在當(dāng)今智能化的時代浪潮中，AI 已成為驅(qū)動各行業(yè)變革的核心力量。從日常使用的智能語音助手，到自動駕駛汽車的精準導(dǎo)航，再到智能醫(yī)療領(lǐng)域的疾病診斷輔助，AI 的應(yīng)用正以前所未有的速度滲透到生活的方方面面。而支撐這一切的，是一個龐大而復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)鏈，其中硬件作為算力的根基，尤為關(guān)鍵。

AI 產(chǎn)業(yè)鏈主要分為上游（基礎(chǔ)層）、中游（技術(shù)層）和下游（應(yīng)用層）三個部分。上游基礎(chǔ)層主要包括計算芯片、傳感器、存儲器件等核心硬件，以及支持 AI 運作的云計算和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施，是整個 AI 產(chǎn)業(yè)鏈的基石。中游技術(shù)層包括算法研發(fā)、AI 開發(fā)平臺、工具鏈和框架，支撐 AI 模型訓(xùn)練和推理，是連接基礎(chǔ)層和應(yīng)用層的關(guān)鍵橋梁。下游應(yīng)用層則涉及垂直領(lǐng)域的智能化應(yīng)用，例如自動駕駛、醫(yī)療影像識別、智能安防、工業(yè)檢測等，是 AI 技術(shù)與實際場景深度融合的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，將基礎(chǔ)層算力和技術(shù)層算法結(jié)合，為各行業(yè)帶來變革和價值。

在這個產(chǎn)業(yè)鏈中，硬件部分貫穿上下游，其重要性不言而喻。從上游的基礎(chǔ)器件，到中游的硬件設(shè)備，再到下游垂直行業(yè)的硬件應(yīng)用中，每一個環(huán)節(jié)都依賴著硬件的支持，它們共同推動著 AI 技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用。接下來，讓我們深入剖析 AI 產(chǎn)業(yè)鏈中的硬件世界，探尋其核心組成與發(fā)展趨勢。

AI 產(chǎn)業(yè)鏈的三層架構(gòu)

上游：基礎(chǔ)層

上游基礎(chǔ)層是 AI 產(chǎn)業(yè)的根基，主要包括計算芯片、傳感器、存儲器件等核心硬件，以及支持 AI 運作的云計算和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。計算芯片作為 AI 的核心硬件之一，如 GPU、TPU、ASIC、FPGA 等，為 AI 的大量計算任務(wù)提供強大算力。

中游：技術(shù)層

中游技術(shù)層是連接基礎(chǔ)層和應(yīng)用層的關(guān)鍵橋梁，依托基礎(chǔ)層提供的算力和數(shù)據(jù)，為 AI 應(yīng)用開發(fā)提供核心技術(shù)支持。這一層涵蓋了算法研發(fā)、AI 開發(fā)平臺、工具鏈和框架，以及 AI 硬件設(shè)備。算法研發(fā)是 AI 技術(shù)的核心，機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等算法讓機器能夠自主學(xué)習(xí)和決策。

下游：應(yīng)用層

下游應(yīng)用層是 AI 技術(shù)與實際場景深度融合的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，將基礎(chǔ)層算力和技術(shù)層算法結(jié)合，在多個垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能化應(yīng)用，為行業(yè)帶來變革和價值。像智能安防，自動駕駛與智能網(wǎng)聯(lián)汽車，工業(yè)自動化，智能家居，AI 語音助手等領(lǐng)域，都讓人們的生活更加智能化。

AI 產(chǎn)業(yè)鏈中的硬件細分

上游硬件供應(yīng)

