GPU（图形处理器）被认为是人工智能的基础设施有以下几个原因：

1. 并行计算能力：GPU拥有大量的并行处理单元，能够同时处理多个任务。在人工智能的应用中，涉及到大规模的数据处理和复杂的计算任务，如深度学习模型的训练和推理。GPU的并行计算能力可以显著提高处理速度和效率，加速训练和推理过程。

2. 高性能计算：GPU具有较高的计算性能，能够在相对较短的时间内完成复杂的计算任务。人工智能应用中的模型和算法通常需要进行大规模的矩阵运算和浮点数计算，GPU的高性能计算使得这些计算可以更快地完成。

3. 并行数据处理：人工智能应用中经常涉及到大量数据的处理和分析，如图像、语音、文本等。通过GPU的并行计算能力，可以同时处理多个数据，提高数据处理的效率。

4. 深度学习加速：深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它需要大量的计算资源进行模型训练和推理。GPU的并行计算和高性能计算特性使得深度学习任务可以更快、更有效地完成，推动了深度学习技术的快速发展。

综上所述，GPU具备并行计算能力、高性能计算和并行数据处理等特点，使其成为人工智能应用中的重要基础设施，为人工智能的发展和应用提供了强大的计算支持。