人工智能基础层定义：算力、算法、数据是人工智能产业发展的三大要素。基于此，艾瑞定义人工智能基础层是支撑AI应用模型开发及落地的必要资源，主要包括智能计算集群、智能模型敏捷开发工具、数据基础服务与治理平台三大模块。

　　2、依托AI基础层资源，AI企业可有效应对下游客户的长尾应用需求，将其高频应用转化为新主营业务，寻找业务增长突破点；

　　3、基础层工具属性标志着AI产业社会化分工的出现，AI产业正逐步进入各产业深度参与、双向共建的效率化生产阶段。

　　智能计算集群：提供支撑AI模型开发、训练或推理的算力资源，包括系统级AI芯片和异构智能计算服务器，以及下游的人工智能计算中心等

　　智能模型敏捷开发工具：包括开源算法框架、提供AI技术能力调用的AI开放平台和AI应用模型效率化生产平台。API规模经济与效率化生产平台杠杆增效共拓产业广度与深度。

　　数据基础服务与治理平台：实现AI应用所需的数据资源生产与治理，提供AI基础数据服务及面向AI的数据治理平台

　　人工智能基础层资源向集约型发展：伴随各行业智能化转型的迫切需求，艾瑞认为人工智能基础层发展总体向好。在人工智能由技术落地应用阶段向效率化生产阶段转变的背景下，人工智能基础层的各模块工具有望走向集约型的生产模式。

　　人工智能基础层资源自主可控展望：基础层全栈的自主可控建设目前还处在萌芽阶段。未来或将有更多企业自研开源框架，国产的操作系统与数据库等软件配套设施将稳步崛起，算力模块的智能服务器国产化率也将逐步提升。