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本文的核心思想，基于人工智能架構(gòu)，識(shí)別AI大模型架構(gòu)，從AI大模型架構(gòu)的組成部分，思考AI大模型產(chǎn)業(yè)鏈，并做淺析。

本篇章將開啟AI大模型系列分析。

一、人工智能架構(gòu)

人工智能架構(gòu)目前有眾多分類方法，雖然架構(gòu)分層有些許切分上的差異，但總體來(lái)看，包括應(yīng)用層、技術(shù)層，基礎(chǔ)層。

其中應(yīng)用層，按按照服務(wù)的對(duì)象和功能進(jìn)行分類，包括解決方案和應(yīng)用平臺(tái)。

解決方案層可從產(chǎn)品端分析分為軟件/硬件，從用戶對(duì)象屬性，分為b端和c端，從用戶行業(yè)，細(xì)分為行業(yè)場(chǎng)景。

技術(shù)層可以從感知層、認(rèn)知層、平臺(tái)層分類，其中感知層主要是通用技術(shù)，例如語(yǔ)音識(shí)別等，認(rèn)知層包括推理、邏輯、學(xué)習(xí)判斷等。

對(duì)于技術(shù)層分類也可以從通用技術(shù)層、算法層、框架層進(jìn)行分類。

平臺(tái)層包括技術(shù)開放平臺(tái)和基礎(chǔ)開源框架等。

基礎(chǔ)層包括數(shù)據(jù)和算力。

數(shù)據(jù)層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)與處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

技術(shù)能力層提供強(qiáng)大的計(jì)算資源和算法支持，包括高性能計(jì)算、云計(jì)算及硬件加速設(shè)備，為AI系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和高效性能奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

應(yīng)用層：解決方案+應(yīng)用平臺(tái)

• 解決方案層：智能客服、智能助理、無(wú)人車、機(jī)器人和自動(dòng)寫作等場(chǎng)景應(yīng)用。這些解決方案直接面向市場(chǎng)和用戶需求，提供定制化的服務(wù)。解決方案層的分析維度，可以從行業(yè)、軟件/硬件產(chǎn)品、業(yè)務(wù)方向（營(yíng)銷、生產(chǎn)、人力）等角度分類。
• 應(yīng)用平臺(tái)層：這類平臺(tái)負(fù)責(zé)整合和管理AI解決方案，能被更廣泛的用戶群體所使用。

技術(shù)層：感知層+認(rèn)知層+平臺(tái)層

• 感知層：語(yǔ)音識(shí)別(ASR)、語(yǔ)音合成(TTS)、計(jì)算機(jī)視覺(CV)、自然語(yǔ)言處理(NLP)、即時(shí)定位與地圖構(gòu)建(SLAM)等。
• 認(rèn)知層：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)等算法，這些算法是AI模型的“大腦”，用于指導(dǎo)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和推理。
• 平臺(tái)層：提供了一系列用于構(gòu)建AI系統(tǒng)的工具和平臺(tái)。常見框架：TensorFlow、Caffe、Theano、Torch、DMTK、DTPAR 和 ROS等，這些框架簡(jiǎn)化了開發(fā)流程，讓開發(fā)者可以更容易地實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的AI應(yīng)用。

基礎(chǔ)層：數(shù)據(jù)+計(jì)算算力

• 數(shù)據(jù)層：數(shù)據(jù)層是AI系統(tǒng)的基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、預(yù)處理和標(biāo)注。它包括數(shù)據(jù)管理、安全、治理和訪問(wèn)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，支持模型訓(xùn)練和系統(tǒng)運(yùn)行。
• 計(jì)算能力層：計(jì)算能力層提供了運(yùn)行AI所需的強(qiáng)大算力：覆蓋了云計(jì)算、GPU/FPGA等硬件加速以及專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片。這些資源使得大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜的模型訓(xùn)練成為可能。云計(jì)算：提供可擴(kuò)展的計(jì)算資源。GPU/FPGA：提供硬件加速，用于并行處理大量數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片：專門為AI計(jì)算設(shè)計(jì)的芯片，如TPU。

二、AI大模型架構(gòu)

AI大模型架構(gòu)在人工智能架構(gòu)的基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)層和計(jì)算能力層提出了更高的要求，以適應(yīng)大模型的復(fù)雜性和規(guī)模。同時(shí)，它在應(yīng)用層和技術(shù)層也進(jìn)行了擴(kuò)展，以適應(yīng)更廣泛的行業(yè)應(yīng)用和更高級(jí)的AI功能。

例如，在應(yīng)用層，AI大模型更側(cè)重于行業(yè)特定的解決方案，需要更多行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行定制化訓(xùn)練，同時(shí)平臺(tái)層趨向于發(fā)展更高級(jí)的AI agent能力；在技術(shù)層，AI大模型更加集中于深度學(xué)習(xí)算法和大型模型專用框架，以支持復(fù)雜的模型訓(xùn)練和推理；在基礎(chǔ)層，AI大模型需要處理更大量的數(shù)據(jù)，并且要求更強(qiáng)大的計(jì)算能力來(lái)支持大模型的訓(xùn)練和部署。

應(yīng)用層：當(dāng)前AI大模型的行業(yè)應(yīng)用呈現(xiàn)兩種趨勢(shì)，包括通用大模型和垂類行業(yè)大模型

• 解決方案層：更貼近垂類行業(yè)大模型，需要更多行業(yè)專業(yè)知識(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次訓(xùn)練，基于通用大模型打造垂類行業(yè)模型
• 應(yīng)用平臺(tái)層：例如通用類的ChatGPT，它是一種基于Transformer架構(gòu)的大型語(yǔ)言模型，能夠進(jìn)行文本生成、對(duì)話交互等任務(wù)，并且可以通過(guò)微調(diào)來(lái)適應(yīng)特定的應(yīng)用場(chǎng)景。通用類大模型的趨勢(shì)是向AIagent能力發(fā)展，即具備更強(qiáng)大的交互、理解和決策能力。

