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ChatGPT（人工智能）全产链，包括算法，算力，数据，最后就是应用。算法是AI的背后“推手”【收藏+点赞+关注
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AI算法是数据驱动型算法，是AI背后的推动力量。
主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法，目前神经网络算法因为深度学习（源于人工神经网络的研究，特点是试图模仿大脑的神经元之间传递和处理信息的模式）的快速发展而达到了高潮。
南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华教授认为，今天“AI热潮”的出现主要由于机器学习，尤其是机器学习中的深度学习技术取得了巨大进展，并在大数据和大算力的支持下发挥巨大的威力。
当前最具代表性深度学习算法模型有深度神经网络（Deep Neural Network，简称DNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。谈到深度学习，DNN和RNN就是深度学习的基础。DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层, 一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络，是非常庞大的系统，训练出来需要很多数据、很强的算力进行支撑。
算力是基础设施
AI算法模型对于算力的巨大需求，推动了今天芯片业的发展。据OpenAI测算,开始,全球AI训练所用的计算量呈现指数增长,平均每3.43个月便会翻一倍,目前计算量已扩大30万倍,远超算力增长速度。
在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。算力源于芯片，通过基础软件的有效组织，最终释放到终端应用上，作为算力的关键基础，AI芯片的性能决定着AI产业的发展。
加快补齐AI芯片短板
从技术架构来看，AI芯片可以分为四大类：通用性芯片（GPU，特点是具备通用性、性能高、功耗高）、半定制化芯片（FPGA，特点是可编程、功耗和通用性一般）、全定制化芯片（ASIC，特点是不能扩展、性能稳定、功耗可控）和类脑芯片（特点是功耗低、响应速度快）
AI本质上是使用人工神经网络对人脑进行的模拟，旨在替代人们大脑中的生物神经网络。由于每个任务对芯片的要求不同，所以可以使用不同的AI芯片进行训练和推理。
算法、算力、数据作为AI核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态，随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新，让人类社会从信息化进入智能化。
一、算法
开普云：在核心技术方面，开普云基于大数据样本训练，已研发出具有针对性、适应性、效果优良的人工智能底层算法和技术；
汉王科技：长期专注于文字识别等人工智能及智能交互技术的研发及应用；
科大讯飞：人工智能语音是其主营业务；
云从科技：计算机视觉AI四小龙之一；
拓尔思：A股NLP算法领域的领军企业；
虹软科技：专注于手机摄像头视觉算法；
格灵深瞳：专注于机器视觉算法；
二、算力（云计算）
铜牛信息：是北京国资委旗下唯一国资云计算平台，流通市值仅19亿，还在底部（铜牛信息是国资云最大潜力黑马，按照市场给直辖市国资云的估值，预计空间10倍）；
卓朗科技：是天津国资委旗下唯一国资云计算平台，市值249亿，最高涨幅7倍；
英飞拓：是深圳国资委旗下唯一国资云计算平台，市值133亿，最高涨幅5倍；
云赛智联：是上海国资委旗下唯一国资云计算平台，市值128亿；
三、数据
海天瑞声：从事AI训练数据的研发设计、生产及销售业务；
慧辰股份：具备多源数据采集和非结构化数据抽取技术；
零点有数：主营业务包含多源数据快速采集，能够实现大规模多并发、情景化交互、全流程闭环的多源数据实时采集；
四、应用
初灵信息：公司研发了人工智能对话机器人；
福石控股：参股公司快友打造了 Chatbot 平台，为企业客户提供 AI 智能聊天机器人；
同花顺：智能投顾机器人；
科大国创：具有科大国创聊天机器人系统；
高伟达：AI智能客服领域领先者；
高鸿股份：自研智能客服。
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