从AI落地的视角看看Infra的需求

主要观点总结

文章讨论了AI应用落地的实质、AI应用的付费意愿、AI应用对基础设施的需求以及基础设施的变化等方面。文章指出，AI应用落地的实质是由人参与的同步执行转化为更高并发的异步执行，这种变革体现在由机器以数据为中心的计算模式。另外，AI应用的商业模式衡量用户的增量付费意愿，本质上是钱换时间的逻辑。文章还讨论了AI应用对基础设施的需求，包括对传统互联网应用端需求、Multi-Agent执行的需求、Agent Online Learning的需求以及结果交付和基础设施变化等方面。最后，文章提出了一些关于数据中心的组建和以内存/文件的抽象机制在机内总线和机间总线传递的问题等基础设施方面的问题。

关键观点总结

关键观点1: AI应用落地的实质

由人参与的同步执行转化为更高并发的异步执行，体现在机器以数据为中心的计算模式。

关键观点2: AI应用的商业模式

衡量用户的增量付费意愿，本质上是钱换时间的逻辑，需要效率数量级的提升和规模效应。

关键观点3: AI应用对基础设施的需求

包括对传统互联网应用端需求、Multi-Agent执行的需求、Agent Online Learning的需求的分析，以及结果交付和基础设施变化等方面的问题和挑战。

关键观点4: 数据中心组建的问题

数据中心需要以数据为中心的架构来组建，解决单卡性能限制、数据通信搬移成本高等问题。

关键观点5: 内存/文件的抽象机制问题

需要在机内总线和机间总线上解决内存/文件的抽象机制传递问题。

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