本周，当科技巨头们在旧金山Salesforce公司举办的Dreamforce大会上就是否应该放缓人工智能部署速度展开激烈辩论时，一群实力雄厚的科技专家正在约一小时车程外的圣克拉拉召开会议，讨论他们如何以最快速度构建AI基础设施。
在AI Infra Summit大会上，来自亚马逊云科技、甲骨文、博通、高通和d-Matrix等公司的技术专家们，阐述了他们如何努力优化基础设施，以满足AI不断增长的需求。围绕这项技术的挑战正日益清晰：AI耗电巨大，对内存的需求也极为旺盛，而Token成本目前正在许多企业中失控攀升。
高通数据中心和AI部门执行副总裁兼总经理托尼·皮亚利斯在周三的会议演讲中表示："每瓦特Token数已成为这场AI战争中的新关键指标。我们显然不能继续这种趋势下去，基础设施领域需要做得更好。"
面向推理需求的基础设施建设
短时间内，AI需求的指数级增长催生了多样化的算力形态。尽管2025年大部分时间里，训练AI模型都需要大量图形处理器算力，但今年对推理的关注导致Token使用量激增，也需要一种将中央处理器纳入其中的更加异构化的基础设施。
对于多年来一直自主研发CPU产品线的行业超大规模云服务商亚马逊云科技公司而言，这正是塑造未来AI基础设施的绝佳机会。亚马逊高级副总裁彼得·德桑蒂斯表示："大部分算力都将用于服务推理，推理将成为一项巨大的工作负载。"
亚马逊云科技战略的核心是Graviton，这是该公司开发的一系列64位Arm架构CPU，旨在为云端应用提供能效优势。今年6月，亚马逊云科技推出了Graviton5 CPU，以支持实时AI推理和多步骤任务编排。
德桑蒂斯表示："如今，亚马逊云科技上绝大多数工作负载在Graviton上运行更具成本效益，速度也更快。"他还指出，AI有望释放出更多软件专业化能力："我认为由此将涌现出一大批通用型工作负载。"
突破内存墙
除了GPU与CPU之间的平衡博弈外，内存在AI处理中的作用也日益关键。据SiliconANGLE分析师的记录，一台典型的AI服务器所使用的内存量大约是传统服务器的八倍，AI服务器内存支出预计将从2025年的350亿美元跃升至2027年的1750亿至1900亿美元，增幅约达五倍。
这种加速增长导致业界在满足AI巨大内存需求的最佳解决方案上出现分歧。过去一年里，高通已将重心从传统的高带宽内存（HBM）转向一种名为高带宽计算（HBC）的新型专有架构。
高通公司估计，在大批量场景下，其HBC相比HBM每瓦特带宽提升六倍，相比静态随机存取存储器（SRAM）方案每瓦特容量提升200倍。据高通的皮亚利斯介绍，该公司认为HBC是克服内存墙问题的一种方式——所谓内存墙，即算力已超越内存容量和带宽的瓶颈状态。
他表示："瓶颈在于数据搬运，而非算术运算本身。解决之道是让计算更接近内存。我们实际上已经把数据搬到了与计算同一栋'公寓'里，大家现在共用同一部电梯上下。HBC带来了业界所需的优势。"
与英伟达合作的Raptor DRAM方案
企业科技界还有另一个阵营一直在探索不同的内存墙解决方案，即依靠动态随机存取存储器（DRAM）。计算初创公司d-Matrix已将吞吐量更高的3D DRAM集成到其下一代芯片架构Raptor中。该方案将多层存储单元垂直堆叠，从而实现更高的存储密度和更优的性能。
d-Matrix创始人兼首席执行官希德·谢思在AI Infra Summit的演讲中解释道："我们比SRAM强得多，实际上也比HBM表现更好。长久以来，我们一直在为一个'无限推理'的世界做准备。"
上周，谢思所在公司宣布与英伟达公司展开合作，将Raptor纳入这家AI芯片巨头的机架参考架构NVLink Fusion中。该方案旨在为AI实验室、超大规模云服务商和新兴云服务商提供部署超低延迟、高端Token服务的能力。
谢思表示："我们决定直接搭乘这套基础设施的便车，通过这种方式，我们可以从Vera Rubin机架升级到Vera Raptor机架。"
面向可扩展性的网络架构
在将数以百万计的GPU、CPU、存储系统、内存和软件整合成一台高效运转的机器的过程中，网络已成为AI基础设施故事的核心部分。
网络正日益成为企业AI在性能、可扩展性和成本方面取得成功的关键要素。甲骨文公司的Acceleron便是这一网络聚焦趋势的一个例子，它是一种专为甲骨文云打造的高性能网络虚拟化架构，并融合了智能网卡技术。
甲骨文与英伟达及超威半导体公司（AMD）的合作，催生出一项名为Acceleron RoCE的网络技术，该技术提升了性能，并绕过了托管GPU的服务器中央处理器进行数据路由的环节。
甲骨文云基础设施高级副总裁卡兰·巴塔表示："我们确实需要优化技术栈的每一个环节，网络正变得与算力本身同等重要。"
博通公司在塑造支持AI部署的网络技术方面也发挥了重要影响力。颇具历史意味的是，该公司围绕以太网这一诞生于20世纪70年代的技术，构建了其面向AI的网络架构。
以太网以高速率和低延迟著称。博通通过在AI集群中利用以太网结构，打造了其面向AI的网络产品组合。
博通去年推出的Tomahawk 6网络芯片，经过优化用于为数据中心的以太网交换机提供动力。Tomahawk 6借助一套名为"认知路由2.0"的AI功能来优化网络速度，该功能可通过检测网络拥塞并将数据重新路由至其他连接，从而避免性能瓶颈。
博通产品副总裁哈桑·西拉杰表示："业界已达成一致共识，全球最大规模的集群都在使用以太网进行横向扩展。网络就是计算机。"
正如本周在硅谷举行的AI Infra Summit大会上的多场演讲所展示的那样，大量工作正投入到AI基础设施的建设中。原因其实很简单：AI如今已在企业中落地部署，客户需要让它变得更好。
在一场小组讨论环节中，几位发言者一边提及因Token支出而产生的巨额账单，一边又轻描淡写地表示这点成本无关紧要。
开利环球公司首席数据与AI官阿伦·南迪表示，该公司今年的Token支出增长了八倍："我们实际上就是放开了让它运转。这是探索阶段的成本。对我们来说，重点不在于每个Token的成本，而在于每项任务所创造的价值。"
Q&A
Q1：什么是内存墙问题？为什么它对AI这么重要？
A：内存墙是指计算能力已经超越了内存容量和带宽的瓶颈状态。由于AI服务器需要处理海量数据，内存的读写速度和容量成为制约AI性能提升的关键因素，业界正通过HBC、3D DRAM等新方案来突破这一瓶颈。
Q2：Token per watt（每瓦特Token数）是什么意思？
A：这是衡量AI基础设施能效的新关键指标，指的是每消耗一瓦特电力能够处理的Token数量。由于AI耗电量巨大且Token成本持续攀升，业界认为提高这一指标是解决AI能耗和成本问题的核心方向。
Q3：为什么网络架构对AI基础设施这么重要？
A：AI需要将数百万个GPU、CPU、存储和内存整合成一个高效系统，网络在其中承担数据传输和协同调度的关键作用。像甲骨文的Acceleron和博通基于以太网打造的Tomahawk 6芯片，都是为了提升AI集群的性能、可扩展性并降低成本。
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