1. 計算芯片

計算芯片是 AI 硬件的關(guān)鍵，常見類型包括 GPU、TPU、ASIC 和 FPGA。

lGPU（圖形處理器）：原本用于圖形圖像任務(wù)處理，憑借強大的并行計算能力，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。深度學(xué)習(xí)中頻繁的大規(guī)模矩陣運算，GPU 能夠同時處理大量數(shù)據(jù)，運算速度大幅提升。以訓(xùn)練復(fù)雜的圖像識別模型為例，相比 CPU，GPU 可在短時間內(nèi)完成海量數(shù)據(jù)處理，效率提升數(shù)倍甚至數(shù)十倍。

lTPU（張量處理單元）：由谷歌專為深度學(xué)習(xí)打造，針對張量運算進行優(yōu)化，能高效執(zhí)行深度學(xué)習(xí)算法中的矩陣乘法等核心運算，顯著提高深度學(xué)習(xí)的計算效率。

lASIC（專用集成電路）：是針對特定應(yīng)用場景設(shè)計的定制芯片。伴隨著行業(yè)的快速發(fā)展，對低功耗、小型化和高計算性能的要求也逐步提升，華為昇騰芯片、寒武紀芯片等專為 AI 計算優(yōu)化的 ASIC 應(yīng)運而生，在特定任務(wù)中可實現(xiàn)高效、低功耗運算。

lFPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）：具有可重新編程的特性，開發(fā)人員能根據(jù)實際需求靈活配置其硬件邏輯。在 AI 推理階段，若產(chǎn)品需求發(fā)生變化，利用 FPGA 可快速修改硬件邏輯，實現(xiàn)定制化開發(fā)，提升推理效率。

代表廠商：GPU 領(lǐng)域的 NVIDIA、AMD；TPU 領(lǐng)域的 Google；ASIC 領(lǐng)域的華為昇騰、寒武紀、Broadcom；FPGA 領(lǐng)域的 Intel（Altera）、賽靈思（Xilinx）。

趨勢：隨著 AI 應(yīng)用場景的不斷細分，定制化 AI 芯片（ASIC）逐漸興起。例如在邊緣計算場景中，ASIC 芯片能夠針對邊緣設(shè)備的低功耗、小型化需求進行優(yōu)化，在實現(xiàn)高效算力的同時降低能耗，滿足如智能攝像頭、工業(yè)檢測終端等設(shè)備的計算需求。

2. 傳感器

傳感器如同 AI 硬件獲取外界信息的 “五官”，不同類型的傳感器功能各異。

lCMOS 傳感器：攝像頭模組中的 CMOS 傳感器通過光電轉(zhuǎn)換將光信號轉(zhuǎn)化為電信號，從而采集圖像信息，廣泛應(yīng)用于安防監(jiān)控、智能設(shè)備拍照等領(lǐng)域。代表廠商有索尼、三星、安森美、豪威科技。

激光雷達：通過發(fā)射和接收激光束，測量目標物體的距離，進而構(gòu)建周圍環(huán)境的三維模型，是自動駕駛汽車實現(xiàn)精準導(dǎo)航和避障的關(guān)鍵設(shè)備。代表廠商有 Velodyne、禾賽科技、鐳神智能。

毫米波雷達：利用毫米波頻段電磁波檢測目標物體的距離、速度和角度，具有抗干擾能力強、全天候工作的優(yōu)勢，常用于汽車輔助駕駛系統(tǒng)。代表廠商有博世、大陸、華為。

麥克風(fēng)陣列：用于采集聲音信號，實現(xiàn)語音交互、語音識別等功能，智能音箱依靠它接收用戶的語音指令。常見的麥克風(fēng)陣列廠商有樓氏電子、歌爾股份等。

趨勢：隨著 AI 技術(shù)在智能駕駛、智能家居等領(lǐng)域的深入應(yīng)用，對傳感器的精度、可靠性和集成度提出了更高要求。例如，激光雷達的性能不斷提升，成本逐漸降低，越來越多的自動駕駛汽車開始配備多個激光雷達以實現(xiàn)更全面的環(huán)境感知；麥克風(fēng)陣列也在向小型化、高靈敏度方向發(fā)展，以適應(yīng)智能音箱、智能耳機等設(shè)備的需求。

