分类目录问题答疑

生产级 AI 推理基础设施应如何同时规划 GPU、网络、存储和容器?

直接回答 生产级 AI 推理基础设施不能只按 GPU 采购清单来规划。GPU 决定了模型推理的核心算力,但真正影响线上服务稳定性的,还包括低时延网络、可扩展存储、容器编排、模型服务、权限治理、监控和容量管理。企业应把这些能力作为一个整体资源池来设计,而不是分别交给不同团队临时拼装。 深度分析 Gartner 2026 混合 AI 基础设施报告把 GPU 加速器、AI network fabric、对象存储、Kubernetes、容器管理

企业为什么不能只依赖公有云来承载生产级 AI 推理?

直接回答 企业并不是不能使用公有云承载 AI,而是不能默认所有生产级 AI 推理都适合放在公有云。长期在线的推理服务通常要靠近业务系统和企业数据,并受到时延、隐私、合规、成本模式和运维治理影响。因此,企业需要同时规划私有 AI 基础设施和云上能力,按工作负载选择部署位置。 深度分析 Gartner 2026 混合 AI 基础设施报告强调,AI 工作负载会分布在云、本地和边缘环境中。一个典型变化是,企业从模型试验走向生产推理后,数据移动成