在过去几年里，AI 的需求呈指数级增长。与网站和文件存储服务竞争传统数据中心提供的计算资源是不可持续的，尤其是随着 AI 模型变得越来越复杂，越来越多的行业采用这些模型。世界需要一种替代基础设施，那就是 AI 工厂。
什么是AI工厂？
AI工厂是专门的计算解决方案，用于管理从数据采集到海量推理的整个AI生命周期。它们可以是小型的GPU集群，也可以是容纳数十万个先进芯片的大型设施。如同将原材料转化为制成品的传统工厂一样，AI工厂能够将原始数据大规模地转化为智能。
这些加速计算解决方案代表着从基于训练数据检索信息到使用 AI 模型生成定制内容的重大转变。它们生成代币、预测或响应，以驱动业务行动，并以文本、图像、视频和研究成果的形式呈现。
AI工厂使用代币吞吐量来衡量其产出的智能。吞吐量以每秒代币数量表示，代表模型处理或生成输出的速率。除了可扩展性之外，这些工厂还有助于提升代理AI和物理AI的生产力和能源效率，从而提升性能并实现每瓦完成更多工作负载。
AI工厂由哪些部分组成？
每个 AI 工厂都有四个组成部分：基础设施、数据管道、算法和实验平台。
- 基础设施
基础设施是指支撑AI工厂计算能力的硬件和软件。英伟达的产品是目前的标准。该公司生产交钥匙 AI 超级计算机，并且是星际之门项目的技术合作伙伴，该项目是OpenAI为ChatGPT打造的AI工厂。
- 数据管道
数据化是一个半自动化的过程，用于收集、清理、集成和保护原始数据，并将其转换为AI模型能够理解的格式。AI工厂需要高质量的数据来提供准确、可操作的洞察。
- 算法
算法开发对于AI工厂至关重要，因为它能够开发出能够产生与最终用户相关的输出的模型。强大的软件是支撑算法的基础架构。
- 实验平台
该实验平台使用户能够优化、测试和微调AI模型。它允许团队探索各种可能性，评估算法预测或响应的质量，并调整模型直至达到预期结果，从而促进创新。
AI智能工厂的应用场景
AI工厂对几乎所有行业都具有价值。例如：
- 汽车：尖端的AI算法可以帮助自动驾驶汽车利用通过传感器融合获取的数据即时做出正确的加速、转向、操纵、信号和制动决策，从而使其更安全、更可靠。
- 零售：准确的AI预测可以改善需求预测，防止库存过剩和缺货。
- 制造业：预测性AI模型可以通过预测重复运动造成的错位来帮助工具维护，实现主动重新校准并确保高精度。
- 金融：AI系统可以从大量消费者数据中获取更深入的见解，从而改善信用风险管理和欺诈检测。
- 医疗保健：机器学习模型缩短了通常12 至 15 年的药物发现和开发时间，使药品能够更快地进入市场、改善生活并创造收入。
AI工厂如何布局？
AI工厂可以部署在云端、本地或混合云中。到2030年，超大规模企业将控制所有数据中心61%的容量，以满足监管宽松的组织以AI为中心的计算需求。
本地部署更适合受到严格监管的企业。在内部试验AI模型可以提供更好的控制力和安全性。创新伴随着风险，而使用独立的AI工厂可以限制恶意系统的负面影响，并保护组织免于承担责任。
这种混合模式平衡了AI云计算设施的可扩展性与本地基础设施的控制力和安全性。它使 AI 采用者能够节省资金并最大限度地利用资源，从而增强网络安全并保护商业机密。
AI工厂的未来
AI工厂是未来的潮流。虽然这部分以AI为中心的数字基础设施仍在建设中，但尽快利用它来处理AI工作负载，将使企业在行业中占据领先地位。
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