3. 存儲器件

存儲器件負責(zé)為 AI 系統(tǒng)存儲數(shù)據(jù)，常見的有 DRAM、NAND Flash 和 HBM。

lDRAM（動態(tài)隨機存儲器）：作為計算機和其他電子設(shè)備的主存儲器，用于臨時存儲正在運行的程序和數(shù)據(jù)，讀寫速度較快，但斷電后數(shù)據(jù)會丟失。代表廠商有美光、三星、SK 海力士。

lNAND Flash（閃存）：具有非易失性，即使斷電數(shù)據(jù)也能保存，常用于固態(tài)硬盤（SSD）、USB 閃存驅(qū)動器等大容量數(shù)據(jù)存儲。

lHBM（高帶寬內(nèi)存）：專為 AI 訓(xùn)練等高性能計算場景設(shè)計，具備高帶寬、低延遲特性，能滿足 AI 模型對海量數(shù)據(jù)的快速讀寫需求，大幅提升計算效率。目前，三星、SK 海力士等廠商在 HBM 領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，其 HBM 產(chǎn)品為 AI 服務(wù)器提供了強大的存儲支持。

趨勢：隨著 AI 模型的規(guī)模和復(fù)雜度不斷增加，對存儲的帶寬和容量要求也越來越高。HBM 等高帶寬存儲技術(shù)將在 AI 硬件中得到更廣泛的應(yīng)用，同時，存儲器件也在不斷朝著更高密度、更低功耗的方向發(fā)展，以滿足數(shù)據(jù)中心等大規(guī)模 AI 計算場景的需求。

中游 AI 硬件設(shè)備

1. AI 訓(xùn)練設(shè)備：

類型：高性能計算集群（HPC）是 AI 訓(xùn)練的核心設(shè)備，包括超級計算機與專用 AI 集群。這些集群通常由多個計算節(jié)點組成，每個節(jié)點配備高性能的處理器、GPU 等計算芯片，通過高速網(wǎng)絡(luò)連接，實現(xiàn)大規(guī)模的并行計算 。

代表案例：NVIDIA DGX 系統(tǒng)是一款專為 AI 計算設(shè)計的高性能計算平臺，集成了多個 NVIDIA GPU 和高速網(wǎng)絡(luò)，能夠提供強大的算力支持；華為 Atlas 系列 AI 計算平臺基于昇騰芯片，提供了從邊緣到數(shù)據(jù)中心的全場景 AI 計算解決方案 。

代表廠商：NVIDIA、華為。

2. 網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)中心硬件：

類型：網(wǎng)絡(luò)設(shè)備包括高速交換機、光模塊（如 400G/800G），用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高速傳輸和交換；數(shù)據(jù)中心設(shè)備則包括服務(wù)器（如 AI 專用服務(wù)器）、電源管理設(shè)備、冷卻系統(tǒng)等，為 AI 計算提供基礎(chǔ)設(shè)施支持 。

代表廠商：思科、浪潮、新華三、寧暢、超聚變等。

趨勢：為了滿足 AI 計算對數(shù)據(jù)傳輸速度和穩(wěn)定性的要求，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備正朝著更高帶寬、更低延遲的方向發(fā)展。例如，400G/800G 光模塊的應(yīng)用逐漸普及，能夠?qū)崿F(xiàn)更高速的數(shù)據(jù)傳輸。同時，數(shù)據(jù)中心設(shè)備也在不斷優(yōu)化，以提高能源效率和計算性能，如采用液冷技術(shù)的服務(wù)器能夠更好地解決散熱問題，提高設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性。

下游垂直行業(yè)設(shè)備

1. 邊緣計算設(shè)備：

類型：邊緣計算設(shè)備是部署在靠近終端的小型算力設(shè)備，如邊緣 AI 芯片模組、AI 盒子、工業(yè)級計算設(shè)備等。它們能夠在本地對數(shù)據(jù)進行實時處理和分析，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度 。

