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泉源：举世网
【加拿大飞飞展望2.8举世网科技综合报道】人工智能基础设施（AI Infra）是支持人工智能手艺演进与工业落地的焦点底座，，，，，，其生长始终与行业需求同频共振。。。。。。。。在人工智能大模子爆发初期，，，，，，AI Infra通过高性能算子、优化训练框架、高效推理引擎等要害手艺突破，，，，，，集中支持了“智能的生产”——助力大模子一连迭代升级、实现规模�； ；；；；；评戆才�，，，，，，推感人工智能从理论走向实践。。。。。。。。现在，，，，，，随着大模子生态日益昌盛、智能体加速涌现，，，，，，人工智能正从手艺研发阶段迈向“赋能千行百业”的深度融合期，，，，，，AI Infra的使命也随之升级，，，，，，更需聚焦“智能的流通”，，，，，，为人工智能手艺精准触达最终营业场景、高效赋能实体经济扫清障碍。。。。。。。。
“在未来，，，，，，人工智能效劳应当像水电气一样，，，，，，能够自动流向有需要的地方。。。。。。。。”清华大学盘算机系教授翟季冬在接受记者采访时这样展望。。。。。。。。日前召开的中央经济事情聚会在重点使命中明确“深化拓展‘人工智能+’”，，，，，，人工智能同工业生长、文化建设、民生包管、社会治理普遍深度融合，，，，，，将全方位赋能千行百业，，，，，，为经济社会生长增添新活力。。。。。。。。在此配景下，，，，，，怎样买通大模子从手艺研发到工业应用的“最后一公里”，，，，，，让智能效劳精准匹配场景需求，，，，，，已成为行业亟待破解的焦点课题。。。。。。。。
对此，，，，，，翟季冬团队提出：AI Infra的下一站，，，，，，不再是纯粹的“堆算力”，，，，，，而是要着力“修管道”——通过“智能路由”手艺，，，，，，将合适的模子、优质的效劳精准调理至千行百业的种种应用场景。。。。。。。。
在翟季冬看来，，，，，，智能路由的焦点需攻克两大概害挑战：一是“模子路由”，，，，，，即在层出不穷的差别化大模子中筛选出适配特定使命的最优模子；； ；；；；；二是“效劳路由”，，，，，，即在统一模子的多元API效劳提供者中，，，，，，匹配到知足清静、效率、本钱等需求的最佳效劳。。。。。。。。
从“造智慧”到“送智慧”：AI 基础设施进入流通时代
已往十年，，，，，，海内 AI 工业重生产、轻流通：训练端，，，，，，国产芯片、框架、算子一连突破，，，，，，千卡、万卡集群接连投用；； ；；；；；推理端，，，，，，DeepSeek、Kimi、GLM 等国产大模子相继开源，，，，，，参数规模屡立异高。。。。。。。。
“当模子像商品一样极大富厚，，，，，，‘选谁、用谁、怎么用最划算’反而成了卡脖子新问题。。。。。。。。”翟季冬说。。。。。。。。
今年1月，，，，，，工信部等八部分团结印发的《“人工智能+制造”专项行动实验意见》中指出，，，，，，到2027年，，，，，，推动3至5个通用大模子在制造业深度应用，，，，，，形成特色化、全笼罩的行业大模子，，，，，，打造100个工业领域高质量数据集，，，，，，推广500个典范应用场景。。。。。。。。
实现路径之一，，，，，，就是要把“算得出”的智能，，，，，，通过高效、清静、低本钱的“路由器”精准配送到工厂车间、医院诊室，，，，，，赋能千行百业。。。。。。。。
“模子路由”：让万亿、百亿参数模子各尽其才
“AGI 不是一个，，，，，，而是一群。。。。。。。。”翟季冬用一句话归纳综合未来名堂。。。。。。。。不管从模子结构的生长照旧算力形态的多样性来看，，，，，，未来当我们拥有通用人工智能（AGI）时，，，，，，不会泛起单唯一个AGI一统天下的情形，，，，，，而是多个AGI和更多的弱AI配合为人类效劳。。。。。。。。
翟季冬以“万亿参数 A 模子”与“百亿参数 B 模子”举例：A 模子得分 99，，，，，，但运行慢、本钱高；； ；；；；；B 模子得分 80，，，，，，却快且省。。。。。。。。若是由 AI 自己当“调理员”，，，，，，把 B 模子能解决的 80 分使命所有留在“经济舱”，，，，，，剩余难题再升舱到 A 模子，，，，，，整体分数仍可坚持 99，，，，，，平均本钱却下降八成，，，，，，响应速率提升五倍。。。。。。。。
“这就是‘用 AI 给 AI 派单’。。。。。。。。模子路由将会给行业带来重大的性价比提升空间，，，，，，可以预见模子路由将是未来一段时期的主要研究课题。。。。。。。。”翟季冬告诉记者。。。。。。。。
“效劳路由”：同样一个模子，，，，，，API 效劳也要“货比三家”
