AI软件及应用市场持续增长，AI大模型成为产业主要增长点。据IDC估计，2026年中国人工智能软件 及应用市场规模将达到211亿美元，各行业的AI需求极大地推动着AI市场增长。随着数字经济、元宇宙 等概念的逐渐兴起，人工智能进入大规模落地应用的关键时期，但其开发门槛高、应用场景复杂多样、对场 景标注数据依赖等问题开始显露，阻碍了规模化落地。以ChatGPT为代表的AI大模型的横空出世改变了这 一局面。凭借其优越的泛化性、通用性、迁移性，AI大模型为人工智能大规模落地带来新的希望。面对人 工智能的各种挑战，AI大模型的出现提供了通用化解决方案，从无标注数据中通过自监督学习获取大量“知 识”,实现用更统一的方式推动人工智能产业落地。
广泛智能需求驱动AI产业不断创新，大模型助力各行业生产力变革。随着办公、制造、金融、医疗、政 务等场景中降本增效、生产自动化、降低风险、提高诊断准确率、提高政务服务效率等多方面的AI智能需求，AI 产业迎来了井喷式的创新和发展。凭借在文字、语音、图像、视频等多模态处理能力上的跃迁，AI大模型 摇身变为“助理”、“专家”走入办公室、制造车间、金融市场、医疗机构、政务大厅，结合传统软件使 得各个行业更加智能化、自动化。AI大模型已然改变了我们的生活和工作的方方面面，成为各个行业不可 或缺的重要助手。
1.2 云原生助力AI产业突破发展瓶颈，云原生AI成为产业发展新范式
AI产业面临数据、算法、算力等多方面发展瓶颈。据IDC统计，中国数据规模将从2021年的18.51ZB 增长至2026年的56.16ZB,年均增长速度CAGR为24.9%,增速位居全球第一。随着数据量的高速增长，数 据特征高维、模态格式多样的趋势也逐渐明显，对数据的AI建模也相应地更加复杂，计算复杂度会随之呈 指数增加，数据标注难度也会增加。同时，海量的数据将不可避免带来更大的数据噪声问题、数据偏见风险。与 此同时，AI应用场景更加多元化、复杂化，往往需要对多个任务进行深度融合和统一建模，这意味着厂商 需要针对不同场景、不同任务开发大量的算法和模型，增加了AI应用的开发难度。算力方面，需要针对不 同的场景和高性能计算能力进行拓展融合，满足研发企业的多芯部署、分布式优化、高性能计算等需求，这 涉及了计算资源的灵活调度和统一运营管理，给企业AI创新带来了额外的成本。
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