代表案例：NVIDIA Jetson 系列是一系列面向邊緣計算的 AI 平臺，提供了豐富的硬件接口和軟件支持，能夠方便地集成到各種邊緣設(shè)備中；Intel Movidius 系列則專注于提供低功耗、高性能的邊緣 AI 計算解決方案，適用于智能攝像頭、無人機等設(shè)備；樹莓派（附加 AI 加速模塊）作為一款開源的單板計算機，通過添加 AI 加速模塊，也能夠?qū)崿F(xiàn)邊緣 AI 計算功能 。

2. 智能安防：

AI 攝像頭、人臉識別門禁系統(tǒng)等廣泛應(yīng)用，如人臉識別、行為分析、異常檢測等功能，有力保障了城市安全。通過 AI 技術(shù)對監(jiān)控視頻的實時分析，能快速定位可疑行為和人員，大幅提升安防效率，降低人力成本 ，并能在事后通過智能檢索快速回溯相關(guān)事件，為案件偵破提供有力支持。

3. 自動駕駛與智能網(wǎng)聯(lián)汽車：

自動駕駛計算平臺、車載攝像頭、雷達等是關(guān)鍵設(shè)備。例如自動駕駛技術(shù)的廣泛應(yīng)用不僅提高出行的安全性，減少人為失誤導(dǎo)致的交通事故，還能提升交通效率，緩解交通擁堵，同時為智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展奠定基礎(chǔ)，實現(xiàn)車與車、車與基礎(chǔ)設(shè)施之間的信息交互，拓展更多增值服務(wù)，如遠程車輛控制、實時路況導(dǎo)航等。

4. 工業(yè)自動化：

工業(yè)機器人、智能檢測設(shè)備等助力工業(yè)智能化升級。它們能實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化控制、精準裝配、質(zhì)量檢測等功能，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，降低廢品率，還能在危險、惡劣環(huán)境下替代人工操作，保障工人安全。通過工業(yè)大數(shù)據(jù)和 AI 分析，還能優(yōu)化生產(chǎn)流程，實現(xiàn)預(yù)測性維護，減少設(shè)備停機時間。

5. 醫(yī)療設(shè)備：

AI 輔助診斷設(shè)備等為醫(yī)療診斷提供更準確高效的手段。GE 醫(yī)療、聯(lián)影醫(yī)療等廠商產(chǎn)品實現(xiàn)醫(yī)療影像智能分析和疾病診斷，輔助醫(yī)生工作。例如在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，AI 能快速識別 X 光、CT、MRI 等影像中的異常，幫助醫(yī)生更準確地發(fā)現(xiàn)早期病變，提高診斷準確率，縮短診斷時間，使患者能得到更及時的治療。同時，AI 還能對醫(yī)療數(shù)據(jù)進行分析挖掘，輔助醫(yī)療決策，推動精準醫(yī)療發(fā)展。

AI 硬件的發(fā)展趨勢

1.邊緣計算爆發(fā)

邊緣計算設(shè)備正朝著小型化、低功耗化的方向發(fā)展，這一趨勢使其能夠更便捷地部署在靠近終端的場景中，有力地推動了 AI 向終端的滲透。在工業(yè)檢測領(lǐng)域，邊緣計算設(shè)備能夠?qū)崟r分析傳感器采集到的數(shù)據(jù)，快速準確地預(yù)測設(shè)備故障，及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問題，從而實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的精準控制，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。以智能工廠中的自動化生產(chǎn)線為例，邊緣計算設(shè)備可以實時監(jiān)測生產(chǎn)線上各個設(shè)備的運行狀態(tài)，通過對振動、溫度、電流等數(shù)據(jù)的分析，提前預(yù)警可能出現(xiàn)的故障，避免生產(chǎn)線的停機，減少生產(chǎn)損失。

