平台与工具层，能够大幅降低 AI 的开发、部署和应用门槛。平台与工具向专业化、轻量化、普惠化转型，催生一批聚焦大模型开发平台和工具链的AI 原生企业，包括：大模型专用开发框架与编译工具，专为大模型训练、部署设计，优化大模型开发效率（如快速迭代、跨硬件适配），如MLIR、TVM 等开源编译框架；大模型低代码/ 无代码开发平台，无需专业AI 工程师，通过拖拽、模板等方式，让非技术人员快速调用大模型能力，构建大模型应用，是大模型普惠化的核心工具；MaaS（模型即服务）平台与API 服务，将大模型能力封装为API，企业无需自行研发/ 部署大模型，通过调用API 即可使用大模型能力，催生"模型分发---API 调用---定制化服务"的全新生态。提示工程工具与提示词市场，帮助用户优化提示词、生成提示词模板，甚至搭建提示词交易市场，降低大模型使用门槛，是大模型催生的全新工具品类。
数据与知识工程层，为AI 模型（尤其是大模型）提供高质量、合规的数据支撑。大模型的发展推动数据服务从粗放式向精细化、合规化、专业化转型，催生多个全新细分领域，包括：大模型专用多模态数据标注服务，针对大模型训练需求，提供文本、语音、图像、视频、点云等多模态数据标注，标注精度高、场景复杂（如4D 点云标注、多模态对齐标注），结合AI 技术提升标注效率，是大模型高质量训练的核心支撑；大模型数据清洗与增强服务，针对大模型训练数据的"噪声、重复、偏见"等问题，进行精细化清洗，同时通过合成数据、数据扩充等方式，提升数据量与多样性，解决大模型高质量数据短缺问题；大模型数据质检服务，核心围绕大模型训练、标注、清洗后的全流程数据质量开展评测、校验与优化，涵盖数据准确性、完整性、一致性、合规性等核心维度，是保障大模型训练效果与合规性的核心配套。隐私计算（联邦学习、安全多方计算）平台与
服务，解决大模型数据共享与合规的矛盾，催生全新的服务模式；大模型专用知识图谱构建与优化服务，区别于传统知识图谱，专为大模型设计，将行业隐性知识转化为结构化知识，融入大模型训练，提升大模型的逻辑推理与行业适配能力（如法律、工业知识图谱）。催生了知识图谱构建、规则库开发、领域知识服务等新产业；数据确权与交易，针对大模型训练数据，提供确权、定价、交易服务，规范数据流通，保障数据提供者权益，是大模型数据生态的重要组成部分。具身智能数据服务，专为具身智能大模型提供多模态数据采集、标注与处理服务，涵盖机器人末端执行器位姿、关节空间状态等多维度数据，解决具身智能数据稀缺问题；向量数据库即服务，降低非结构化数据管理门槛。
应用服务与生态层，将AI（大模型）技术落地到具体行业场景，实现商业价值，大模型的出现催生了一批全新的应用场景与服务模式，包括：AIGC 内容创作（多模态），依托大模型生成文本、图像、视频、音频等内容，区别于传统内容创作（人工主导），实现"AI 主导、人工辅助"，催生全新的内容生产模式；生成式AI 搜索，区别于传统搜索引擎（关键词匹配、链接罗列），基于大模型实现"自然语言对话式搜索"，直接输出精准答案，优化信息检索逻辑；垂直行业大模型应用解决方案，结合垂直行业场景，基于大模型打造一体化解决方案，不局限于单一功能，优化行业业务流程（如医疗诊断、法律合同审查、工业质检）；大模型适配型智能硬件与AI 机器人，区别于传统单一功能智能硬件，此类产品内置轻量化大模型，具备自主交互、场景适配、多任务处理能力，实现"硬件+ 大模型"深度融合，按应用场景分为消费级智能硬件、工业级机器人、服务类机器人三大细分，是大模型向物理世界落地的核心载体。大模型辅助智能驾驶服务，依托大模型的环境感知、逻辑决策、应急处理能力，辅助提升自动驾驶安全性与适配性，覆盖车载AI 交互、自动驾驶算法优化、路侧AI 感知等细分场景，区别于传统自动驾驶（依赖规则算法），具备更强的复杂路况适配能力；通用AI Agent 工具服务，基于大模型的多任务处理、自主决策能力，打造通用型AI 智能，无需人工干预即可完成日程规划、邮件处理、多平台协同、信息汇总等复杂任务，适配个人办公、中小企业管理等场景。AI 安全与治理服务，大模型的规模化应用带来安全风险（如模型偏见、恶意生成、数据泄露），此类服务聚焦大模型安全审计、偏见检测、内容风控，是大模型合规落地的核心配套。AI 职业教育、技能培训等新产业，为AI 产业链持续发展提供人才支撑。