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2024-08-22
在19世纪的淘金热中，最挣钱的并不是挖金矿的，反而是那些卖铲子、卖牛仔裤的人。正如卖铲人在淘金热中成为最大赢家，在当今AIGC年代，AI Infra也扮演着相似的人物。
如果用云核算三层构架做类比，AI Infra与PaaS层级相似，是链接算力和使用的中间层根底设施，包含硬件、软件、东西链和优化办法等，为大模型使用开发供给一站式模型算力布置和开发东西渠道。算力、算法、数据能够看作IaaS层，各种开源和闭源模型则是SaaS在大模型年代的新演化，即MaaS。
随着大模型使用落地的进程不断加快，AI Infra的价值潜力被进一步开释。中金数据猜测，现在，AI Infra工业处于高速添加的发展前期，未来3-5年内各细分赛道空间或保持30%的高速添加。
当大模型进入大规模使用落地时期，供给大模型练习、布置和使用时所需的根底设施成为要害一环，AI Infra成为大模型使用迸发背面“掘金卖铲”的最佳生意。
从ICT工业的演进轨迹来看，三层架构似乎是宿命般的终极图景。在传统的本地布置阶段，操作体系、数据库、中间件等根底软件通过操控硬件交互、存储办理数据、网络通信调度等功用，处理底层硬件体系的复杂性难题，让上层使用开发者能专注于事务逻辑进行立异。
在云界说全部的年代，也形成了IaaS、PaaS、SaaS协同进化的经典架构，其间PaaS层供给使用开发环境和数据分析办理等服务，为云核算加快渗透奠定了坚实根底。
阅历了漫长的蛰伏期后，AIGC按下了人工智能通用化进程的快进键，整个工业在狂飙突进的气氛中急速重构。算力与使用无疑是最耀眼的主角，但二者之间的距离堪比天堑，大模型面对“悬浮”或“踏空”的危险。
从这个意义上讲，AI Infra犹如一座桥，能够承当相似根底软件或PaaS从前扮演的人物——通过构建新型的软件栈及综合服务，赋能算力挖潜、模型优化和使用开发，成为衔接算力与使用的中坚力量。
AI Infra涵盖全部跟开发布置相关的东西和流程。随着云核算的不断发展，又逐渐衍生出了DataOps、ModelOps、DevOps、MLOps、LLMOps等一些XOps的概念。
从宏观的角度来看，一切XOps本质上是为了开发布置生命周期的提效。比如DataOps是为IaaS层的存储和PaaS层的数据处理提效的，DevOps、MLOps实际上是为PaaS层开发布置提效的，LLMOps是为MaaS层提效的。
事实上，在AIGC如火如荼之前，关于AI中台的理论与实践就已如火如荼地打开。但其时的AI中台更像是“救火队员”，功用比较杂乱，干了不少“脏活”、“累活”，却难以获得上下游的认可。
大模型为AI渠道化搭建起更广大的舞台，也让AI Infra“掘金卖铲”的逻辑更具确定性，进而赢得可观的发展空间。相关机构猜测显现，未来3～5年AI Infra工业将保持30%+的高速添加。
就像“三明治”的两片面包间能够有无数种夹层挑选，身处算力与使用之间的AI Infra相同不拘一格。从广义上看，AI Infra涵盖人工智能根底框架技能，涉及大模型练习、布置范畴的各种底层设施；狭义而言，根底软件栈是AI Infra的中心组成部分，优化算力算法、促进使用落地是其主要方针。
AI Infra界说的相对开放为不同的途径探索供给了更多或许。依据各自的资源禀赋与市场定位，业界的资深厂商与新式玩家正在活跃拓展AI Infra的疆界，不少做法值得学习。
相比模型价值，卷AI使用成为职业共识。李彦宏坚信，根底模型之大将诞生数以百万计的使用，它们对于现有业态的改造效果，比从0到1的推翻效果更大。
如今AI使用的供给在不断添加，IDC在年初时猜测，2024年全球将涌现出超过5亿个新使用，这相当于曩昔40年间呈现的使用数总和。
最近，视频生成类模型产品扎堆呈现，快手的可灵、字节跳动的即梦、商汤的Vimi集体亮相，此外还有AI查找产品、AI陪伴类产品等层出不穷。
大模型使用迸发趋势已然确定，依据InfoQ研究中心数据，2030年AGI使用市场规模将达4543.6亿元，模型使用层的巨大时机已经吸引了几乎各行各业的参加。