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云原生与AI工程化
近年来，大模型的突飞猛进极大地推动了人工智能技术在各行各业的广泛应用。从数字化转型到智能化跃迁，企业正面临AI工程化落地的系统性挑战：从预训练算力瓶颈、分布式训练稳定性、推理服务SLA保障、多模态、Agent系统架构设计等关键环节，都对AI基础设施和工程化能力提出了生产级要求。
面对这些挑战，工业界与开源社区积极探索解决方案，基于容器化、Kubernetes调度、微服务等云原生核心技术构建AI系统，提升高性能计算、存储、网络资源利用率，扩大数据处理任务规模，改善分布式训练效率，优化推理服务性能，统一管理AI负载全生命周期，并与已有业务应用和云服务无缝集成。
面向大模型的计算架构演进
随着大模型技术的高速演变, 围绕大模型的体系结构和计算架构正在经历着代际变革。 在以智能体为核心的 AI 原生应用快速演化的过程中, 从芯片到算力集群, 再到高速互联技术, 以及以 transformer 算法为核心的超大规模分布式训练和推理架构, 强化学习等技术, 驱动着大模型分布式计算架构的快速演进。
算力的投入，对于企业而言，需以工程化思维系统推进优化，将大模型从“成本中心”转化为“利润引擎”。 大模型的计算演进是“用工程创新释放理论效能”的过程，它既是基础设施的能力沉淀，也是商业模式的创新支点。在LLM走向千行百业的当下，谁能高效完成从参数到服务的转化，谁就能在AI价值链分配中占据更有利位置。
