AI基础设施：构建AI代理的核心支撑
当下关于AI的讨论，多集中在面向消费者的工具或对未来的担忧上。但实际上，这项技术已经在重塑日常的企业工作流程。在现实场景中，先进的软件系统正默默地在幕后运行，包括回答客户咨询、安排预约、汇总报告、标记异常，甚至自动化部分IT运维工作。
支撑这些能力的，是AI代理：智能系统，它们不仅仅是被动响应。可以把它们看作数字化的同事，能够进行推理、规划和执行操作。AI代理以大型语言模型（LLM）为核心，同时连接各种外部工具、API和数据源，以完成各类任务。从某种意义上说，今天的AI代理，就如同互联网早期对企业来说的优秀网站一样——即将成为标准配置，并且对于早期采纳者来说，是重要的竞争优势。
什么是AI基础设施以及它的重要性
如果你想知道什么是AI基础设施，简单来说，它是支撑AI代理背后的AI模型、数据库和服务所需的硬件、软件与网络的专用组合。
由于AI代理看起来非常互动且具有自主性，人们很容易想象它们可以像网站一样直接运行在传统云服务器上。但实际上，大多数AI代理是建立在强大的AI模型、检索系统和编排框架之上的。这些系统高度依赖稳健的AI基础设施，包括GPU、网络、存储和部署环境，以确保整个系统能够高速、可扩展并可靠地运行。
如果支撑大型语言模型、向量数据库和实时API的AI基础设施不够强大，AI代理就会表现不佳，例如响应缓慢、答案不准确，甚至可能出现服务中断。简而言之，优秀的AI基础设施解决方案决定了AI代理是能够快速响应、功能强大，还是容易让用户感到沮丧。
强大AI基础设施解决方案的支柱
先进的人工智能基础设施不仅仅是一组服务器，它是一个完整的生态系统。以下是其核心支柱，以及它们如何支持AI代理：
一、强大的GPU计算能力
在AI基础设施中，很少有组件像强大的GPU计算能力一样关键。GPU是处理AI开发训练和推理阶段的核心引擎，而这两个阶段的需求截然不同。
训练是“教授”AI模型（通常是大型语言模型LLM）的过程，需要使用庞大的数据集，这些数据集可能包含数十亿的文本、图像或结构化数据点。大规模训练任务通常涉及PB级数据，并要求在数百甚至上千个GPU核心上进行并行处理。每个GPU以惊人的速度执行无数矩阵乘法运算，这是神经网络学习的数学核心，传统CPU无法匹敌。
高性能GPU，如NVIDIA H100 SXM、H100 DGX SuperPOD、H200、B200和GB200 NVL72，能够高效快速地处理这些工作负载，将训练时间从数月缩短至数周甚至数天。
训练完成后，模型进入推理阶段，这一阶段强调速度与响应能力。在推理过程中，模型接收输入，通过已学习的参数处理数据，并生成输出，通常是实时完成。对于AI代理来说，推理能力让它们能够理解自然语言问题、从数据库或API检索相关数据，并以即时且自然的方式作出响应。即便延迟一秒，也可能让交互显得笨拙或不够有用，尤其是在需要快速决策的场景中。
经过优化的AI基础设施解决方案能够确保推理在低延迟、高吞吐的系统上运行，使响应在几分之一秒内生成，从而为用户创造无缝、类人化的体验。没有现代GPU计算能力，AI代理将运行过慢、响应不足，且成本高昂，难以大规模部署。
二、企业级可扩展性与安全性
AI代理的工作负载可能会在毫无预警的情况下激增——例如，一条病毒式社交媒体帖子可能会吸引数千人同时使用你的聊天机器人。自动扩展能够确保底层模型、数据库和API层立即获得所需资源，并在流量下降时自动缩减，以节约成本。
这些流量激增会对构成代理运营支撑的LLM、大规模向量数据库和外部API施加巨大压力。如果底层AI基础设施无法实时适应，性能将下降，导致响应变慢，甚至出现服务中断。现代AI基础设施解决方案通过弹性扩展应对这一挑战，根据需求动态分配更多GPU计算、内存和网络带宽，并在流量下降时回收资源。这不仅确保系统在高负载下依然顺畅运行，同时也优化了成本效率。
安全性同样至关重要。AI代理通常处理敏感的企业和个人数据。运行这些代理的基础设施需要具备强加密、严格的访问控制以及符合合规要求的配置，以保护数据和企业声誉。这也是为什么选择合适的AI基础设施合作伙伴是企业战略中的关键决策
如何选择合适的AI基础设施解决方案合作伙伴
为AI基础设施解决方案选择合适的合作伙伴可能是一项繁琐的工作，但并非不可简化。企业需要评估若干关键因素，这些因素直接影响技术性能与业务成果。其中包括明确自身业务目标，并判断合作伙伴的解决方案是否与之匹配。
Bitdeer AI的AI基础设施方案通过垂直整合的平台满足这些需求，该平台将高性能GPU接入与直观易用的AI Studio工作流管理工具相结合。
Bitdeer AI还提供直接访问最前沿硬件的能力，包括NVIDIA H100 SXM、H100 DGX SuperPOD、H200、B200和GB200 NVL72 GPU，确保支撑AI代理的模型和检索系统能够以最高效率运行。
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