随着组织从试点项目转向生产系统，人工智能技术栈持续演进。
企业开始看到AI从实验阶段过渡到运营规模，发展超越了其初期阶段的简单图形处理器集群。这些变化最终迫使企业比以往任何时候都更密切地监控网络性能。在这些发展的核心是英伟达公司，该公司持续推进组织在这一领域实现效率最大化所需的技术。
"英伟达的优势正在扩大，因为该公司将硅、网络和软件转化为一个集成的智能生产系统，" theCUBE Research首席分析师Dave Vellante表示。
通过在CPU、GPU以及网络和软件集成方面的进步，英伟达正在引领帮助企业跟上AI以及大规模部署所带来的运营复杂性的发展。在其于3月16日开始在加利福尼亚州圣何塞举行的年度GTC活动上，该公司将分享其对未来AI技术栈的愿景，这可能远远超越芯片和其他硬件。
为AI工厂重新设计AI技术栈
随着AI技术栈的成熟，基础设施正围绕吞吐量、效率和系统多层次的协调进行重新设计。英伟达越来越多地将其平台定位为不仅仅是芯片的集合，而是一个将计算、内存、网络和软件连接到统一环境中的集成架构。
这种架构转变反映了组织在AI部署方法上的更广泛变化。企业现在不再仅仅专注于模型开发，而是在应对以可靠且经济的方式大规模提供AI服务的运营挑战。
"英伟达不再只是运输芯片，" Vellante说。"它正在交付紧密集成的系统，这些系统经过工程设计，以在AI工厂所需的规模上最大化吞吐量、利用率和经济效率。"
随着AI系统进入生产环境，技术栈的几个组件变得越来越关键。网络架构、编排框架和自动化基础设施管理正在成为大规模AI部署的关键推动因素。功耗和能源效率也上升到基础设施规划的前沿。随着GPU集群扩展为大型AI工厂，组织必须管理日益复杂的电力分配和冷却要求。
"传统以太网从未为AI工作负载所需的超低延迟和可预测性能而构建，" theCUBE Research首席分析师Paul Nashawaty表示。"标准交换架构引入的抖动和拥塞可能会削弱多节点训练任务或分布式推理管道。"
不断增长的技术合作伙伴生态系统正在帮助企业应对这些新兴的基础设施约束。从存储平台到网络和电源管理提供商，AI技术栈中的各个公司都在将其技术与英伟达的架构对齐，以改善性能和运营效率。
例如，德州仪器公司与英伟达在支持下一代数据中心基础设施中的电源管理和传感能力技术方面进行了合作。随着AI系统的规模扩大，高压直流电力分配等创新对于提高大型GPU环境中的效率和可靠性变得越来越重要。
存储架构也在演进，因为组织寻求为越来越大的AI模型提供大量数据。WekaIO公司将英伟达技术（包括英伟达ConnectX-8 SuperNIC等高性能网络组件）集成到其WEKApod Nitro平台中，以加速数据移动并简化AI基础设施部署。
闪存存储的进步同样在改善AI系统性能方面发挥作用。Solidigm公司一直在与英伟达的Magnum IO架构合作，优化GPU和存储系统之间的数据移动，实现对大规模训练和推理工作负载所需数据集的更快访问。
与此同时，向量搜索和检索管道日益重要的地位正推动英伟达与搜索平台提供商Elastic N.V.之间的合作。Elastic开发了旨在加速Elasticsearch中向量搜索索引和查询性能的集成，帮助组织从AI应用中使用的日益庞大的数据集中提取洞察。
随着组织开始看到AI技术栈在重要性和使用方面的扩展，围绕风险、透明度和治理的担忧正在上升。保证实践现在处于讨论的前沿，企业特别关注能够提供帮助的服务提供商——特别是在云之外工作。
"企业不是放弃本地部署或托管策略而转向超大规模公共云，分布式AI基础设施可能实现跨自有设施和合作伙伴数据中心的混合架构，" Nashawaty说。
保证实践的日益重要性
随着AI基础设施在云、数据中心和边缘环境中扩展，治理和风险管理正成为企业部署的核心考虑因素。组织必须确保AI系统在监管、安全和道德边界内运行，同时仍然提供运营效率。这一挑战促使许多公司探索保证、合规和AI治理框架的新方法。
"网络弹性已成为构建任何有意义的AI基础设施的先决条件，并且恰好处于数据治理、数据保护和AI的交汇处，" theCUBE Research首席分析师Christophe Bertrand表示。"网络弹性基础设施是您可以信任的AI的基础之一。"
专业服务组织越来越多地开发旨在解决这些治理挑战的平台。例如，安永全球有限公司推出了EY.ai智能体平台，该平台将领域专业知识与英伟达的AI技术栈和推理模型集成，以帮助企业管理合规和监督要求。该公司还在EY.ai风险管理倡议下推出了一系列以治理为重点的工具组合，旨在帮助组织在AI采用加速时加强内部控制和风险管理流程。
随着AI部署超越集中式数据中心，许多企业也在探索边缘架构，将推理能力带到更接近数据生成的地方。边缘基础设施平台提供商Zededa公司正在与英伟达技术（如TAO工具包和英伟达NGC目录）合作，帮助组织在大型边缘设备队列中部署和管理分布式AI工作负载。这些平台使企业能够远程部署、更新和编排跨多个节点的应用——在支持可扩展AI部署的同时减少运营开销。
这种分布式方法正在促成一些分析师描述的"迷你AI工厂"的出现——在网络边缘附近运行的互联计算资源集群。
"AI基础设施经济学现在在机架和工厂级别定义，而不是在芯片级别，" Vellante说。"英伟达的优势在于设计计算、内存、网络和软件作为单一、紧密协调机器运行的系统。这就是吞吐量最大化、Token经济学被改变以及AI工厂价值下一阶段正在创造的地方。"
这些不断发展的架构可能会塑造英伟达即将举行的GTC活动的许多讨论。随着企业继续扩展其AI能力，该会议已成为研究基础设施、软件和运营模型如何融合以支持大规模AI部署的关键场所。
"尽管英伟达的进步令人惊叹，但我认为观察者仍然低估了该公司及其生态系统的潜力，" Vellante补充道。"我们正在实时看到由AI工厂推动的计算架构的巨大转变。GTC已成为科技行业最重要的会议，是了解下一步发展的必参加活动。"
随着AI行业深入进入生产阶段，支持这种转变所需的系统变得更加复杂——也更加集成。预计2026年的GTC将提供一个窗口，展示下一代AI基础设施将如何在全球企业中设计、部署和扩展。
Q&A
Q1：什么是AI工厂？它与传统GPU集群有什么区别？
A：AI工厂是指将计算、内存、网络和软件集成为统一环境的下一代AI基础设施架构。与传统GPU集群相比，AI工厂更注重吞吐量、效率和多层系统协调，是一个紧密集成的生产系统，而非简单的芯片集合。
Q2：英伟达在AI基础设施发展中扮演什么角色？
A：英伟达正在从芯片供应商转变为提供集成AI生产系统的公司。通过CPU、GPU、网络和软件集成的进步，英伟达将硅、网络和软件转化为智能生产系统，帮助企业实现大规模AI部署的效率最大化。
Q3：AI基础设施面临哪些主要挑战？
A：主要挑战包括网络性能要求、功耗和能源效率管理、复杂的电力分配和冷却需求，以及治理和风险管理。传统以太网无法满足AI工作负载的超低延迟需求，同时企业还需要确保AI系统在监管、安全和道德边界内运行。
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