​​人工智能技术的两层基础支撑分别为硬件支撑层与数据管理层，它们共同构成了AI系统的核心基础，保障了从算力供给到数据处理的全链条运作。​​

硬件支撑层是AI的“身体”，提供必要的物理计算资源。这一层的主要构成包括通用处理器（如GPU、TPU、NPU等）和专用硬件设备（如智能传感器、算力中心）。这些硬件为AI算法的运行提供算力，支持大规模并行计算与分布式数据处理。例如，NVIDIA的H100芯片通过Transformer引擎优化深度学习任务，在高效且节能的同时推动AI性能提升。硬件层的每一次技术进步都直接影响AI系统的运行效率与适用场景，因此被视为人工智能产业链的根基。

数据管理层是AI的“燃料库”，负责数据全生命周期的管理与运用。其涵盖数据的采集、存储、处理与安全多个方面，包括云计算、大数据基础架构，以及数据采集标注、加工清洗等具体操作。尤其随着隐私保护机制的完善，联邦学习、差分隐私等技术在数据使用过程中作用显著，确保高效利用的同时兼顾信息安全性。数据的质与量直接决定算法的优化潜力，高质量数据管理成为AI技术持续发展的关键保障。

AI硬件与数据管理是支撑所有上层技术应用的基石。硬件决定了计算能力的上限，数据则为算法提供学习素材。两者在人工智能产业链中协同运作，彼此依赖，缺一不可。未来随着大模型技术演进及行业场景深化应用，硬件计算效能与数据管理机制将持续迭代，成为驱动人工智能革新发展的重要引擎。