AI Infra，即人工智能基础设施，是连接算力和应用的AI中间层基础设施。它涵盖了数据准备、模型训练、模型部署和应用整合等多个环节，是提供AI中间件所需要的底层基础设施的一部分。具体来说，AI Infra包括处理器、操作系统、存储系统、网络基础设施、云计算平台等底层技术设施，以及相关的软件、工具链和优化方法等。
AI Infra的主要特点和作用
连接算力与应用：AI Infra作为中间层，有效连接了底层的算力资源和上层的应用开发，使得开发者能够更高效地利用算力进行模型训练和部署。
提升开发效率：通过提供一站式模型算力部署和开发工具平台，AI Infra降低了AI应用的开发门槛，提升了开发效率。
优化性能与成本：AI Infra在模型训练和推理过程中，通过优化算法和算力资源，能够在不牺牲模型性能的前提下，尽可能降低模型部署成本。
推动AI应用落地：随着大模型进入大规模应用落地时期，AI Infra成为推动AI应用快速落地的重要力量。
AI Infra的市场前景
当前，AI Infra产业正处于高速增长的发展早期。根据中金数据等机构的预测，未来3-5年内，AI Infra产业各细分赛道有望保持30%以上的高速增长。这一增长趋势得益于大模型应用的不断普及和算力需求的持续增长。
AI Infra的竞争格局
在AI Infra领域，国内外均涌现出了一批优秀的企业。国外企业如英伟达、亚马逊等凭借其在处理器、云计算平台等方面的优势，占据了市场的重要地位。而国内企业，则通过聚焦AI Infra的特定领域，如推理框架、异构算力整合等，逐步形成了自己的竞争优势。
结论
综上所述，AI Infra作为连接算力和应用的中间层基础设施，在人工智能领域发挥着至关重要的作用。随着大模型应用的不断普及和算力需求的持续增长，AI Infra的市场前景广阔，竞争格局也日益激烈。未来，AI Infra将继续推动人工智能技术的创新和应用落地，为经济社会发展注入新的动力。
