随着人工智能技术的快速发展和网络技术的不断成熟，计算机软硬件资源的共享已成为提升系统效率和降低运维成本的重要手段。通过人工智能算法优化资源配置，结合网络技术的分布式处理能力，软硬件资源得以实现高效共享和动态调度，为各类应用场景提供了强有力的技术支持。

在硬件资源共享方面，网络技术使得计算资源、存储设备和外设能够跨平台协同工作。例如，云计算平台借助虚拟化技术将物理服务器、存储阵列和网络设备抽象为可动态分配的资源池，用户可以根据需求弹性获取计算能力与存储空间。人工智能的引入进一步优化了资源调度策略：通过机器学习模型预测负载峰值，智能分配CPU、GPU和内存资源，减少闲置浪费。同时，物联网设备的普及使得传感器、摄像头等硬件能够通过网络共享数据，支持智能家居、工业自动化等应用。

软件资源共享则依赖于网络化的软件即服务（SaaS）和平台即服务（PaaS）模式。开源社区和云市场提供了丰富的软件库、算法模型和API接口，开发者可以快速集成人工智能工具，如自然语言处理库或图像识别引擎。人工智能技术还推动了软件资源的自适应优化，例如，基于深度学习的代码生成工具能辅助开发，而智能运维系统可实时监控软件性能并自动修复漏洞。分布式版本控制系统（如Git）与协作平台促进了团队间的代码共享与迭代开发。

在电脑网络软件的技术开发中，人工智能与网络技术的融合催生了新的突破。开发者利用神经网络设计智能路由协议，提升数据传输效率；通过强化学习优化网络安全管理，自动检测并防御网络攻击。软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）技术结合AI算法，实现了网络资源的灵活配置与自动化管理。例如，在5G和边缘计算环境中，AI驱动的网络软件可以动态调整带宽分配，确保低延迟和高可靠性，支持自动驾驶和远程医疗等关键应用。

人工智能与网络技术的协同作用，不仅推动了计算机软硬件资源共享的智能化实现，还加速了网络软件的技术创新。未来，随着AI模型的进一步优化和6G等新网络技术的出现，资源共享将更加高效和安全，为数字经济注入持续动力。