马竞怡
🔬 从硬件制造切入：AI芯片产业链图谱这个项目专注于AI芯片这个硬件核心，提供了一个非常直观的交互式可视化图谱。· 核心视角：AI硬件产业链，包括芯片设计、晶圆制造、HBM存储、封装测试等环节。· 特点：它基于2025年产业数据，以节点大小代表营收、连线粗细代表供应链关系。你可以用它直观地看到英伟达、华为海思、台积电、SK海力士等主要玩家在产业链上下游的联动与价值分配。· 快速上手：直接访问其GitHub Pages部署的在线版，或克隆到本地运行。🏗️ 聚焦开源与工具链：开源AI技术栈地图这两个项目都专注于AI的基础设施和工具链，相当于AI开发者的“地图”。· Open Source AI Stack Gap Map (currentai-org/os-ai-map)：这份地图数据驱动、方法论清晰。它按类别和层次梳理了开源AI项目，并围绕开放性、普及度、能力三个维度进行评分，从而识别出开源生态中的薄弱环节（“Gap”）。它背后的YAML数据也是开源的，你也可以贡献。· AI Enablement Stack (healthproventures/ai-enablement-stack)：这是一个社区驱动、面向应用开发的地图。它将AI开发工具分成了从基础设施到智能代理应用的五个层级，对工程团队选型参考价值较大。🕸️ 更广的产业网络：公司与研究生态这两个项目更偏向于宏观视角，一个侧重公司商业，一个侧重学术研究。· Oh My AI Company (yan5xu/oh-my-ai-company)：一份持续更新的AI公司研究图谱，侧重于商业视角。它把公司、创始人、投资机构、融资事件、竞品关系等沉淀成一个可查询的网络，目前已覆盖70多家公司和80多家投资机构。如果你关注AI的商业化和投融资，这里会是一个不错的起点。· LLM知识图谱 (kuhung/llm-graph)：专注于大语言模型领域的学术和产业关系网。它使用Neo4j图数据库，展示模型、技术、公司和研究者之间的深层关系，适合进行技术演进或学术研究。
发布于 广东
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