تشمل البنية التحتية للحوسبة أيضًا البنية التحتية ذات الصلة، بما في ذلك تقنيات مراكز البيانات والشبكات والأمن. تُعدّ مراكز البيانات مرافق مهمة توفر موارد حوسبة وتخزين مركزية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وتحتاج إلى قدرات فعّالة لإدارة مراكز البيانات وصيانتها. أما تقنية الشبكات فهي تقنية نقل البيانات من موقع إلى آخر، ويجب أن تضمن استقرار الشبكة وأمانها. أما تقنية الأمن فهي تقنية حماية البيانات والأنظمة، ويجب أن تضمن عدم تسريبها أو اختراقها. تُعدّ البنية التحتية للحوسبة مجالًا متنوعًا ومتعدد الجوانب، ويتطلب تطويرها وإنشاؤها تعاونًا ودعمًا من جميع الأطراف.
يتألف سوق الحوسبة الموزعة بالذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي من ثلاثة أجزاء: رقائق الحوسبة (55-75%)، والذاكرة (10-20%)، ومعدات الشبكة (10-20%). رقائق الحوسبة، والمعروفة أيضًا باسم رقائق الحوسبة أو وحدات المعالجة، هي رقائق مصممة خصيصًا لأداء مهام الحوسبة. وبالمقارنة مع الرقائق التقليدية متعددة الأغراض، فإن رقائق الحوسبة مُحسّنة لمهام حوسبة محددة وتتمتع بكفاءة حوسبة أعلى واستهلاك أقل للطاقة. ولرقائق الحوسبة مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي، والحوسبة السحابية، وإنترنت الأشياء، والبيانات الضخمة، وغيرها من المجالات. تُسمى رقائق الذكاء الاصطناعي أيضًا بمسرعات الذكاء الاصطناعي أو بطاقات الحوسبة، وهي وحدات مخصصة لتسريع عدد كبير من مهام الحوسبة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي (لا تزال وحدة المعالجة المركزية تتولى المهام غير الحاسوبية الأخرى). من منظور البنية التقنية، تنقسم رقائق الحوسبة بشكل رئيسي إلى ثلاث فئات: وحدة معالجة الرسومات (GPU)، ووحدة FPGA، ودائرة متكاملة محددة التطبيقات (ASIC). وهي الطرق التقنية التي يمكن تسويقها على نطاق واسع وهي ساحة المعركة الرئيسية لرقائق الذكاء الاصطناعي. وحدة معالجة الرسومات (GPU) هي شريحة ذكاء اصطناعي متعددة الأغراض، متطورة نسبيًا، بينما تُعدّ FPGA وASIC شرائح مُخصصة جزئيًا وكاملة لتلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي. وحدة معالجة الرسومات (GPU) هي شريحة مُحسّنة لمهام الحوسبة، مثل عرض الرسومات والتعلم العميق، وتتميز بميزتي التوازي العالي والكفاءة العالية. وحدة معالجة الرسومات (GPU) هي مفهوم طرحته شركة NVIDIA لأول مرة عند إصدارها شريحة معالجة الرسومات NVIDIA GeForce 256 في أغسطس 1999. قبل ذلك، نادرًا ما كانت تُعتبر شريحة العرض التي تُعالج مُخرجات الصور في الحاسوب وحدة حوسبة مستقلة.

وظائف شرائح FPGA غير ثابتة بعد التصنيع. يمكن للمستخدمين تخصيص وظائف شرائح FPGA وفقًا لاحتياجاتهم الفعلية من خلال برنامج EDA المخصص الذي توفره شركة شرائح FPGA، مما يُحوّل شرائح FPGA الفارغة إلى شرائح دوائر متكاملة ذات وظائف محددة.
تُستخدم رقائق الذاكرة على نطاق واسع. وتشهد الخوادم والهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر الشخصية وغيرها من المنتجات الاستهلاكية الرئيسية طلبًا كبيرًا عليها، كما أن حجم السوق الإجمالي ضخم. تشمل سلسلة صناعة رقائق الذاكرة موردي المواد الخام، والمصنعين، وشركات التجميع والاختبار، ومصنعي العلامات التجارية، والمستهلكين النهائيين. ويتولى موردو المواد الخام مسؤولية توفير المواد الأساسية، مثل رقائق السيليكون والمواد الكيميائية. أما مصنعو رقائق الذاكرة، فهم مسؤولون بشكل رئيسي عن تصميم وتصنيع وتعبئة واختبار رقائق الذاكرة. وتشمل رقائق الذاكرة الشائعة ذاكرة DRAM، وذاكرة فلاش NAND، وذاكرة فلاش NOR.

في مجال الخادم، يمكن تقسيمه إلى أنواع متعددة وفقًا لسيناريوهات الاستخدام المختلفة، مثل خوادم التخزين وخوادم السحابة وخوادم الذكاء الاصطناعي وخوادم الحافة.
من بينها، خوادم الذكاء الاصطناعي، وهي خوادم مصممة ومُحسّنة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. توفر هذه الخوادم قوة حوسبة هائلة، وقدرات تخزين، ومعالجة بيانات لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتدريبها ونشرها. تتكون سلسلة صناعة خوادم الذكاء الاصطناعي في منبعها بشكل رئيسي من المواد الخام، مثل وحدة المعالجة المركزية (CPU)، ووحدة معالجة الرسومات (GPU)، والذاكرة، والقرص الصلب، ووحدة تحكم RAID، ومصدر الطاقة؛ بينما تتكون المرحلة الوسطى من صناعة الخوادم نفسها؛ وتشمل مجموعات العملاء النهائية مزودي خدمات الإنترنت السحابية، ومشغلي الاتصالات، ومقدمي خدمات IDC من جهات خارجية، والدوائر الحكومية، وأنواعًا مختلفة من المؤسسات. تشمل المكونات الأساسية لخوادم الذكاء الاصطناعي وحدة معالجة الرسومات (GPU)، وذاكرة الوصول العشوائي الديناميكية (DRAM)، ومحرك الأقراص ذي الحالة الصلبة (SSD)، وبطاقة RAID، ووحدة المعالجة المركزية (CPU)، وبطاقة الشبكة، ولوحة الدوائر المطبوعة (PCB)، وشريحة الربط عالية السرعة (المدمجة)، ووحدة تبديد الحرارة.