2.寬禁帶半導(dǎo)體助力硬件效率提升

SiC（碳化硅）/GaN（氮化鎵）器件在 AI 設(shè)備電源管理中得到了越來越廣泛的應(yīng)用，它們?yōu)樘嵘?AI 硬件的能效帶來了顯著的效果。與傳統(tǒng)的硅基半導(dǎo)體器件相比，SiC/GaN 器件具有寬禁帶寬度、高電子遷移率和擊穿電場強度等優(yōu)異特性，使其能夠在高溫、高壓、高頻的環(huán)境下穩(wěn)定工作。在數(shù)據(jù)中心的 AI 服務(wù)器中，采用 SiC 功率器件可以將電源轉(zhuǎn)換效率大幅提升。這不僅降低了服務(wù)器的能耗，減少了運行成本，還減輕了散熱系統(tǒng)的負擔(dān)，提高了服務(wù)器的穩(wěn)定性和可靠性。隨著技術(shù)的不斷進步和成本的逐漸降低，SiC/GaN 器件有望在更多的 AI 設(shè)備中得到應(yīng)用，進一步推動 AI 硬件的發(fā)展。未來，我們可能會看到更多采用寬禁帶半導(dǎo)體器件的 AI 芯片、邊緣計算設(shè)備和數(shù)據(jù)中心服務(wù)器，它們將以更高的效率和更低的能耗，為 AI 技術(shù)的應(yīng)用提供更強大的支持。

3.定制化 ASIC 加速普及

隨著 AI 應(yīng)用場景的日益細分，特定場景對算力優(yōu)化的需求愈發(fā)迫切，定制化 ASIC（專用集成電路）應(yīng)運而生。在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，定制化 ASIC 能夠針對文本處理的算法和任務(wù)特點進行優(yōu)化，顯著提升文本處理的速度和準確性。它可以快速地對大量的文本數(shù)據(jù)進行分析、理解和生成，為智能語音助手、機器翻譯、文本分類等應(yīng)用提供高效的計算支持。在圖像處理領(lǐng)域，定制化 ASIC 同樣表現(xiàn)出色，能夠快速處理圖像數(shù)據(jù)，實現(xiàn)圖像識別、目標檢測、圖像分割等功能。在智能安防監(jiān)控系統(tǒng)中，定制化 ASIC 芯片可以實時分析監(jiān)控視頻中的圖像，準確識別出人員、車輛、異常行為等信息，為安防決策提供有力依據(jù)。

4.高帶寬存儲需求激增

隨著 AI 模型的復(fù)雜度不斷提升，對高帶寬存儲的需求呈現(xiàn)出激增的態(tài)勢。AI 模型的訓(xùn)練和推理過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的讀寫速度對模型的性能和效率有著至關(guān)重要的影響。HBM（高帶寬內(nèi)存）等高性能存儲專為 AI 訓(xùn)練等高性能計算場景而設(shè)計，具有高帶寬、低延遲的特點，能夠滿足 AI 模型對數(shù)據(jù)快速讀寫的嚴格要求。在訓(xùn)練大型語言模型時，模型參數(shù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量巨大，需要頻繁地讀取和寫入數(shù)據(jù)。HBM 能夠提供高速的數(shù)據(jù)傳輸通道，大大縮短了數(shù)據(jù)的讀寫時間，加速了模型的訓(xùn)練過程。如果使用傳統(tǒng)的存儲設(shè)備，由于其帶寬和延遲的限制，會導(dǎo)致模型訓(xùn)練時間大幅延長，效率低下。

隨著 AI 技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，模型的規(guī)模和復(fù)雜度還將不斷增加，對高帶寬存儲的需求也將越來越高。高帶寬存儲技術(shù)將成為推動 AI 硬件及設(shè)備發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。為了滿足這一需求，存儲廠商不斷加大研發(fā)投入，推出更高性能的存儲產(chǎn)品。未來，我們有望看到更高帶寬、更大容量的存儲設(shè)備出現(xiàn)，為 AI 的發(fā)展提供更強大的存儲支持，助力 AI 在更多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破和創(chuàng)新。

