AI的三件套，包括：数据、算法及算力。数据是 “生产原料”，提供 AI 学习的基础信息；算法是 “生产工艺”，决定加工数据的步骤，以及以产生智能的决策；算力是 “生产设备”，支撑算法高效地处理海量数据，见原创图1。
1：AI三件套
一、数据
从某个组织的视角来看，数据分为内部产生的数据，以及外部获取的数据。
2、数据类型：结构化数据，一般能放置于Excel表格中的数据都是结构化数据；非结构化数据，如音视频文件等；半结构化数据，如XML、HTML、JSON、标注数据等，这些半结构化数据一般有固定的表达形式。
3、数据商业：
（1）数据生产：最广泛，组织、个人等使用手机、电脑进行联网访问，就会留下各种各样的数据，以及针对这些海量数据的再加工和深加工。
（2）数据清洗：数据标注等商业。盈利模式：数据标注SaaS平台，以及进行数据清洗、标注等再加工服务性收费
（3）数据使用：搜索、商分、研报、报表、BI等商业。盈利模式：围绕数据深加工等的增值服务性收费
（4）数据交易：数据交易所、各省市数据集团等商业，提交数据交易中介服务，规范数据资产，引导行业发展。盈利模式：数据资产供需双方的交易性收费
（5）数据保护：安全软件、数据恢复等商业，盈利模式有：软件授权费、围绕数据的服务性收费
（6）数据存储：存储设备、数据库软件等商业。盈利模式有：设备硬件等产品销售收入，数据库软件产品的销售收入
二、算法
1、算法理解：简单理解算法就是一份“操作说明书”，教会人或者机器，一步步应该怎么做，以及做什么，做完之后有什么响应等。从数学角度来看，算法就是计算（解题）的方法，从加减乘除到微积分到博弈论、拓扑学等，均是算法的基础，网上的“数据深渊图”可以清晰的看到数学的难度，这也是算法的难度深渊图。
2、算法商业：
（1）算法即服务，如科大讯飞的语音识别、旷视科技的人脸识别、DeepSeek的大语言模型等
（2）算法驱动的软件服务，这个是常见的“AI+”，提供基于AI的软件，如AI客服、AI营销、AI设计、AI招聘等。
（3）算法驱动的综合解决方案，如智能扫地机器人、无人驾驶汽车等
三、算力
1、算力理解：算力顾名思义就是计算的能力，高算力的外在体现说白了就是性能特别牛逼的“电脑”。“电脑”性能好是主要是因为芯片，所以不管是IC设计牛、晶圆制造牛、还是封装测试牛，总之芯片产业的这三个环节牛逼就能提高单体“电脑”的算力。
2、算力商业：
（1）芯片产业：
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IC设计：使用EDA软件，设计芯片的功能、性能、电路图等。就像建筑师设计房屋蓝图，如华为海思、高通、英伟达等
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晶圆制造：在硅晶圆上，通过光刻、刻蚀、离子注入等数复杂工序，将设计好的电路图“雕刻”出来。就像根据蓝图施工，盖出房子的主体结构。如台积电、三星、中芯国际。
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封装与测试：将制造好的晶圆切割成独立的晶片，然后进行包装、安置、固定、密封，并引出接口引脚。相当于给建好的“毛坯房”进行装修、安装门窗、接通水电燃气，让它能正常使用并抵御外界风雨。测试即在整个生产过程中和封装后，对芯片进行全面的功能和质量检测，确保良品率，如长电科技、通富微电等。
（2）算力服务商：就是常见的云服务商，包括公有云，如阿里云、腾讯云等；托管机房等，如联通、电信等；
总结一下：最终通过数据、算法、算力整合出来的AI，就具有无与伦比的想象空间。
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