报告指出，与 PC 和移动互联网时代相比，人工智能时代的 IT 技术栈发生了重大变化。传统的芯片、操作系统、应用三层架构已演变为芯片、框架、模型、应用四层体系。新架构不仅提升了各层之间的协同能力，还促进了系统的持续优化，为生成式人工智能的快速迭代提供了关键支撑。
在生成式人工智能模型的生态体系中，芯片层、框架层、模型层、应用层各自扮演着关键角色，共同驱动生成式人工智能技术的发展和应用。
芯片层
提供强大的计算能力：训练生成式人工智能模型需要极高的计算资源，尤其是处理大规模的数据和复杂的神经网络结构。芯片层的高效计算能力是支撑这些任务的基础。例如，GPU（图形处理单元）和TPU（张量处理单元）等专用芯片通过并行处理能力，能够快速执行大量的矩阵运算，显著加速模型的训练和推理过程。
优化能效比：随着模型规模的扩大，能耗问题日益突出。芯片层需要不断优化，以提高计算效率并降低能耗。例如，通过改进芯片架构、采用更先进的制造工艺，以及开发专门的计算优化技术，芯片能够在保持高性能的同时减少能源消耗。
框架层
简化模型开发：深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）提供了丰富的工具和库，使得研究人员和开发者能够更轻松地构建、训练和部署生成式人工智能模型。这些框架封装了许多底层的细节，如自动微分、张量操作等，使得开发者可以专注于模型设计和算法实现。
提供可扩展性和灵活性：深度学习框架支持多种模型架构和算法，具有很强的可扩展性。开发者可以根据需要选择适合的模型结构和算法，进行定制化的开发。同时，框架层还提供了丰富的接口和插件机制，方便开发者扩展功能和集成外部工具。
图：人工智能时代的 IT 技术栈发生了重大变化
模型层
定义模型架构和算法：模型层是生成式人工智能的核心，它定义了模型的架构（如Transformer架构、Diffusion Models等）和训练算法（如预训练+微调、强化学习等）。不同的模型架构和算法决定了模型的性能、效率和应用范围。例如，Transformer架构的自注意力机制使得模型能够有效地处理长距离依赖关系，而Diffusion Models则通过逐步去噪生成高质量的图像。
学习数据表示和模式：模型层通过训练学习数据中的表示和模式，从而能够生成与输入数据相似的新内容。在训练过程中，模型不断调整参数，以最小化预测和真实数据之间的差异。
支持多模态学习和融合：现代生成式模型不仅仅是处理单一模态的数据（如文本或图像），还能够处理多模态数据并进行融合。例如，通过将文本和图像数据联合建模，模型可以生成图文并茂的内容，或者根据文本描述生成相应的图像。
应用层
满足不同场景的需求：应用层将生成式人工智能模型应用于各种实际场景，如自然语言生成、内容创作、智能客服、教育等。在这些场景中，模型能够根据具体的需求生成有用的内容。
提升交互性和用户体验：应用层通过设计友好的用户界面和交互机制，使得普通用户也能够方便地使用生成式人工智能模型。
促进创新和商业价值：应用层的开发和推广促进了生成式人工智能技术的创新和商业价值的实现。通过将模型应用于不同的领域和场景，可以发现新的应用场景和商业模式。例如，一些公司已经开始利用生成式模型进行产品设计、市场营销和客户服务，取得了良好的效果。
这种分层结构不仅使得生成式人工智能模型在技术上更加高效和强大，而且也促进了其在各个领域的广泛应用，为社会和经济的发展带来了巨大的机遇。
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