5.光子計算興起

光子芯片在高速數(shù)據(jù)處理方面展現(xiàn)出了巨大的潛力，為 AI 計算帶來了革命性的提升。光子芯片以光子作為信息載體，利用光的高速傳播特性，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的超高速傳輸和處理。在 AI 計算中，光子芯片可以通過光信號的并行處理，快速完成大規(guī)模的矩陣運算和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，極大地提高了 AI 模型的訓(xùn)練和推理速度。與傳統(tǒng)的電子芯片相比，光子芯片具有高速、低功耗、并行性強等優(yōu)勢。光子的傳播速度接近光速，遠遠超過電子的傳輸速度，這使得光子芯片能夠在極短的時間內(nèi)處理大量的數(shù)據(jù)。同時，光子芯片在運行過程中產(chǎn)生的熱量較少，功耗更低，有利于降低設(shè)備的能耗和散熱成本。

雖然目前光子計算技術(shù)尚處于發(fā)展階段，面臨著制造工藝復(fù)雜、成本較高以及與現(xiàn)有計算機系統(tǒng)兼容性等問題，但隨著科研人員的不斷探索和創(chuàng)新，這些問題正在逐步得到解決。未來，光子計算有望成為 AI 計算的重要方向，為 AI 技術(shù)的發(fā)展注入新的活力。一旦光子芯片技術(shù)成熟并實現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用，將會推動 AI 在各個領(lǐng)域的應(yīng)用取得更大的突破，如更智能的自動駕駛系統(tǒng)、更精準的醫(yī)療診斷、更高效的智能安防等。

結(jié)語

AI 產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展不僅將推動科技的進步，還將深刻影響經(jīng)濟和社會的發(fā)展。它將催生新的產(chǎn)業(yè)和商業(yè)模式，創(chuàng)造更多的就業(yè)機會，提高生產(chǎn)效率和生活質(zhì)量。但與此同時，AI 產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也帶來了一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)隱私、倫理道德、就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等問題，需要我們共同努力，制定相應(yīng)的政策和規(guī)范，確保 AI 技術(shù)的健康、可持續(xù)發(fā)展。

AI 服務(wù)器電源：下一篇的探索之旅

隨著 AI 算力需求的不斷增長，AI 服務(wù)器電源的功率和效率要求也將不斷提高。未來，AI 服務(wù)器電源將朝著更高功率、更高效率、更智能化的方向發(fā)展，為 AI 服務(wù)器的穩(wěn)定運行提供可靠的電力保障。其中有著許多值得探究的奧秘。下一篇文章，我們將聚焦 AI 服務(wù)器電源，圍繞其架構(gòu)、發(fā)展空間與趨勢展開闡述。

參考資料：

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[3]一分鐘看懂，AI 全產(chǎn)業(yè)鏈，誰是龍頭！(長文附圖)[EB/OL].(2025-01-28)[2024-11-27].一分鐘看懂，AI全產(chǎn)業(yè)鏈，誰是龍頭?。ㄩL文附圖）|產(chǎn)業(yè)鏈|人工智能|應(yīng)用層|服務(wù)器|算法_手機網(wǎng)易網(wǎng)

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[5]趨勢研判！2025 年中國算力網(wǎng)絡(luò)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜、發(fā)展歷程、市場規(guī)模及未來前景分析：算力需求爆發(fā)式增長，算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)加速推進 [圖][EB/OL].(2025-02-10)[2024-11-27].趨勢研判！2025年中國算力網(wǎng)絡(luò)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜、發(fā)展歷程、市場規(guī)模及未來前景分析：算力需求爆發(fā)式增長，算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)加速推進[圖]_智研咨詢

[6]AI 算力產(chǎn)業(yè)鏈如何解讀？一文看懂 [EB/OL].(2024-09-26)[2024-11-27].AI算力產(chǎn)業(yè)鏈如何解讀？一文看懂 文章整理：鄭竹英（Tetikuei），轉(zhuǎn)載請注明來源自ChatGPT爆紅以來，生成式AI（AIGC）已迅速成為ICT領(lǐng)域... - 雪球

注釋：本文含AI生成部分，請仔細甄別。

審核編輯 黃宇