AI Infra 正从“堆GPU”时代,走向“系统工程”时代.

多客科技

作者：微信文章
一、从“算力堆叠”到“系统极限博弈”



过去三年 AI Infra 的核心逻辑只有一个：

谁能堆更多 GPU，谁就能训练更大的模型。

但2026年，问题变了：

万卡集群成为常态

万亿参数模型不再稀缺

推理成本开始压过训练成本

Agent 开始长时间运行

物理世界数据暴涨

这意味着：

算力不再是“瓶颈点”，

系统效率才是新的瓶颈点。

你可以把2026理解为：

从“硬件军备竞赛”转向“系统极限博弈”。

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二、六大趋势的本质拆解

下面我不站在厂商视角，而站在“架构演进逻辑”看。

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1️⃣ 超节点不是炫技，是通信崩溃的必然结果

当模型参数过万亿，真正拖慢速度的不是算力，而是：

AllReduce通信

KV Cache同步

节点延迟

Scale-Up（GB200那一套）本质是：

用物理结构消灭通信成本

Scale-Out（全光互连）本质是：

用规模对冲单点性能不足

但核心不是地缘路线。

核心是：

通信成本已经超过计算成本。

这是算力范式真正变化的信号。

未来十年，互连架构的重要性，会超过单卡算力。

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2️⃣ 推理革命：算力开始“流式分工”

过去模型是：

训练贵

推理便宜

2026开始：

训练可控

推理爆炸

Agent、多轮对话、长推理链，让推理变成持续性负载。

PD分离的本质是什么？

把推理拆成两种完全不同的计算形态。

这是第一次，AI系统真正开始：

像数据库一样做资源调度。

未来推理架构会越来越像分布式系统，而不是单机GPU程序。

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3️⃣ “永不停止”其实是资本效率问题

十万卡集群下：

每天都会坏

每小时都在丢节点

如果不能容错：

算力利用率可能只有70%

资本开支动辄几十亿美元。

所以：

训练稳定性 ≠ 技术优化

训练稳定性 = 资金效率

谁能把Goodput从85%拉到95%，

谁就等于多了10%的算力。

这是最被低估的方向。

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4️⃣ 内存墙才是真正的天花板

HBM价格越来越贵。

模型参数、KV Cache、嵌入表暴涨。

这时候真正的问题不是算力，是：

容量。

CXL、条件记忆、分层存储，本质是：

把“热数据”留在GPU

把“冷知识”挪出GPU

这是一种：

结构化稀疏化。

未来模型增长不会再线性增长显存需求。

谁解决内存问题，谁就能继续扩展模型规模。

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5️⃣ 物理AI是第二次算力爆炸

文本模型是离线世界。

物理模型是实时世界。

区别是：

必须实时

必须物理一致

必须交互

这对Infra意味着：

低延迟推理

实时仿真

边缘-云协同

这是一个完全不同的技术形态。

如果说LLM是算力密集型，

那具身智能是：

算力 + 时延 + 可靠性三重极限。

真正的挑战还没开始。

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6️⃣ 编译器崛起：软件接管硬件

CUDA的垄断，本质是软件控制权。

当：

AMD崛起

国产芯片增多

异构算力并存

统一编译层变成关键。

未来不会再是：

“某一家GPU主导一切”

而是：

编译器层决定生态。

谁掌握编译器，谁掌握算力入口。

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三、哪些方向确定会落地？



我给你一个判断等级。

✅ 高确定性趋势

超节点成为主流组织单元

推理成本成为主战场

PD分离全面普及

训练容错机制成为标配

内存分层管理常态化

软硬件深度耦合

这些是必然趋势。

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⚠️ 中期观察趋势

世界模型规模化商用

全光数据中心成为主流

CXL真正普及

这些需要时间。

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❗ 最大风险变量

电力瓶颈

政策监管

芯片供应链

能源价格

2030年数据中心耗电量翻倍不是技术问题，是社会结构问题。

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四、真正的范式转移是什么？

不是超节点。

不是CXL。

不是RadixAttention。

真正的范式转移只有一句话：

AI Infra 正在从“算力供给系统”

变成“智能生产系统”。

过去是：

给模型提供算力。

未来是：

为智能体运行构建持续性计算环境。

区别在于：

以前算完就停

未来永远在线

这会改变数据中心形态。

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五、如果站在中国视角

真正的机会在三个点：

光互连

异构编译器生态

物理AI基础设施

而不是单卡追赶。

因为单卡差距很难短期抹平。

但：

系统架构差距可以弯道超车。

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六、总结一句话

2026年不是算力升级年。

是：

AI基础设施系统工程化元年。

从“堆卡”

到“调度”

到“稳定”

到“结构优化”

到“世界模拟”

这不是性能升级，

是底层逻辑的重写。