从微软、字节到阶跃：他用十年讲清了AI Infra是啥

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来源：沃垠AI ID：WoYin-AI 作者：沃垠AI

最近，阶跃星辰联合创始人朱亦博在一期播客中，深入分享了他对AI Infra（人工智能基础设施）的理解——从国产芯片替代，到模型与硬件的协同优化，再到强化学习带来的系统性变革。他认为，AI Infra 与传统 Infra 最大的不同，是要靠近模型，也要靠近硬件，才能在这个高度垂直整合的时代发挥作用。

部分精彩观点，摘录如下：

• 1.

  AI Infra 处在垂直整合的位置，需要面向特定硬件做模型设计和极致优化，大厂在这方面的人才错配，是过去一段时间的症结之一。

• 2.

  早做 MoE 模型，往往意味着 Infra 团队在公司内有更高影响力和更强远见。

• 3.

  强化学习的引入，不只是算法的调整，而是影响了硬件选择、系统架构乃至模型设计的全链路。

• 4.

  想做最优秀的大模型，就必须有最优秀的AI Infra。

• 5.

  优秀的 Infra 团队，必须能画出“运行成本/效率—模型效果”的曲线，而不仅仅是参数量—效果的曲线。

• 6.

  最能利用计算的方法，长远来看才是赢家；摩尔定律的延续与充分利用，是 Infra 的终极课题。

以下是全文内容，经授权转发。

播客地址：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/688cc1cc8e06fe8de7d920cd

《关于AI Infra的一切 | 对谈阶跃星辰联创朱亦博》

曲凯：我们今天很高兴请到了朱亦博，曾担任字节的 AI Infra 负责人，目前是阶跃的联合创始人，继续负责 AI Infra 的相关工作。

先请亦博和大家简单介绍一下自己吧。

亦博：大家好，我是朱亦博。现在在阶跃星辰，负责为大模型搭建 AI Infra。

在加入阶跃之前，我最早在微软研究院，主要从事分布式系统方向的研究工作。2018 年加入字节跳动，开始负责构建字节的 AI Infra，一直做到 2023 年初。之后有一段时间在 Google，待了不久就出来创业，创立了阶跃，正式投入到大模型方向的探索中。

曲凯：所以基本上可以说，你是国内最懂AI Infra的人了。

亦博：不好意思这么说。

曲凯：之一之一。

亦博：如果说实战经验，确实算比较多的。

1.AlphaGo之前，AI Infra这个词都没人提

曲凯：现在大家经常在提 AI Infra，但其实这个概念和定义挺模糊的。很多公司只要不是做模型、不是做应用的部分，都会被归到 AI Infra。

从你的角度来看，你是怎么理解 AI Infra 的？

亦博：我觉得可以简单分成两块：硬件和软件。

曲凯：硬件就是说 GPU 那些？

亦博：对，硬件主要是 AI 芯片，也包括像网卡、交换机这些。

软件这边我比较喜欢用云计算的三层架构来类比：IaaS、PaaS 和 SaaS。

最底层的 IaaS，是指把裸卡组装成服务器、连成网络、做好运维和管理。这一层也包括大规模存储系统。你从计算机系统的角度看，其实就三件事：计算、通信、存储。IaaS 就是覆盖这三大件。

往上是 PaaS，像是调度平台、资源管控平台，还有一些模型服务管理的系统，也可以算在这一层。

再往上是 SaaS 层，我觉得像训练框架、推理框架的优化这些，其实也可以放在这里，虽然它们不是传统意义上的应用。

曲凯：那是不是可以说，AI Infra 是和传统互联网 Infra 并行发展的两条线？

亦博：我觉得可以这么说：其实 “AI Infra” 这个词，在 AlphaGo 之前基本上是不存在的。那时候可能叫 Machine Learning Infra，或者叫MoE System，但还没有这么清晰的定义。

