人工智能产业链层次分明

人工智能产业包括基础层、技术层和应用层三个层次。基础层主要负责提供数据和算力支持，包括AI芯片、智能传感器和云服务等领域，构成人工智能发展的基石。由于发展起步较晚、资金支持不足、美西方技术管控等原因，我国在基础层面临较多“卡脖子”问题，实力相对薄弱。技术层主要负责提供算法及技术实现。凭借对数据资源和运算平台机器学习技术的应用，以及计算机视觉、自然语言处理和语音识别等应用技术的发展，我国在技术层正处在上升期。应用层是人工智能的产业链下游，针对不同行业和领域提供产品、服务和解决方案，催生出多样化的商业模式。

算力、算法和数据是驱动人工智能发展的“三驾马车”。算力是人工智能发展的物理载体，支撑数据通过算法实现价值释放。2012年后，传统的摩尔定律已被指数式爆发的算力需求所改写，头部AI模型训练的算力需求每3-4个月倍增，对AI芯片性能要求“水涨船高”。算法是实现问题解决和特定功能的指令和程序，通过开发数据智能提供通用和细分领域的技术支持。算法沉淀在AI人才上，据人社部发布的《人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》，2025年我国AI人才缺口将达1000万，其中对算法人才的需求度高达80%。数据是人工智能赖以发展的资源要素，为各式算法提供海量训练以覆盖更多的应用场景并提升模型性能。凭借庞大的移动互联网和数量可观的网民，我国在数据规模上占据比较优势，但大模型所需的数据更需“炼化”，数据确权和商业化仍待补足。