AI基础设施指的是为AI研究、开发和应用提供支持的软硬件、网络、数据等基本资源和平台。它是AI技术持续创新和推广应用的基础，能够为各行各业提供更好的服务和解决方案。具体来说，AI基础设施包括以下几个方面：

计算设备：包括CPU、GPU、FPGA等芯片，以及云计算、边缘计算等计算资源，用于快速处理和分析海量数据。

存储设备：包括硬盘、闪存、数据库等，用于存储大量的数据和模型参数。

网络设备：包括交换机、路由器、负载均衡器等，用于实现计算设备之间的高效通信和数据传输。

开发工具和平台：包括深度学习框架、模型库、自动化工具等，用于快速构建、训练和部署人工智能模型。

安全和隐私保护设备：包括身份验证、加密、防火墙等，用于确保人工智能系统的安全性和隐私性。

这些设施共同构成了人工智能技术栈的基本组成部分，为人工智能系统的构建、部署和管理提供了必要的基础设施。