作为数字经济时代最具爆发力的产业赛道之一，人工智能产业链是一条覆盖底层技术支撑、中间技术研发、下游场景落地的完整生态体系，其上下游联动性强、辐射范围广，不仅是科技企业竞逐的核心赛道，更成为驱动实体经济转型升级的关键抓手。
产业链的最底层是基础层，是整个人工智能产业发展的“根底座”。这一层主要包含三大核心板块：一是算力支撑，涵盖GPU、FPGA、ASIC等AI专用芯片，以及智算中心、云计算平台、边缘计算节点等算力基础设施，当前全球高端AI芯片供给仍高度集中，国内以华为昇腾、寒武纪、海光信息为代表的企业正加快自主算力的研发落地，多地建成的公共智算中心也为中小科技企业的AI训练与推理提供了普惠化算力供给；二是数据要素，包括数据采集、清洗、标注、存储等全流程服务，高质量的标注数据是AI模型训练的核心原料，目前国内数据标注行业已经形成数百万从业人员的规模，数据要素市场化改革的推进也进一步释放了数据价值；三是基础算法框架，比如海外的TensorFlow、PyTorch，国内的百度飞桨、华为昇思MindSpore等，为上层算法开发提供了通用工具支撑，大幅降低了AI技术的研发门槛。
位于产业链中间的技术层，是连接基础资源与落地场景的“桥梁”，核心是基于算力、数据和基础框架开发人工智能通用技术。此前技术层的主流方向是计算机视觉、语音识别、自然语言处理等单模态技术，商汤科技、旷视科技、科大讯飞等企业已经在细分领域实现了技术的商业化落地。2022年以来，多模态大模型成为技术层的核心发展方向，通用大模型具备跨场景的泛化能力，百度文心一言、阿里通义千问、腾讯混元、字节豆包等国产大模型先后迭代升级，面向医疗、金融、工业、教育等领域的行业大模型也不断涌现，能够为垂直场景的AI应用提供更适配的技术底座。
产业链的最下游是应用层，也是产业价值兑现的“出口”，是AI技术服务实体经济的最终载体。当前AI应用已经渗透到千行百业：To C端的智能音箱、AI手机、AIGC创作工具、智能穿戴设备已经走入普通消费者的生活，大幅提升了生活与工作效率；To B端的应用场景更加丰富，工业领域的AI质检、设备预测性维护能够将生产良品率提升90%以上，金融领域的智能风控、智能投顾降低了金融服务的风险与成本，医疗领域的AI辅助诊断、药物分子研发大幅缩短了新药研发周期、提升了基层诊疗效率，自动驾驶、智慧物流、智慧政务等场景的落地也在不断提速。据工信部数据，截至2023年底，我国人工智能核心产业规模已经超过5000亿元，带动相关产业规模超过4万亿元，其中应用层的贡献占比超过6成。
当前全球人工智能产业链正处于快速迭代期，呈现出三大发展趋势：一是全链条自主可控成为各国布局的重点方向，各地都在加大基础层核心技术的研发投入，避免核心环节被“卡脖子”；二是上下游协同性不断增强，算力厂商、大模型企业、场景方联合开发定制化解决方案的模式越来越普遍，大幅降低了AI落地的成本；三是监管体系不断完善，针对AI数据安全、伦理治理、算法合规的监管规则陆续出台，为产业链的健康发展保驾护航。
当然，当前人工智能产业链发展也面临不少挑战，比如基础层高端芯片、核心算法框架的技术短板依然存在，中小微企业的AI应用渗透率较低，部分场景的落地效果不及预期等。未来随着技术的不断迭代、生态的持续完善，人工智能产业链将进一步向垂直化、生态化、普惠化方向发展，为全球经济社会发展注入更强劲的动力。

本文由AI大模型（Doubao-Seed-1.6）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。