“模子只是‘面粉’，，，，，，API 效劳才是开发者需要的‘面包’。。。。。。。。”纵然是统一个模子，，，，，，差别供应商提供的API效劳在速率、价钱、稳固性方面也是有所差别的。。。。。。。。翟季冬给出另一组数据：凭证智能效劳聚合平台AI Ping宣布的数据，，，，，，中国境内提供deepseek-v3.2模子API效劳的厂商有数十家，，，，，，其API效劳的吞吐相差10倍（15~200 token/s），，，，，，支持的输入输出长度相差20倍（8k~160k），，，，，，效劳定价、流量限制、效劳稳固性各异。。。。。。。。
效劳差别的底层缘故原由是差别的算力装备、差别的系统软件、差别的商业战略等。。。。。。。。对用户而言，，，，，，在众多API效劳中选择并非易事。。。。。。。。用户最体贴的是清静、能力、速率、稳固、价钱五道关，，，，，，但市场缺乏一把统一的“尺子”，，，，，，在用户那里体现的就是短时间获得多个平台差别数据的需求。。。。。。。。因此，，，，，，完善可靠的测试系统是实现高质量效劳路由的基础条件。。。。。。。。
国产算力“换道超车”的新机缘
“阻止算力卡脖子，，，，，，把国产算力用起来，，，，，，已经是中国AI行业的共识。。。。。。。。”翟季冬说。。。。。。。。 在他看来，，，，，，“效劳路由”恰恰提供了新的商业化切口。。。。。。。。受制于软件生态的成熟度，，，，，，现在通俗开发者直接使用国产算力装备仍有一定门槛。。。。。。。。但大模子API效劳具有标准的接口，，，，，，可以规避直接使用国产算力装备面临的生态不兼容的问题。。。。。。。。效劳路由可以凭证用户的要求调理至基于国产算力的效劳，，，，，，用户无需自行移植适配，，，，，，甚至无需体贴底层硬件是海光、昇腾照旧寒武纪，，，，，，只要接口切合行业标准，，，，，，路由系统就能自动把使命调理到“性价比最高”的国产卡上，，，，，，用户算力国产化需求即可轻松知足。。。。。。。。
现在国产算力的硬件指标已经足够承载大部分场景的智能效劳需求，，，，，，只需进一步提升国产算力安排智能效劳的性能，，，，，，就能在部分条件下取得相比外洋算力的性价比优势，，，，，，形成国产算力的商业闭环。。。。。。。。
提升国产算力安排智能效劳的性能体现，，，，，，基础在于面向国产算力架构原生设计实现并深度优化的推理引擎。。。。。。。。国产算力与外洋算力在硬件架构和软件生态上无法完全兼容，，，，，，直接将外洋算力上的推理引擎移植到国产算力上碰面临水土不平的问题，，，，，，其面向外洋算力举行的深度优化也无法在国产算力上取得同样效果。。。。。。。。
以清华团队开源的推理引擎“赤兔Chitu”为例，，，，，，Chitu在外洋算力平台上与vLLM等主流开源项目性能持平，，，，，，而在国产平台上优势显著，，，，，，这正是由于Chitu面向国产平台举行了大宗原生开发与优化。。。。。。。。出于对接上层模子的便当性考量，，，，，，现在大大都国产算力厂商仍然接纳移植外洋推理引擎的计划，，，，，，在快速兼容模子生态的同时，，，，，，也制约了底层算力的施展空间，，，，，，未来随着国产算力生态的生长，，，，，，将会更多接纳国产算力原生的推理引擎。。。。。。。。
“智能路由”引领AI Infra新偏向
目今，，，，，，我国正加速推进新型基础设施建设，，，，，，人工智能作为数字经济的焦点驱动力，，，，，，其基础设施的完善水平直接关系到工业竞争力的提升。。。。。。。。翟季冬教授称，，，，，，智能路由的探索与实践，，，，，，不但是AI Infra手艺界线的拓展，，，，，，更是对“人工智能赋能千行百业”的有力支持。。。。。。。。它通过优化模子选择与效劳设置，，，，，，实现了智能效劳的高效、廉价、稳固、清静流通，，，，，，既契合国家“降本增效”的生长要求，，，，，，也为算力国产化、数据要素价值释放提供了可行路径。。。。。。。。
只管智能路由在测评系统完善、加拿大飞飞展望2.8调理算法优化等方面仍面临挑战，，，，，，但随着人工智能手艺的一连迭代和工业生态的一直成熟，，，，，，这一要害环节的手艺突破值得期待。。。。。。。。在翟季冬看来，，，，，，未来，，，，，，随着智能路由成为AI Infra的标准设置，，，，，，人工智能效劳将更便捷地融入生爆发涯各领域，，，，，，为数字中国建设注入更强劲的动力，，，，，，推动我国人工智能工业在全球竞争中占有有利职位。。。。。。。。（心月）
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