在那之前，大家做的更多是通用的 Infra，主要还是以 CPU 为主的系统。

2.从单机实验到工业级部署，AI Infra 的代际交替

曲凯：所以其实你的职业生涯，刚好跟 AI Infra 的发展是同步的。

亦博：可以这么说。我自己算是第二批从业者，第一批包括贾扬清、李沐、陈天奇这些人。

曲凯：哦，他们算第一批啊？

亦博：对，他们开始得更早。比如贾扬清，他在读博期间就开始接触这块，最早做的就是 Caffe 框架。这个框架其实是为了支持他自己做算法研究而开发的。所以你可以理解，那时候做 AI Infra 的人，其实是为了推荐算法研究，要把GPU利用起来。那个阶段还没有“AI Infra”这个说法，也没有专业的系统团队介入。

曲凯：所以他们是从无到有把这件事做出来的？

亦博：对，他们相当于是第一批元老。而我，算是第二批从业者，是在深度学习被工业界广泛关注，并且要大规模应用的时候。我做的更多是“上规模”的事。

第一批人更多还是在单机或小规模分布式上打磨系统，虽然他们也探索过分布式方向，但真正意义上做到几千张卡、超大规模调度和训练，是我这种第二代人更常面对的场景。

3.想做最优秀的大模型，就必须有最优秀的 Infra

曲凯：明白。所以这两年大模型出来，你的职业经历应该正好赶上了一个特别好的时机吧？相当于一下子到了主流舞台。

亦博：可以这么说。这也是我决定一定要出来创业、亲自参与的原因。

对于 Infra 来说，创业其实挺难的，因为它天然是支持应用的。尤其我们这种做大规模 Infra 的，早期在业务规模还小时，通常不会被重视，这也是合理的。像美团、滴滴，刚起步时业务体量很小，也不会一开始就配专业 Infra 团队，只有量上来了、遇到高并发挑战，才会开始补 Infra。

所以在过去，Infra 人才比较难参与到一家公司的早期创业阶段。但这次不一样，大模型给了 Infra 一个特别好的机会。

上一次类似的机会是搜索引擎。以前 Google 处理海量互联网数据，需要世界一流的 Infra。可以说 Google 的成功，很大程度上是因为 Infra 特别强。它本质上就是一家 Infra 公司。

现在大模型也是类似的逻辑。同样的有大量的数据、极高的算力需求，范式直接跳了几个数量级。这时候你想做最优秀的事，就必须有最优秀的 Infra。

所以对我而言，这可能是十年、二十年才会遇到一次的机会 —— Infra 能做到这么核心的角色。

曲凯：嗯，对。你刚才那几段话串起来，其实可以理解为，一切都是由数据驱动的？数据的形态、量级变了，需求也就变了。

亦博：可以这么理解。数据至少是非常非常关键的一方面。

曲凯：所以做 Infra 的本质，其实就是每天用各种技术手段去和数据打交道？

亦博：是的，服务于数据的处理。今天的主流方式是学习数据、处理数据，大规模的 Infra 基本都是为这个目标在构建。

4.AI Infra 和传统 Infra，本质相同、路径不同

曲凯：你觉得移动互联网那套 Infra 和 AI 的 Infra，是完全并行的两条线，还是有一些相似和不同之处？

亦博：除了那些一入行就做 AI Infra 的新人，其实大部分人都是从传统 Infra 转过来的。所以两者既有很多共同点，也有明显的差异。

从问题的本质上看，他们是一样的：要解决大规模任务如何可靠、高效地运行，如何把计算、通信、存储有机结合起来完成任务。大目标是一致的。

但在具体实操上差别很大。AI Infra 的绝对核心是 GPU，而传统 Infra 的核心是 CPU。这两种硬件在特性上完全不同，对通信互联、存储的要求也不一样。

所以可以说，AI Infra 是为 AI 定制化的一整套系统。在 Infra 的世界，太阳底下没有太多的新鲜事，但是会在某一个方向上钻的更深更定制，然后AI Infra在很多方面要做的更极致。

5.Infra 强调积累，资深经验与新人创意同样重要

曲凯：听起来，AI Infra 和传统 Infra 在底层、本质目标上都是类似的，只是技术栈和使用的硬件不同。那这种情况下，转型做 AI Infra 容易吗？你觉得未来做 AI Infra 的人，更多的会是新一批成长起来的人，还是老一代转过来的？

