AI的七层关系图

提起 AI，你第一反应是什么？大模型？豆包？小龙虾？今天我们从其背后的七层关系，来完整认识它～

第1️⃣层：基础设施层
包括芯片、云计算、存储、网络、算力，这一层是所有AI能力的底座。

第2️⃣层：数据层
AI可不是凭空就聪明的。它的根据在非常大量的数据，你可以理解成，现在的豆包、ChatGPT都是用了人类所有的优质数据来学习后像现在小孩人么厉害。数据也不是拿来就能用，“垃圾进、垃圾出”，一个数据从采集开始，经历了清洗、标注、治理、知识库建设，最后成为了模型学习的“素材”。

第3️⃣层：算法框架层
这一层包括机器学习、深度学习、训练框架，普通人可以把他们理解成AI工作的流水线，也是一些菜谱，它限定了这个领域AI实现的核心策略。

第4️⃣层：模型层
比如我们常听说的多模态、大模型、多模态大模型、NLP，都属于这一层。这些模型决定了 AI 具备了能看、能听、能理解的能力。

第5️⃣层：能力层
我们常说的Agent和生图片、写文章都在这一层哦，也还有推理能力（比如解数学难题，侦探破案）。各家大厂会把模型能力封装成可调用的AI能力，供下游应用商使用，比如千问、GLM、GPT都是。

第6️⃣层：平台层
包括MLOps、模型服务、API、工作流编排，这一层保证 AI 能力可以稳定接入各家的业务系统，而不是停留在Demo阶段。

第7️⃣层：应用层
这一层离我们最近了，你平时在办公、淘宝买东西（客服）、学习机（教育）、医疗、写代码（开发）、做图（创作）时，用的AI攻击或者能力，都在这层，这些应用是真正被用户感知到的，比如豆包、元宝、千问等等。

真正能落地的AI产品，一定不是只会“聊天”，而是能把业务数据、模型能力和应用场景连成一条完整链路。
这才是AI项目最值得关注的地方。
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