技術(shù)層：集感知、深度學(xué)習(xí)算法與專用框架于一體

• 感知層：基于計(jì)算機(jī)視覺（CV）的圖像識(shí)別、視頻分析，以及基于自然語(yǔ)言處理（NLP）的文本生成、語(yǔ)言理解、對(duì)話系統(tǒng)等。這些感知技術(shù)為AI大模型提供了豐富的輸入信息。
• 算法認(rèn)知層：作為AI大模型的核心算法，是AI大模型是大腦，深度學(xué)習(xí)算法是ALLMA架構(gòu)的核心技術(shù)，深度學(xué)習(xí)使得AI大模型能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并提取特征，從而提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。
• 平臺(tái)層：AI大模型的框架層可能包括專門為大模型設(shè)計(jì)的框架，如TensorFlow、PyTorch等。這些框架能夠處理大規(guī)模的模型訓(xùn)練和部署，并提供豐富的工具和庫(kù)來(lái)支持開發(fā)者進(jìn)行模型開發(fā)和優(yōu)化。同時(shí)，AI框架層還提供了構(gòu)建AI系統(tǒng)的其他工具和平臺(tái)，如模型管理、版本控制、部署服務(wù)等。

基礎(chǔ)層：整合多源數(shù)據(jù)，提供高性能算力，確保模型訓(xùn)練與運(yùn)行的高效與準(zhǔn)確

• 數(shù)據(jù)層：典型的數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)類型，包括垂類知識(shí)庫(kù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集、第三方數(shù)據(jù)集。對(duì)于AI大模型而言，數(shù)據(jù)層的重要性更加凸顯，因?yàn)榇竽Ｐ托枰罅康臄?shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練。數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量直接影響模型的性能和效果。數(shù)據(jù)層主要包括多源訓(xùn)練數(shù)據(jù)脫敏/清洗/平臺(tái)化，以及評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)共建。
• 計(jì)算能力層：AI大模型的計(jì)算能力層需要更強(qiáng)大的算力支持，因?yàn)榇竽Ｐ屯ǔ?shù)眾多，計(jì)算密集。這可能包括高性能的GPU/FPGA、云計(jì)算資源以及專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片。而AI計(jì)算能力層則提供了運(yùn)行AI所需的基本算力。

三、基于AI大模型架構(gòu)的行業(yè)現(xiàn)狀淺析

從前文的AI大模型架構(gòu)，我們可以明確AI大模型產(chǎn)業(yè)鏈的組成部分，并淺要分析產(chǎn)業(yè)鏈的差異。部分市場(chǎng)參與者可能已經(jīng)結(jié)合公司戰(zhàn)略，進(jìn)行類全產(chǎn)業(yè)鏈布局，部分市場(chǎng)參與者聚焦在部分產(chǎn)品及解決方案，高度占有市場(chǎng)份額。本文是總覽淺析，后續(xù)將從應(yīng)用層、技術(shù)層、基礎(chǔ)層選取相關(guān)部分產(chǎn)品進(jìn)行詳細(xì)的分析。

應(yīng)用層-解決方案：

• 進(jìn)入門檻：進(jìn)入門檻較低，大量行業(yè)數(shù)據(jù)形成模型，競(jìng)爭(zhēng)相對(duì)激烈
• 短期價(jià)值&長(zhǎng)期價(jià)值：短期價(jià)值高，長(zhǎng)期價(jià)值受市場(chǎng)變化影響大，市場(chǎng)更新速度快，低投入，變現(xiàn)快
• 演化路徑：垂直行業(yè)應(yīng)用或跨行業(yè)應(yīng)用

應(yīng)用層-應(yīng)用平臺(tái)：

• 進(jìn)入門檻：進(jìn)入門檻較較高，需要有較高的行業(yè)影響力和號(hào)召力，需要構(gòu)建開發(fā)者生態(tài)和用戶群
• 短期價(jià)值&長(zhǎng)期價(jià)值：短期價(jià)值較低，長(zhǎng)期價(jià)值較高
• 演化路徑：向app store的方向發(fā)展

技術(shù)層-算法&框架：

• 進(jìn)入門檻：需要一定規(guī)模的工程團(tuán)隊(duì)，算法、框架及工具研發(fā)難度大
• 短期價(jià)值&長(zhǎng)期價(jià)值：短期價(jià)值較高，長(zhǎng)期價(jià)值較低，投入適中，適合中長(zhǎng)期布局
• 演化路徑：向算法工具平臺(tái)和開發(fā)者生態(tài)發(fā)展

基礎(chǔ)層-數(shù)據(jù)：

• 進(jìn)入門檻：入口被擁有流量的公司占據(jù)
• 短期價(jià)值&長(zhǎng)期價(jià)值：短期和長(zhǎng)期價(jià)值天花板較高，高投入、高回報(bào)、適合長(zhǎng)期布局
• 演化路徑：數(shù)據(jù)資產(chǎn)化

基礎(chǔ)層-計(jì)算能力：

• 進(jìn)入門檻：大模型算力成本較高
• 短期價(jià)值&長(zhǎng)期價(jià)值：短期和長(zhǎng)期價(jià)值天花板較高，高投入、高回報(bào)、適合長(zhǎng)期布局
• 演化路徑：通用計(jì)算平臺(tái)和計(jì)算服務(wù)生態(tài)發(fā)展趨勢(shì)