亦博：我觉得都会有。Infra 和算法的工作方式不太一样。算法在很大程度上依赖年轻人，甚至有算法圈的朋友说，算法工程师只有两年的“保质期”，两年后，他们的聪明才智已经发挥完了，反而容易陷入思维定势，新东西跟不上。

而 Infra 是一个相对强调积累的事情，所以我觉得老人也会发挥重要作用。当然，新人也会带来新的idea。

曲凯：对，我们和传统 Infra 工程师聊时，大家经常讲怎么提高并发量之类的问题。理论上 AI Infra 也是类似的，对吧？

亦博：在推理，也就是线上服务的时候，我觉得是类似的。只是用的硬件和运行的任务不同——我们用 GPU 跑 AI 模型，但最终在很多方面确实有相似之处。

6.所有业务都依赖 Infra，关键在于你投不投入

曲凯：你们现在核心服务的一些目标，或者数据指标，大概会有哪些？

亦博：其实你可以找到 CPU 或者传统 PVP 对应的东西。比如，我们强调你在 Chatbot 上问一个问题，第一个字返回给你的时间，就是首字延迟。你也可以想成，你点开一个 APP，它多久才显示第一个页面。其实类似的，回复你的首字延迟，以及之后吐字的速度是否稳定、流畅。这些是线上服务的事情，同时我还要以尽量低的成本做到。

训练那一侧，其实就比较像大数据。以前大数据用 Hadoop、Spark，也是有非常多 CPU，处理大量数据做计算。现在是用 GPU 处理大量数据，去训练一个模型，从概念上来说是相似的。

曲凯：明白。但听起来，是不是只有量级很大的公司才需要用到 Infra，包括 AI Infra，也是一样的？

亦博：应该说，所有的业务产品都要依赖 Infra。只是你是否愿意投入人力成本、研发成本，把你的 Infra 做到领先水平，以及做到领先水平对你的产品业务有多重要，不同公司是不一样的。

7.Infra 是确定性很高的投入，账算得很清楚

曲凯：以你目前的理解，不同阶段和不同类型的公司，对 Infra 的投入应该是怎样的？

亦博：这个账很好算。比如你有 1 万张 GPU，都是比较贵的卡，1 万张 GPU 月租一个月一个亿。如果雇一些人把利用率优化 10%，就能省 1,000 万，或者赚 1,000 万。你愿意为这 1,000 万一个月雇多少人？

在 Infra 侧，这笔账很好算。无论是在前司还是现司，如果去算这笔账，Infra 在每个公司的贡献都是很挣钱的。从省钱的角度来看，要覆盖人力成本非常轻松，所以 Infra 是一件确定性很高的事。

小公司用的 Infra 没那么多，就会去算值不值得雇 10 个人来优化一定比例的性能。如果不值得，外面有 baseline，比如找云厂商，也会给你一个比较通用的方案，规模不大也够用。这也是 MaaS、公有云的价值锚点——为规模较小的公司省去这部分投入。

8.AI Infra 夹在模型与硬件之间，差异化价值才是生存关键

曲凯：现在也有很多云厂商、模型方自己做 Infra 相关的东西，也有一些第三方公司在做。在这种情况下，做应用或创业的公司自己需不需要做？为什么还会有第三方公司切入？我理解这个事情应该是云厂商和模型方自己做到极致才对。

亦博：以 MaaS 这个生意为例，每个模型厂商主要还是 carry 自己的模型，以自家模型的 API 为主。那会不会有一个像集贸市场一样的平台，可以自由选择各家 API？我觉得这是 MaaS 厂商想做到的事。当然，公有云如阿里云、火山云也在做类似的服务，他们除了 carry 自家模型 API，也会有其他家的 API。初期能获得应用说明需求是存在的。

