AI大模型架构与产业链浅析（一）
欧协联联赛阶段首轮的一场较量中，切尔西在上半场结束后暂时主场1-0领先根特。切尔西在上半场比赛中占据了场面上的绝对优势，并且成功取得了比分的领先。切尔西vs根特半场数据控球率72%-28%射门9-2射正2-1绝佳机会1-0错失绝佳机会1-0角球3-1犯规3-4越位0-2传球434-166准确传球397-129抢断6-9拦截4-8解围2-7
本文的核心思想，基于人工智能架构，识别AI大模型架构，从AI大模型架构的组成部分，思考AI大模型产业链，并做浅析。
本篇章将开启AI大模型系列分析。
人工智能架构目前有众多分类方法，虽然架构分层有些许切分上的差异，但总体来看，包括应用层、技术层，基础层。
其中应用层，按按照服务的对象和功能进行分类，包括 方案和应用 。
方案层可从产品端分析分为软件/硬件，从用户对象属性，分为b端和c端，从用户行业，细分为行业场景。
技术层可以从感知层、认知层、 层分类，其中感知层主要是通用技术，例如语音识别等，认知层包括推理、逻辑、学习判断等。
对于技术层分类也可以从通用技术层、算法层、框架层进行分类。
层包括技术开放 和基础开源框架等。
基础层包括数据和算力。
数据层负责数据的收集、存储与处理，确保数据质量。
技术能力层提供强大的计算资源和算法支持，包括高性能计算、云计算及硬件加速设备，为AI系统的稳定运行和 性能奠定坚实基础。
应用层： 方案+应用
技术层：感知层+认知层+ 层
基础层：数据+计算算力
AI大模型架构在人工智能架构的基础上，对数据层和计算能力层提出了更高的要求，以适应大模型的复杂性和规模。同时，它在应用层和技术层也进行了扩展，以适应更广泛的行业应用和更高级的AI功能。
例如，在应用层，AI大模型更侧重于行业特定的 方案，需要更多行业数据进行定制化训练，同时 层趋向于发展更高级的AI agent能力；在技术层，AI大模型更加集中于深度学习算法和大型模型专用框架，以支持复杂的模型训练和推理；在基础层，AI大模型需要处理更大量的数据，并且要求更强大的计算能力来支持大模型的训练和部署。
应用层：当前AI大模型的行业应用呈现两种趋势，包括通用大模型和垂类行业大模型
技术层：集感知、深度学习算法与专用框架于一体
基础层：整合多源数据，提供高性能算力，确保模型训练与运行的 与准确
从前文的AI大模型架构，我们可以明确AI大模型产业链的组成部分，并浅要分析产业链的差异。部分市场参与者可能已经结合公司战略，进行类全产业链布局，部分市场参与者聚焦在部分产品及 方案，高度占有市场份额。本文是总览浅析，后续将从应用层、技术层、基础层选取相关部分产品进行详细的分析。
应用层- 方案：
应用层-应用 ：
技术层-算法&框架：
基础层-数据：
基础层-计算能力：
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