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在AI系统架构中，通常可以分为基础设施层、模型层和应用层。它们分别对应不同的技术和应用场景，具体如下：

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1. 基础设施层（Infrastructure Layer）

这是AI系统的底层支持，主要涉及计算资源、存储、网络等基础设施。

关键组成

• 计算硬件
  • GPU（如NVIDIA A100、H100）
  • TPU（Google Tensor Processing Unit）
  • NPU（如华为昇腾、寒武纪等）
  • CPU（用于轻量级推理任务）
• 云计算平台
  • AWS (SageMaker、EC2、EKS)
  • GCP (Vertex AI、TPU Cloud)
  • Azure (AI Services、Kubernetes)
  • 阿里云、华为云、百度云等
• 高性能存储
  • 分布式存储（Ceph、HDFS）
  • 向量数据库（FAISS、Milvus、Weaviate）
  • 数据湖（Delta Lake、Iceberg）
• 网络
  • 高速互连（RDMA、InfiniBand）
  • 低延迟通信（gRPC、ZeroMQ）

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2. 模型层（Model Layer）

模型层主要包含大模型、训练框架和推理优化技术。

关键组成

• 深度学习框架
  • TensorFlow、PyTorch、JAX、MindSpore
• 大语言模型（LLM）
  • OpenAI GPT-4、Gemini、Claude
  • LLaMA、Mistral、Baichuan、ChatGLM
• 多模态模型
  • 图像识别（DINOv2、Segment Anything）
  • 语音识别（Whisper、VITS）
  • 生成对抗网络（GANs、Diffusion Models）
• 推理加速
  • ONNX、TensorRT、DeepSpeed
  • FlashAttention、LoRA、QLoRA
  • 向量量化（FP16、INT8、BF16）
• AIGC
  • 生成式AI（Stable Diffusion、ControlNet）
  • 代码生成（Code Llama、Codex）

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3. 应用层（Application Layer）

应用层是面向用户的产品和解决方案，通常涉及各个行业的AI落地。

关键应用

• 智能助手
  • ChatGPT、Copilot、Gemini
  • AI搜索（Perplexity、Phind）
• 办公自动化
  • 会议总结（Notion AI、语雀AI）
  • 文档生成（Word AI、WPS AI）
  • 代码辅助（GitHub Copilot、Cursor）
• 金融风控
  • AI量化交易、智能投顾
  • 反欺诈检测（信用评估、异常检测）
• 医疗健康
  • AI辅助诊断（BioGPT、Med-PaLM）
  • 药物研发（AlphaFold、Insilico）
• 智能营销
  • A/B测试优化
  • AI广告投放（千人千面）
• 多模态生成
  • 文生图（Stable Diffusion、DALL·E）
  • 文生视频（Runway Gen-2、Sora）
  • AI配音（ElevenLabs、VITS）

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总结

层级	核心内容
基础设施层	硬件（GPU、TPU）、云平台（AWS、GCP）、存储（向量数据库、数据湖）
模型层	深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）、大模型（GPT、LLaMA）、推理优化（ONNX、LoRA）
应用层	智能助手（Copilot）、AIGC（Stable Diffusion）、医疗AI（BioGPT）