长期来看，更重要的问题是：第三方做这件事有没有独特的价值。短期可以靠推广、降价获客，但如果长期没有独特的价值，这个模式就不成立。

AI Infra 夹在模型和硬件之间——下面是硬件，上面是模型。如果硬件和模型大家都能获得，那么中间这一层的价值就比较小，会非常非常卷，最后只能打价格战。没有人的技术能在 AI Infra 这边拉开很大的区别，差距可能只有几个月。

因此，第三方的价值要么来自与硬件的垂直整合，要么来自与模型的垂直整合。就像 PS5 因为有独占游戏才让人买，Steam 也有独占游戏，但它其实是一个内容分发平台。MaaS 也是 API 的内容分发平台，除了通用功能，真正留住用户的是一些独特的东西。比如有的 MaaS 和硬件厂商深度合作，能更低价拿到算力以及技术支持，还在硬件研究上有独到的研究，这就是独特优势。大公有云则因为有自家模型（相当于第一方独占游戏），才是吸引用户的核心内容。

曲凯：我一直觉得海外有很多 Infra 公司，融到很多钱，最后也能高估值卖掉。但国内似乎对 Infra 的看法一直没那么乐观。

亦博：其实也没有多大估值吧。

9.不要做夹在中间的人，要跨界去影响技术走向

曲凯：国内机构的看法可能和你刚才说的类似，觉得 Infra 被夹在中间，两边都会吃掉你的份额，又不好赚钱，技术壁垒也不强。你其实是从本质上更同意这个观点的？

亦博：我不反对这个观点，但每件事都有两个角度。一个是你说的这个角度，另一个是对我个人以及从业者的指导——不要去做夹在中间的那个人。

我选择站在模型这一侧，也有人可以选择站在硬件那一侧。AI Infra 在这里有以前 Infra 没有的独特价值——现在是模型和硬件都在追求极致的时刻。比如以 DeepSeek 为例，如果要做出在硬件上运行高效、性价比好的模型，需要既懂硬件又懂模型。而真正两头都懂的人，正是处在中间的 Infra 人。

所以可以反过来看这个问题：如果愿意跨一步，与模型做垂直整合、与硬件做协同设计，会有很多机会；但如果固步自封，只做优化，不考虑上下游，那确实会很窄。

曲凯：我理解，但这样会有个挑战：一旦和模型或硬件绑定，万一选错了怎么办？

亦博：不是被动的绑定，而是参与。最重要的是参与其中，比如你能影响硬件的走向，因为你比硬件团队更懂模型；或者在模型公司，你比模型团队更懂硬件。你能推动模型或硬件向你认为好的方向发展。成功最好，不成功也是自己的责任。

10.给定算力，Infra 决定你能训出多好的模型

曲凯：我们刚才讲了 Infra 在降本增效上的作用，但它对模型最终训练结果的好坏能起到多大作用？这个怎么评判？

亦博：这就是为什么大模型公司对 Infra 非常重视，因为它会直接影响模型训练效果。大家都在玩同一场比赛——给定算力，谁能训出最好的模型。从最终结果来看，Infra 水平确实会影响模型的效果。

曲凯：主要影响哪些方面？成本肯定是会影响的。

亦博：举个例子，假设我们都有 5,000 张卡、三个月的训练周期，更好的 Infra 能提升 20% 的效率，就能多学 20% 的数据。三个月后模型一比，因为多学了 20% 数据，效果就会更好——假设其他条件相同。

曲凯：所以 Infra 是一个能标准化衡量好坏的东西？有些指标一眼能看出来？

亦博：是的，但它也是个复杂问题。不同硬件和不同模型有一个专业指标叫 MFU（Model FLOPs Utilization），指硬件在训练或推理时实际完成的运算次数（分子）与理论算力（分母）的比例。这个比例越高，说明对硬件的利用率越好。

11.先想清楚第一优先指标，再谈效率

曲凯：我记得当时 DeepSeek 有发这个指标，说做得很好。

亦博：实际上不是。DeepSeek 的训练 MFU 其实是偏低的，这就是我想说的——这是一个复杂问题。虽然有这样的指标，但它和模型、硬件都相关，也和你的优化目标相关。

