“AI分层”通常指‌技术架构分层‌或‌产业生态分层‌，具体分法取决于应用场景。以下是三种主流的分层逻辑：

1. 产业生态分层（宏观视角）

由英伟达提出，将AI生态自下而上划分为五层，强调底层依赖关系：

    ‌能源层‌：最底层，提供实时电力支撑。

‌    芯片层‌：将能源转化为计算能力（如GPU、TPU）。

‌    基础设施层‌：包括数据中心、冷却系统、网络及“AI工厂”编排系统。

‌    模型层‌：具备理解多模态信息能力的算法核心。

‌    应用层‌：创造经济价值的终端场景（如机器人、药物发现）。‌‌

2. 技术架构分层（开发视角）

从底层硬件到上层应用的标准技术栈划分：

    ‌基础设施层‌：提供算力（GPU集群）、存储（分布式文件系统）和网络（RDMA）。

‌    框架层‌：开发工具集（如PyTorch、TensorFlow），负责自动微分与分布式训练。

‌    模型层‌：算法核心，包含预训练大模型（通用/垂直）及架构设计（Transformer/MoE）。

‌    接口/能力层‌：将模型能力封装为标准化API（如NLP、CV接口），支持快速集成。

‌    应用层‌：面向用户的最终产品（如智能客服、Copilot、自动驾驶）。‌‌

3. 企业级Agent分层（业务落地视角）

针对企业AI工作台的四层架构，侧重执行与安全：

    ‌交互层‌：CUI对话界面及运维审计界面，最小化技术细节暴露。

‌    Agent执行层‌：“大脑”部分，负责推理、规划、工具调用及长短期记忆管理。

‌    本体层‌：枢纽组件，负责业务系统CLI映射、安全校验及权限控制。

‌    业务系统层‌：外部对象，包含CRM、ERP等实际业务应用及知识库。‌‌

    若指‌图像处理中的AI分层‌（如照片拆解），则是通过语义分割将单图分解为多个带透明通道的独立图层（前景、背景、阴影等），用于设计编辑。‌‌