人工智能的架构：

通常来说，人工智能架构分为四层：

最底层的基础层一般由软硬件设施以及数据服务组成。

软件设施主要包括智能云平台和大数据平台，比如国外的谷歌大数据平台和国内的百度智能云平台等；

硬件设施主要包括CPU硬件及芯片，美国的高通和苹果都是这个领域的代表企业，目前在我国，在基础层这个层面还比较薄弱，特别在芯片方面一直处于被卡脖子的状态。

也由此可见，未来芯片内研发肯定会是国家重点扶持及发力的行业。

话已经说到这份上了，相关的公司包括：海光信息、景嘉微、龙芯中科、中国长城、安路科技、复旦微电、紫光国微、寒武纪、澜起科技、德科立、天孚通信、中际旭创等。

接着是算法层，是指用系统的方法描述解决问题的策略机制。

李彦宏的《智能革命》一书中说过一句话：

“前三次技术革命时代，是人要去学习和适应机器，但在人工智能时代，是机器主动来学习和适应人类。”

算法模型就是训练机器来学习的，分为机器学习、深度学习以及强化学习。

优秀的算法是机器实现人工智能的最关键一环，对AI发展起到最主要的推动作用。

深度学习框架就属于这一层，是人工智能算法的底层开发工具，是人工智能时代的操作系统，目前国际主流深度学习框架是由互联网巨头主导开发的：

较为流行的深度学习框架有TensorFlow（Google公司开发）、Caffe（由贾扬清和伯克利人工智能实验室研究开发）、PyTorch（由Facebook创建）等。

国产深度学习框架最具代表性的有百度的PaddlePaddle（飞桨）开源深度学习框架等，也都迎来新的发展机遇。

然后是技术层，主要依托于基础层的计算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，通过不同类型的算法建立深度学习大模型，开发面向不同领域的应用技术。这一层是对人工智能产品的智能化程度起到直接作用，包括自然语言处理、语音处理、计算机视觉等通用技术。

最火的ChatGPT就是基于OpenAI公司开发的InstructGPT模型的对话系统，GPT系列模型源自2017年诞生的Transformer模型，此后大模型数量激增，参数量进入千亿时代。

国内百度也发布了ERNIE系列模型（文心大模型）并有望运用于即将发布的文心一言（ERNIE Bot）对话系统，未来国内厂商有望在模型算法领域持续发力。

中间的这两层，其实技术门槛都还是比较高的，主要以国内外主流的互联网大厂及人工智能科技公司为主，包括百度 、海天瑞声、商汤科技、科大讯飞、微软、谷歌、Meta等。

最上面的是应用层，主要包括应用平台和智能产品。

应用平台主要是各种智能操作系统，比如苹果IOS、华为鸿蒙等.

智能产品包括像人脸识别、智能客服、自动驾驶、AIGC等运用了人工智能技术的设备或应用产品，ChatGPT就是其中的一种。

ChatGPT火爆全球后，可以窥见伴随人工智能技术的发展，数字内容的生产方式向着更加高效迈进。ChatGPT及AIGC未来可能在游戏、广告营销、影视、媒体、互联网、娱乐等各领域应用，优化内容生产的效率与创意，加速数实融合与产业升级。

这里面涉及到的不管是行业还是公司，其实都很多了，未来甚至也有望会诞生出一批基于深度学习框架及大模型开发出的新的应用产品，至于谁是下一个爆品，就拭目以待了~

另外，除了以上这些，AIGC类产品未来还可能成为5G时代新的流量入口，率先受益的是底层基础算力及移动互联及物联网行业，通信可能迎来再一次爆发式增长。