AI Infra:加速智能体落地的基础架构发展趋势与产业实践内容总结与解读(可下载)

多客科技

作者：微信文章
知名咨询机构IDC与腾讯前不久联合发布了一份技术报告《AI Infra：加速智能体落地的基础架构发展趋势与产业实践》，如下：



这份报告系统性地阐述了AI基础设施（AI Infra）如何从传统的云基础架构演进为支撑企业智能化转型和AI智能体（Agent）大规模落地的“智算基础设施”，并深入探讨了其在不同行业的具体实践。
一、 核心观点与趋势洞察

1.1 AI Infra的范式转变：从“资源供给”到“业务赋能”

• 驱动因素：AI智能体（Agent）和生成式AI（GenAI）的快速发展，正推动企业从单点应用走向全业务流程的智能化，催生了对AI Infra的新需求。
  
• 核心转变：企业对AI Infra的关注点已从单纯追求“算力可用性”和“资源堆砌”，转向关注其能否“创造业务价值”。这体现在：
  
  
  
  • 技术架构耦合业务：将业务目标（如提升转化率、降低成本）转化为具体的技术需求（如模型类型、实时性要求）。
    
  • 资源配置动态匹配：根据业务峰值和场景复杂度，动态调整算力、存储和网络资源。
    
  • 建立价值反馈闭环：基于用户行为和成本等业务数据，持续优化基础设施，形成“AI能力-业务指标-系统反馈”的闭环。
    
  
  

1.2 AI Infra的六大演进趋势

趋势一：架构重构



• 核心：从“云+AI”向“云原生+Agent协同”架构转型。
  
• 特征：云原生（容器/Serverless）、多Agent协同、内存优化、分布式训推一体化、异构算力池化、实时推理网络。
  
趋势二：行业垂直化



• 核心：从通用能力向行业解决方案演进，Agent成为落地载体。
  
• 特征：行业Know-how与云原生技术深度融合、提供开箱即用的解决方案、集成领域知识库、支持多模态交互。
  
趋势三：算力智能化



• 核心：算力管理进入智能化阶段。
  
• 特征：统一纳管异构算力、智能化调度、动态扩缩容、细粒度算力运营（算力标签、性能预测、智能调度）、专属优化（动态资源分配、边缘Agent轻量化）。
  
趋势四：安全能力提升



• 核心：安全合规从“基础云安全”升级为“可信立体的安全体系”。
  
• 特征：隐私计算（数据全生命周期保护）、行为审计（区块链存证）、数据安全（字段级加密、动态脱敏）、联邦学习（数据隔离环境下的协同进化）、对抗防御、模型安全（对抗训练、水印溯源）、合规认证（等保2.0、GDPR）、高可用性、伦理约束。
  
趋势五：研发范式革新



• 核心：AI研发模式发生根本性变革。
  
• 特征：AgentOps（Agent行为审计、效能评估）、MLOps（机器学习全生命周期管理）、模型训推一体化、AIOps（智能运维）、模型管理（版本控制与监控）。
  
