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2023年全球AI框架行業(yè)競爭格局及市場份額分析 TensorFlow各項指標名列前茅【組圖】

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20 李嘉瑜 ? 2023-08-22 14:27:12  來源:前瞻產(chǎn)業(yè)研究院 E7115G0

AI框架行業(yè)主要上市公司:海光信息(688041.SH);景嘉微(300474.SZ);紫光國微(002049.SZ);百度(09888.HK);騰訊控股(00700.HK)等

本文核心數(shù)據(jù):全球AI框架市場份額、全球AI框架使用數(shù)據(jù)對比、全球AI框架客戶群體分析

全球AI框架形成Google和Meta雙寡頭格局

全球來看,國際主流AI框架由Google、Meta等科技巨頭主導(dǎo)。目前以Google、Meta、Amazon、Microsoft等代表的互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭,憑借自身的數(shù)據(jù)、技術(shù)和資本等優(yōu)勢,持續(xù)在AI框架生態(tài)領(lǐng)域發(fā)力,引領(lǐng)全球AI框架技術(shù)創(chuàng)新升級趨勢,并逐步形成了以Google-TensorFlow和Meta-PyTorch為代表的雙寡頭格局。從市場占有情況看,產(chǎn)業(yè)界以TensorFlow為主,學(xué)術(shù)界以PyTorch為主。

圖表1:全球AI框架市場競爭格局分析

TensorFlow各項指標名列前茅

從全球主流AI框架在GitHub上的數(shù)據(jù)情況來看,TensorFlow的各項指標在AI框架中都是名列前茅的,并且和第二名的差距非常大,是全球目前活躍度最高、應(yīng)用最廣的AI框架,我國有大量人工智能算法企業(yè)是基于TensorFlow框架進行算法開發(fā)。在排行榜中的第二名是PyTorch,近幾年在學(xué)術(shù)領(lǐng)域的表現(xiàn)比較亮眼,有很大的發(fā)展?jié)摿?,但總體而言,與TensorFlow有些差距,且在開源項目活躍程度上已被國內(nèi)華為研發(fā)的Mindspore趕超。

圖表2:截至2023年8月全球主流AI框架在GitHub上的數(shù)據(jù)情況

注:①查詢?nèi)掌跒?023年8月1日;②開源代碼提交的次數(shù)(Commits)表征開源項目活躍度;③代碼復(fù)刻、分叉(Fork),表征開源項目被引用情況;④點贊數(shù)(Star)表征開源項目關(guān)注度;⑤貢獻者(Contributors)表征開源項目貢獻者規(guī)模。

TensorFlow客戶群體更廣泛

對比TensorFlow和PyTorch的客戶群,在人工智能領(lǐng)域,TensorFlow有1486個客戶,而PyTorch有865個客戶;在機器學(xué)習(xí)技術(shù)類別中,TensorFlow有1579個客戶,而PyTorch有921個客戶;在深度學(xué)習(xí)技術(shù)類別中,TensorFlow有610個客戶,而PyTorch有387個客戶。綜合而言,TensorFlow客戶群體更廣泛。

圖表3:2023年TensorFlow和PyTorch客戶數(shù)量(單位:個)

TensorFlow市場份額大幅領(lǐng)先于PyTorch

對比TensorFlow和PyTorch的細分市場份額,在人工智能領(lǐng)域,TensorFlow占據(jù)63.2%的市場,而PyTorch占據(jù)36.8%的市場;在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,TensorFlow占據(jù)37.3%市場,而PyTorch占據(jù)20.1%市場;在深度學(xué)習(xí)技術(shù)類別中,TensorFlow占據(jù)61.2%市場,而PyTorch占據(jù)38.8%市場。綜合而言,TensorFlow市場份額大幅領(lǐng)先于PyTorch。

圖表4:2023年TensorFlow和PyTorch細分市場份額對比(單位:%)

TensorFlow在中國易用性評價更高

“易用性”是人工智能開發(fā)者最關(guān)心的因素,“易用性”不僅包括易于使用的API,還包括框架自身的穩(wěn)定性和可靠性。如果人工智能框架在使用過程中經(jīng)常出現(xiàn)穩(wěn)定性和可靠性的問題,會浪費開發(fā)者很多時間和精力,如果出現(xiàn)了問題沒有人能解決,這會讓開發(fā)者更加沮喪,從而喪失對框架的信心。

在中國,開發(fā)者認為在國外的端到端框架中,TensorFlow、PyTorch的易用性更好;而本土框架昇思MindSpore和飛槳PaddlePaddle在易用性方面緊隨其后。在性能方面,中國開發(fā)者認為端到端的國外框架TensorFlow、PyTorch性能更好,而本土框架昇思MindSpore和飛槳PaddlePaddl同樣緊隨其后,而且這兩家中國本土在性能的評價上都超過了其他主流框架。

圖表5:2022年中國開發(fā)者AI框架易用性評價排名(單位:%)

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作者 李嘉瑜
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