ChatGPT是目前人工智能领域中最受欢迎和广泛使用的技术之一。它是一种基于深度学习的自然语言处理模型，可以用于文字生成、机器翻译、对话系统等利用场景。ChatGPT的产业链图解包括以下几个环节：

1. 数据收集：数据是ChatGPT的基础，它需要大量的原始数据进行训练。数据可以从互联网、社交媒体、电子书籍等渠道获得，并经过清洗、去重、标注等处理落后入下一阶段。

2. 训练模型：ChatGPT的训练需要应用到深度学习技术，包括卷积神经网络、循环神经网络等，通过这些技术可让机器不断地学习和优化。

3. 利用场景：ChatGPT的利用场景非常广泛，比如对话系统、机器翻译、自然语言生成等。这些场景可以为各类企业和机构提供定制化服务，从而提升效力和下降本钱。

4. 人工智能平台：在利用场景之前，需要搭建一个人工智能平台，以便将ChatGPT模型与其他技术和服务进行整合。人工智能平台应当具有高性能、高稳定性、高可扩大性等特点，从而支持海量数据的处理和实时响应。

5. 云计算：ChatGPT的处理需要庞大的计算资源支持，因此需要使用云计算服务。云计算可以提供高性能的计算能力、灵活的资源调度和可靠的存储服务，为ChatGPT的处理提供强大的支持。

整体而言，ChatGPT的产业链非常完全和复杂，需要多方合作和调和。随着ChatGPT技术的不断进步和利用场景的不断丰富，ChatGPT的产业链也将不断完善和拓展，为人工智能的发展和推动提供更加稳定和可靠的技术支持。