人工智能神经网络基础设施是指在人工智能系统中，支撑神经网络模型训练和部署的底层硬件与软件框架。其核心包括高性能计算资源（如GPU、TPU）、分布式存储系统、数据处理工具以及深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）。这些基础设施确保了神经网络能够高效处理海量数据，进行复杂的模式识别和预测任务。

在应用软件开发层面，人工智能的核心在于利用神经网络基础设施构建智能解决方案。开发过程涉及数据预处理、模型设计、训练优化和部署集成。例如，在自然语言处理领域，开发者使用预训练模型（如BERT或GPT）为基础，通过微调适应特定任务，如智能客服或文本生成。在计算机视觉中，卷积神经网络被应用于图像分类、目标检测等场景。

关键挑战包括数据质量、模型可解释性以及计算资源管理。随着边缘计算和联邦学习的发展，基础设施将更趋分布式，应用软件也将更注重隐私保护和实时性能。神经网络基础设施是AI应用的基石，而软件开发则是实现其价值的关键桥梁。