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可分为三个层次：数据准备、模型构建、模型制作。在国外，AI大模型的产业链相对成熟，已经形成了大量的AI基础设施（架构）公司，尽管这个市场在中国还比较空白。在充满不确定性的道路上，率先找到清晰的轨道并尽早建立重要的里程碑尤为重要。


AI基础设施市场仍处于混乱期，各个科技巨头都希望打造自己的生态闭环。在国内，退伍军人有自己的培训结构。例如Hw的模型采用三层架构。这种架构的优点是，当训练好的大模型部署在垂直行业时，不需要重复训练，成本仅来自上一层。


阿里巴巴建立了一个统一的基地，无论是P、还是大型模型，都可以放在这个统一的基地上进行训练。 P-。并具有包含超过十亿个实体的相关布局。总体来看，虽然各大厂的侧重点不同，但主要特点都是降本增效，而能够实现这一点很大程度上得益于“一站式”闭环培训体系。


反观国外，成熟的人工智能产业链已经形成了大量的人工智能 基础设施公司。如果说开发AI应用就像盖房子，那么AI基础设施就是一个提供水泥和钢筋的建筑团队。 AI基础设施建设团队的价值在于，它是一个连接下层计算芯片层和上层AI应用层的一体化平台，让开发者一键调用，降低计算成本，提高开发效率和维护维护。


优异的性能结果。 。可以说，人工智能应用市场越大，人工智能 泰国 whatspp 数据 基础设施的机会就越大。一些人工智能基础设施公司专注于数据注释、数据质量或模型架构。


这些公司的专业性让他们在单个环节的效率、成本和质量上都比大厂商做得更好。例如，数据质量公司及其供应商可以通过自动化评估和通用数据质量检测能力来进行深度数据可视化和数据质量检测。这些公司类似于汽车行业的层级，通过专业分工，大型模型公司可以通过整合供应商资源来快速构建自己的模型架构。


然而，中国在这方面并不成熟：一方面，国内大模特是主力，并不是所有人都有机会进入自己的培养体系，很难找到一席之地。例如，帮助供应商提高数据处理能力，他们将提供更多高质量的数据，从而形成良性循环。