基建層： AI 硬體及雲服務。 以 NVIDIA 為首的 AI 硬體 算力 進步使大模型的單次訓練成本降至可以接受的 1000 萬美元以下；同時以 Azure 為首的 雲服務廠商 整合了算力資源和 AI 建模的能力，也將成為基礎設施的重 要部份。
模型層： AI 模型及演算法。 以 OpenAI 為首的研究機構連 續釋出了文本、圖片等多模態生成的高品質模型，其中對話和圖片產出內容品質之高使其短期內成為提高 內容生產效率的工具， 長期將引領下一代互動方式、 成為新的流量入口。
中介軟體： MLOps 等 AI infra 。 底層模型和上層套用之間 的中介軟體，包括模型訓練、模型推理兩大板塊中的各 個細分環節，代表公司包括 scale AI 、 pinecone 等。中期， 隨著上遊大模型廠商「軍備競賽」，中介軟體作為「賣武器」的公司有望持續受益。
套用層： B 端及 C 端 AI 套用。 得益於上遊分攤了大量研 發成本，下遊套用針對垂直套用場景客製小模型，滿 足特定的使用者需求，實作商業化變現。目前從 落地節奏 來看， 2B 快於 2C ，工具類快於社交 / 內容類。
本文來自「 」，重點分析了 AI產業研究框架 & 海內外生態概覽，以及AI套用。
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