人工智能产业链是如何构成的
人工智能产业链是如何构成的
Feb 26, 2024
硬件资源（GPU）——云计算——模型层——Infra层（开发者工具）—— 应用层
来源：Coatue :《The AI Revolution》Page 48
● 硬件资源（GPU）：GPU是AI供应链的基础，提供了运行AI应用所需的计算能力。GPU（图形处理器）是一种专门用于处理图形和大量并行计算的硬件设备，GPU凭借其强大的计算能力、较高的通用性，将继续占据AI芯片的主要市场份额。目前两大 GPU厂商——英伟达和AMD都还在不断升级架构并持续推出新品，深度学习性能提升潜力大。
● 云计算：云计算是一种提供计算服务的模式，包括服务器、存储、数据库、网络、软件、分析和智能等。在AI供应链中，云计算提供了弹性、可扩展的计算资源，使得AI应用可以在需要时获取更多的计算资源。云被看作是AI的承载，而AI也是云的核心抓手，研发大模型所需要的算法、算力和数据等能力，以及覆盖IaaS、PaaS、MaaS的解决方案，都离不开云计算的能力。美国主导着云计算生态演进，拥有亚马逊AWS、微软Azure、Google Cloud、IBM等领导厂商，中国市场由阿里云、腾讯云、华为云领跑。
● 模型层：模型层是AI供应链中的核心部分，包含了AI模型的训练和推理。当前主要的AI大模型包括OpenAI的GPT和DALL-E、Anthropic的Claude、Google的PaLM、Meta的Llama，以及Stable Diffusion等。这些大模型在自然语言处理、计算机视觉和生成任务方面取得了显著的成就，展示了强大的学习和推理能力。它们在推动机器学习和深度学习领域的研究和应用方面发挥着关键作用，不仅提供了先进的预训练模型，也为各种应用场景提供了强大的迁移学习基础。
● Infra层（开发者工具）：如果将开发大模型比做是“造房子”，那AI Infra 就是“工具箱”。Infra层提供了开发者所需的工具和服务，包括构建、部署和维护人工智能 (AI) 系统所需的硬件、软件和服务的组合，它包括使AI算法能够处理大量数据、从数据中学习并生成有意义的见解或执行复杂任务的基本组件。向量数据库（Vector database）也被看做 AI Infra 中的关键一环，这种专门用于存储、索引和查询嵌入向量的数据库系统，可以让大模型更高效率地存储和读取知识库，并且以更低的成本进行 finetune（模型微调）。
● 应用层：应用层是AI供应链的最后一公里，基于算力、模型和向量数据库等Infra产品开发面向终端客户的端到端解决方案。
硬件资源（GPU）——云计算——模型层——Infra层（开发者工具）—— 应用层
来源：Coatue :《The AI Revolution》Page 48
● 硬件资源（GPU）：GPU是AI供应链的基础，提供了运行AI应用所需的计算能力。GPU（图形处理器）是一种专门用于处理图形和大量并行计算的硬件设备，GPU凭借其强大的计算能力、较高的通用性，将继续占据AI芯片的主要市场份额。目前两大 GPU厂商——英伟达和AMD都还在不断升级架构并持续推出新品，深度学习性能提升潜力大。
● 云计算：云计算是一种提供计算服务的模式，包括服务器、存储、数据库、网络、软件、分析和智能等。在AI供应链中，云计算提供了弹性、可扩展的计算资源，使得AI应用可以在需要时获取更多的计算资源。云被看作是AI的承载，而AI也是云的核心抓手，研发大模型所需要的算法、算力和数据等能力，以及覆盖IaaS、PaaS、MaaS的解决方案，都离不开云计算的能力。美国主导着云计算生态演进，拥有亚马逊AWS、微软Azure、Google Cloud、IBM等领导厂商，中国市场由阿里云、腾讯云、华为云领跑。
● 模型层：模型层是AI供应链中的核心部分，包含了AI模型的训练和推理。当前主要的AI大模型包括OpenAI的GPT和DALL-E、Anthropic的Claude、Google的PaLM、Meta的Llama，以及Stable Diffusion等。这些大模型在自然语言处理、计算机视觉和生成任务方面取得了显著的成就，展示了强大的学习和推理能力。它们在推动机器学习和深度学习领域的研究和应用方面发挥着关键作用，不仅提供了先进的预训练模型，也为各种应用场景提供了强大的迁移学习基础。
● Infra层（开发者工具）：如果将开发大模型比做是“造房子”，那AI Infra 就是“工具箱”。Infra层提供了开发者所需的工具和服务，包括构建、部署和维护人工智能 (AI) 系统所需的硬件、软件和服务的组合，它包括使AI算法能够处理大量数据、从数据中学习并生成有意义的见解或执行复杂任务的基本组件。向量数据库（Vector database）也被看做 AI Infra 中的关键一环，这种专门用于存储、索引和查询嵌入向量的数据库系统，可以让大模型更高效率地存储和读取知识库，并且以更低的成本进行 finetune（模型微调）。
● 应用层：应用层是AI供应链的最后一公里，基于算力、模型和向量数据库等Infra产品开发面向终端客户的端到端解决方案。
硬件资源（GPU）——云计算——模型层——Infra层（开发者工具）—— 应用层
来源：Coatue :《The AI Revolution》Page 48
● 硬件资源（GPU）：GPU是AI供应链的基础，提供了运行AI应用所需的计算能力。GPU（图形处理器）是一种专门用于处理图形和大量并行计算的硬件设备，GPU凭借其强大的计算能力、较高的通用性，将继续占据AI芯片的主要市场份额。目前两大 GPU厂商——英伟达和AMD都还在不断升级架构并持续推出新品，深度学习性能提升潜力大。
● 云计算：云计算是一种提供计算服务的模式，包括服务器、存储、数据库、网络、软件、分析和智能等。在AI供应链中，云计算提供了弹性、可扩展的计算资源，使得AI应用可以在需要时获取更多的计算资源。云被看作是AI的承载，而AI也是云的核心抓手，研发大模型所需要的算法、算力和数据等能力，以及覆盖IaaS、PaaS、MaaS的解决方案，都离不开云计算的能力。美国主导着云计算生态演进，拥有亚马逊AWS、微软Azure、Google Cloud、IBM等领导厂商，中国市场由阿里云、腾讯云、华为云领跑。
● 模型层：模型层是AI供应链中的核心部分，包含了AI模型的训练和推理。当前主要的AI大模型包括OpenAI的GPT和DALL-E、Anthropic的Claude、Google的PaLM、Meta的Llama，以及Stable Diffusion等。这些大模型在自然语言处理、计算机视觉和生成任务方面取得了显著的成就，展示了强大的学习和推理能力。它们在推动机器学习和深度学习领域的研究和应用方面发挥着关键作用，不仅提供了先进的预训练模型，也为各种应用场景提供了强大的迁移学习基础。
● Infra层（开发者工具）：如果将开发大模型比做是“造房子”，那AI Infra 就是“工具箱”。Infra层提供了开发者所需的工具和服务，包括构建、部署和维护人工智能 (AI) 系统所需的硬件、软件和服务的组合，它包括使AI算法能够处理大量数据、从数据中学习并生成有意义的见解或执行复杂任务的基本组件。向量数据库（Vector database）也被看做 AI Infra 中的关键一环，这种专门用于存储、索引和查询嵌入向量的数据库系统，可以让大模型更高效率地存储和读取知识库，并且以更低的成本进行 finetune（模型微调）。
● 应用层：应用层是AI供应链的最后一公里，基于算力、模型和向量数据库等Infra产品开发面向终端客户的端到端解决方案。