趋势六：服务化转型



• 核心：AI能力交付模式向服务化演进。
  
• 特征：Agent服务化（API市场调用、订阅制）、标准化AI能力、Serverless化AI服务、API经济、低代码/无代码AI开发平台。
  

1.3 AI Infra的六大核心能力

• 异构算力调度能力：统一纳管和调度CPU、GPU、TPU等异构算力，实现业务场景的高效选型与分发。
  
• 智能应用支撑能力：基于云原生技术，提供AI应用的全生命周期管理（开发、部署、运维）。
  
• 全链路数据管理能力：支持湖仓一体的数据管理、向量数据库的高效检索，打通从数据采集到模型训练的全链路。
  
• 训推一体化和加速能力：提供支持模型训练/微调和推理的框架及加速技术，是AI Infra的核心技术平台。
  
• 安全体系构建能力：构建覆盖数据、模型、应用的全链路安全体系，保障AI模型和用户敏感数据的安全。
  
• 全流程场景化服务能力：为智能体（Agent）的开发与应用提供全流程的场景化支撑，包括运行时、沙箱、上下文、可观测等。
  

二、 行业实践与落地场景

报告通过多个行业案例，展示了AI Infra如何赋能不同领域的智能化转型：

• 交通出行：构建“中心云+边缘云+端侧”的分布式架构，支撑智能座舱、智能驾驶、智慧物流等场景。关键需求是平衡高效与安全，驱动“模型+数据”双轮进化。
  
• 工业制造：强调私有化部署和高性能计算，打造企业级的“智能中枢”。关键需求是支持实时推理、数据高效处理和模型灵活应用。
  
• 教育行业：聚焦分布式训练加速、推理加速和数据治理。关键需求是支撑海量教学数据处理、满足多样化模型开发需求，并保障教育数据安全。
  
• 泛互联网与IT服务：面向高并发、严苛的智能化需求，提供全维度高性能支撑。关键需求是大规模弹性算力、高效数据传输网络和强大的数据闭环能力。
  
• 具身智能：赋能机器人实现“脑-身”协同，构建多模态感知与自主决策范式。关键需求是支持海量多模态数据存储、实时推理和云边端协同。
  
• 医疗行业：构建高性能分布式算力底座和多模态数据治理引擎。关键需求是支持海量医疗数据的存储与安全处理，以及高性能的模型训练与推理。
  

三、 腾讯云智算的实践与解决方案

报告以腾讯云智算为例，展示了如何通过“算存网数一体”的高性能智算底座，为千行百业提供AI Infra解决方案：

• 核心产品：高性能计算集群（HCC）、高性能推理实例、智能高性能网络（IHN）、高性能存储（TurboFS/GooseFS）、训推加速套件（TACO）、私有化智算套件、向量数据库、AI容器等。
  
• 关键能力：
  
  
  
  • 算力：提供强大的异构算力，支持大规模分布式训练和推理。
    
  • 存储：提供高性能、高可靠、低成本的存储方案，支持海量数据的高效读写。
    
  • 网络：通过自研的RDMA/vRDMA网络技术，实现超低延迟的集群通信。
    
  • 软件与平台：提供AI训推平台、AI数据管理平台、AI Agent服务平台等，支持从数据到应用的全流程。
    
  • 安全：构建覆盖全生命周期的安全防护体系。
    
  
  
• 典型实践：
  
  
  
  • 地平线：利用腾讯云的vRDMA技术，实现了自动驾驶训练集群的规模化落地，训练性能显著提升。
    
  • 货拉拉：基于腾讯云Data Platform，解决了超大规模数据存储的稳定性、性能和成本问题。
    
  • 一汽丰田：构建了数智化安全平台，并利用大模型知识引擎提供AI智能客服服务。
    
  • 作业帮：利用腾讯云的GPU共享技术和向量数据库，实现了业务提效和成本优化。
    
  • 智诊科技：依托腾讯云的高性能算力，成功训练并部署了千亿参数的医疗大模型“WiseDiag”，构建了普惠的AI健康管理服务。
    
  
  

四、个人见解

看完报告，我认为：

• 
  从“算力”到“智能”的范式转移：报告最核心的洞察在于，AI Infra的未来不再是单纯提供算力，而是提供“智能”。这意味着AI Infra厂商需要从“卖硬件/资源”的模式，转向“卖解决方案/服务”的模式。未来的竞争将围绕谁能更好地整合算力、数据、算法、安全和行业知识，为特定业务场景提供端到端的智能解决方案。腾讯云智算提出的“算存网数一体”和“AI Infra Matrix工程套件”正是这种范式的体现。
  
• 
  Agent是AI Infra的“催化剂”：智能体（Agent）的兴起是推动AI Infra变革的最强动力。Agent的出现，使得AI应用从静态的“模型”转变为动态的“系统”，对AI Infra提出了前所未有的要求：需要支持多Agent协同、长上下文记忆、实时推理、工具调用和安全隔离。这直接催生了报告中提到的Agent运行时、沙箱、上下文、网关和安全可观测等新能力。可以预见，未来所有AI Infra的演进都将围绕如何更好地支持Agent而展开。
  
• 
  “数据”与“安全”是AI Infra的“双引擎”：报告反复强调数据和安全的重要性。在AI时代，数据是核心资产，而安全是信任的基石。未来的AI Infra必须能够高效地处理和利用数据，同时构建强大的安全体系来保护数据和模型。向量数据库作为“数据枢纽”的角色凸显，而隐私计算、联邦学习等技术则成为解决数据安全与利用矛盾的关键。没有强大的数据和安全能力，再好的算力也无法释放AI的全部潜力。
  
• 
  “云原生”是AI Infra的“骨架”：报告指出，AI Infra的架构必须是云原生的。这意味着AI Infra需要具备弹性伸缩、高可用、微服务化、DevOps等特性，才能适应AI应用快速迭代和高并发的挑战。云原生技术为AI Infra提供了灵活性和敏捷性，使其能够像应用一样被快速开发、部署和运维。
  
• 
  “行业Know-how”是AI Infra的“灵魂”：最后，报告强调了行业知识的重要性。通用的AI Infra很难满足所有行业的需求。未来的AI Infra必须能够与特定行业的业务知识深度融合，提供开箱即用的解决方案。这要求AI Infra厂商不仅要懂技术，更要懂行业，能够将技术能力转化为解决行业痛点的实际价值。
  

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