人工智能神經網絡基礎設施是指在人工智能系統中，支撐神經網絡模型訓練和部署的底層硬件與軟件框架。其核心包括高性能計算資源（如GPU、TPU）、分布式存儲系統、數據處理工具以及深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）。這些基礎設施確保了神經網絡能夠高效處理海量數據，進行復雜的模式識別和預測任務。

在應用軟件開發層面，人工智能的核心在于利用神經網絡基礎設施構建智能解決方案。開發過程涉及數據預處理、模型設計、訓練優化和部署集成。例如，在自然語言處理領域，開發者使用預訓練模型（如BERT或GPT）為基礎，通過微調適應特定任務，如智能客服或文本生成。在計算機視覺中，卷積神經網絡被應用于圖像分類、目標檢測等場景。

關鍵挑戰包括數據質量、模型可解釋性以及計算資源管理。隨著邊緣計算和聯邦學習的發展，基礎設施將更趨分布式，應用軟件也將更注重隱私保護和實時性能。神經網絡基礎設施是AI應用的基石，而軟件開發則是實現其價值的關鍵橋梁。