中国AI基础设施行业是以高质量网络为重要支持，以数据资源、算法框架、算力资源为核心要素，借助开放平台作为主要驱动力，长期为公众提供智能化服务的基础架构。AI数据是推动人工智能落地发展的核心基础，以开放数据集、数据交易平台等数据平台为基础的AI数据基础设施成为AI新基建的重要支撑。AI基础设施的核心技术主要集中在算法框架、数据资源和算力资源。
涵盖分布式计算和高性能计算、大数据处理、机器学习与深度学习框架、边缘计算、跨模态AI技术以及自动化与自适应能力。该行业的产业链上游为基础硬件零部件和数据集，中游为AI基础设施解决方案提供商、AI基础硬件提供商和数据处理商，厂商将AI基础设施融入AI技术后集成于平台/解决方案，并服务于各行业场景的企业级和消费级终端用户。
此外，通过简化了开发和部署，通用化和模块化特性降低了使用门槛，降低成本提升了实际效果，快捷的AI能力获取有助于推进技术应用。2022年中国AI基础设施行业市场规模为1,117.8亿元，预计2027年将实现跨越式增长，将达到6,008.1亿元，年复合增长率为39.98%
◼2022年中国AI基础设施行业市场规模为1,117.8亿元，预计2027年将实现跨越式增长，将达到6,008.1亿元，年复合增长率为39.98%。随着大型模型和数据应用等产业的不断落地，AI基础设施在更多领域中的应用范围扩大，加速了整个AI市场的发展。通过解决企业级AI能力建设项目，将AI能力赋予下一级企业客户，实现对其产品的AI赋能，进而服务于消费者市场。企业的市场规模和业务规模直接影响AI基础设施的增长速度，AI基设施市场空间将随之扩大。
◼AI基础设施未来5-10年仍处于技术提升阶段，形成周期性发展现象，需构建综合的学科体系，融合基础理论与应用技术，在中国高校人工智能学科建设中，平衡“人工智能+”应用与基础理论，以提升颠覆性创新能力为关键目标。人工智能基础设施技术的进一步发展要求在构建学科体系时融合基础理论与应用技术。
当前中国高校已开始建设人工智能学科，以“人工智能+”为主线，专注于应用学科发展。然而，对于提升颠覆性创新话语权，基础理论的重要性不可忽视。尽管基础理论的成果周期较长，但它是突破的关键。因此，构建综合的学科体系，平衡基础理论和应用技术，将是实现颠覆性技术突破的关键要素。
