助人工智能的力量，在此背景下，AI基础设施软件可助力企业更有效、更高效地开发与部署人工智能。例如，AI开发平台自动化重複任务并优化数据识别、分类及管理流程，从而更高效地处理大规模数据集，加快AI模型的训练及部署，并取代独立开发AI模型的传统做法。随著企业越来越依赖人工智能优化运营并获取竞争优势，对强大AI基础设施的需求不断增长，推动了这类解决方案的市场需求。

技术进步与创新。AI基础设施软件的发展得益于基础技术的持续突破。云计算与边缘计算的进步显著提升了资源调度与弹性扩展能力，使人工智能可以在不同环境中更高效地部署与运行。AI智能体技术的发展可应用于AI基础设施软件，帮助企业快速开发AI应用。

利好政策。中国政府颁佈了一系列推动数字化转型与智能化发展的战略规划（如《“十四五”国家信息化规划》及《“十四五”数字经济发展规划》），为AI基础设施建设与应用提供了强有力的政策指引与保障。这些政策降低了企业在AI基础设施方面投资的不确定性，并在资金、标准、生态建设等方面提供系统性支持。因此，市场中的技术供给、应用场景成熟度与创新能力均显著提升，为企业採用AI基础设施软件营造了有利环境。

中国AI基础设施软件市场未来趋势

应用多模态LLM。随著企业寻求从数据中挖掘更深层次的价值，多模态LLM在AI基础设施软件中的地位日益核心。这些模型整合了文本、图像、语音等多种数据类型的处理能力，提升了软件的信息理解与表达能力，而且还能在统一框架下管理非结构化数据，使企业能更好地整合内部数据资产，增强複杂任务的智能处理能力。未来，AI基础设施软件将通过涵盖数据导入、模型训练与推理部署的统一系统，越来越多地支持多模态模型，实现多样化、异构数据源的无缝集成。

AI智能体普及。AI智能体有望在中国AI基础设施软件市场的关键任务中得到广泛应用，例如数据标准化、治理及质量检测。这些工具正推动管理模式从“人工规则驱动”向“智能体驱动的自动化”转变。通过引入具备持续学习能力的AI智能体，企业可自动处理语料库并实现文本与语音的对齐，提升数据治理的效率与准确性。这减少了对人工数据工程的依赖，同时推动AI基础设施软件市场向更智能、更自主、更可持续的数据管理系统发展，成为企业高质量数据资产的关键支撑。

开箱即用的AI基础设施软件。中国AI基础设施软件市场正越来越多地转向开箱即用型解决方案，更多提供商推出预配置、低门槛、高集成度的软件。这些解决方案使企业能快速搭建模型训练、部署与运营环境，无需内部专家或高性能计算资源。这一趋势缩小了核心人工智能技术与商业化之间的差距，并支持模型与数据功能的即插即用，显著提升了运营效率。

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