带你构造AI技术栈版图（上）

从2022年11月ChatGPT的问世，到现在已经两年有余，AI大模型相关技术在不断的发展，相关的AI智能产品也在不断走向成熟。

现如今AI大模型的应用普及，让手机里的语音助手能听懂你的玩笑，让电商平台的推荐系统比闺蜜更懂你的喜好，这些看似“聪明”的功能背后，都是AI技术在发挥作用。就像当年电脑普及催生了程序员这个职业，AI时代正在创造全新的技术需求。

不论你是想开发更智能的App，还是希望不被技术浪潮淘汰，学习AI都像学用电脑一样正在变成必备技能。别被“人工智能”四个字吓到，其实它就像学做菜：掌握几样核心原料（数据），了解常用厨具（算法），再练几道招牌菜（应用场景），你也能用AI做出让人惊叹的“数字料理”。

这篇文章我们就一起来梳理一下AI大模型技术发展至今都出现了哪些相关的技术？这些技术都可以分为哪几类？它们的关系如何？我们如何定位自己想要开发的产品？

AI领域技术栈分类

在我明确了相关问题后，与DeepSeek的对话中简要梳理出来了一些AI领域相关技术栈的分类，并把它梳理成了一张图：

然后我来由下向上解释一下这张图：

1）基础设施层（硬件支撑）

这是AI世界的“钢筋水泥”，提供最底层的算力和存储支持。如果把AI比作一辆跑车，基础设施层就是发动机和油箱——没有它们，再好的算法也跑不起来。

核心组件：GPU（如NVIDIA的A100显卡）、AI专用芯片、高速存储设备（如NVMe SSD）。

作用：就像发电厂为城市供电，这些硬件为模型训练和推理提供“动力”。例如，训练GPT-4需要上万块GPU协同工作，而手机人脸识别则依赖芯片的实时计算能力。

2）框架层（开发工具集）

这是开发者的“工具箱”，把复杂的数学计算包装成简单易用的接口。

代表工具：PyTorch（科研首选，灵活调试模型）、TensorFlow（适合产品部署）。

核心功能：自动微分（自动计算梯度）、分布式训练（拆分大模型到多卡运行）、模型导出（将训练好的模型变成可部署的文件）。 开发者用PyTorch写几行代码就能构建神经网络，就像用乐高积木搭房子，无需从零制造每个零件。

3）模型层（算法核心）

AI的“大脑”所在，决定了系统能做什么、做多好。

典型模型：

• 通用大模型：如GPT-4（聊天、写作全能选手）
• 垂直模型：如DeepSeek-V3（专注数学推理）
• 创新架构：如Mamba（用新方法处理长文本）、MoE（混合专家系统，像多个专业顾问组队工作）

核心价值：这些预训练好的模型就像“预制菜”——开发者不需要从零训练，下载调整即可使用。例如用Qwen模型快速搭建一个中文客服机器人。

4）接口层（连接桥梁）

让AI能力“接地气”的关键转换层，把复杂的模型变成人人可用的服务。

典型形态：

• 开发接口：OpenAI API（用HTTP调用GPT）、LangChain（串联多个AI工具）
• 本地化工具：Ollama（在个人电脑运行大模型）
• 自动化平台：Zapier（连接AI与日常办公软件）

实际作用：就像手机充电器的转换头——把模型层的“高压电”转换成应用层需要的“安全电压”。例如通过Hugging Face接口，5行代码就能给图片添加AI滤镜。

5）应用层（用户触点）

普通人直接感知的AI形态，把技术转化为实际价值。

典型应用：

• 开发者工具：Github Copilot（写代码时自动补全）
• 生产力增强：IDE插件（用AI检查代码错误）
• 消费级产品：ChatGPT（直接对话的智能助手）

创新趋势：

• AI智能体：能自主完成复杂任务（如自动订机票+规划行程）
• 硬件融合：AI加持的智能眼镜、翻译机等实体设备

这种分层设计让每个环节专注核心能力——就像餐厅后厨分工，有人专攻火候（硬件层），有人负责调味（模型层），最后服务员（应用层）把美味菜肴呈现给食客。