AI 产业链介绍

一、上游（基础层）：算力 + 数据 + 基础设施

为 AI 提供核心 “燃料” 与 “引擎”，技术壁垒最高。

• 算力硬件
  
  ：AI 芯片（GPU/TPU/NPU/ASIC/FPGA，如英伟达 A100/H100、AMD MI300、寒武纪思元、华为昇腾）、AI 服务器、HBM 高带宽内存、光模块、液冷、PCB、电源、存储设备。
• 算力基础设施
  
  ：智算中心（AIDC）、云计算 / 算力租赁（阿里云、AWS、腾讯云、华为云）、IDC 数据中心。
• 数据服务
  
  ：数据采集、清洗、标注、脱敏、数据集、数据交易平台。
• 基础软件
  
  ：深度学习框架（TensorFlow、PyTorch、飞桨）、操作系统、编译器、加速库。

二、中游（技术 / 模型层）：算法 + 模型 + 平台

将上游资源转化为 AI 能力，是技术核心。

• 通用大模型
  
  ：LLM 大语言模型（GPT-4、文心一言、通义千问、Llama）、多模态模型、行业基础模型。
• 核心技术
  
  ：计算机视觉、NLP、语音识别、机器学习 / 深度学习、知识图谱、强化学习。
• 平台与服务
  
  ：MaaS（模型即服务）、AI 开发平台、中间件、API 服务、推理引擎、模型微调与部署工具。
• 垂直技术
  
  ：自动驾驶感知、工业视觉、机器人控制、金融风控算法等。

三、下游（应用层）：场景落地 + 产品 + 解决方案

AI 与行业融合，面向 C 端 / B 端 / G 端交付价值。

• To C 应用
  
  ：AI 助手、AI 搜索、AI 生成内容（AIGC）、AI 手机 / PC、智能音箱、教育 AI、游戏 AI、数字人。
• To B/G 应用
  
  ：智能制造（工业质检、预测性维护）、智慧医疗（影像诊断、药物研发）、智能驾驶、金融（风控、投研、客服）、智慧城市（安防、交通、政务）、智慧能源、智慧农业、企业服务（RPA、数据分析）。
• 终端产品
  
  ：服务机器人、无人机、智能安防设备、自动驾驶汽车、工业机器人。