举个例子，DeepSeek 以及包括我们在内的所有人，在 2024 年的优化目标并不一样。我们的优化目标是：在给定的训练算力下，训出最好的模型；DeepSeek 的目标是：在给定的推理成本下，把模型效果做到最好。

因为优化目标不同，至少在 2024 年上半年，DeepSeek 的基模并不比大家强。在一些榜单和公开评测中，它并不是第一。

转折发生在 2024 年 9 月 OpenAI 发布 o1 模型之后。你可能听说过 test-time scaling，就是在推理时多思考一会儿，从而得到更好的结果。这类推理模型是靠强化学习训练的，而强化学习本身就包含大量推理过程——推理一大段，选出最好的答案，再给模型奖励。

DeepSeek 的模型推理成本低，就变成了强化学习训练最快的模型。相比我们这些以基模为核心的团队，它在强化学习训练上的速度能快好几倍，这也是它第一个做出 R1 的原因。

可以说，这是在不同优化目标下的胜利，也有一些运气成分，因为 DeepSeek 在开始设定优化目标时，大概率没想到 test-time scaling 会在 2024 年 9 月成为热点。但天时、地利、人和凑到一起，就成了优势。

所以回到本质，我们确实有很多指标，比如训练效率、推理效率，但最重要的是先想清楚你的第一优先指标是什么，并确保它既符合当前业界需求，也契合未来技术发展方向。

12.现在的第一指标，是模型输出的速度

曲凯：当下有比较通用的第一指标吗？是大家差不多了吗，还是有很多不同方案和路线？

亦博：大家的认知并没有完全统一。从 o1、R1 以及强化学习出现以后，我觉得最重要的指标是 decoding 的速度。Decoding 的成本就是推理，分为两部分：

一部分是 prefill，处理输入，比如一段很长的文档；另一部分是输出，也就是“吐字”。我认为现在最重要的，是输出的速度。

原因有两个：

第一，对线上业务来说，这是非常直接的成本；

第二，它直接决定强化学习的效率。如果输出很慢，获得 reward 的速度就比其他模型慢。

所以我觉得现在的第一指标是 decoding，或者直接理解为模型输出速度。但也有人还停留在上个时代，比如关注训练 MFU，这和公司在训什么模型、团队状况有关。

曲凯：如果你和其他做模型的 Infra 人聊，几句话就能判断他们的认知和水平吗？

亦博：是的。聊他们最近在优化什么、大概能做到什么数据，就知道了。

曲凯：大家的差别大吗？

亦博：还是有的。

曲凯：区别更多是在方向选择上，还是技术水平？

亦博：最重要的区别永远在方向选择上。就像我说的，如果现在还特别关注 MFU，在我看来是对当前技术状态的认知有问题。

曲凯：你觉得会不会出现下一个新的核心指标？像当年 DeepSeek 做新指标时，别人还没意识到？

亦博：不好说，但还是有可能的。

13.模型是铁三角：算法、系统、数据

曲凯：你提到从你的视角做 Infra，需要特别懂硬件和软件，那算法团队呢？如果遇到不同意见，谁来主导？你和算法团队会怎么合作？

亦博：最简单的方式是像同一个团队一样合作，共同完成训练模型的任务。分工不同、优先级不同，就一起讨论，谁该让步就让步。所有事情都有权衡，有时我可能会损失一半的系统性能换来算法的小幅提升，有时反过来。这些权衡都需要两边一起定。

曲凯：所以实际合作过程还好，沟通就能解决？

亦博：这是小团队的优势，大厂很难做到。尤其在大厂里，Infra 往往只是支持型角色，很多时候模型团队提出设计，Infra 只负责优化训练和推理速度，没有反向影响力。

曲凯：而且降本在大公司里可能也不是最重要目标。

亦博：是。所以关键是你是单纯的降本角色，还是能正向影响模型效果的角色。Infra 完全有可能对模型效果产生正向影响。

曲凯：听起来要发挥主观能动性。

亦博：有主观能动性还不够。比如 Infra 和算法分别汇报给同一个只懂算法的 leader，会发生什么？很多问题是组织架构和人的问题。

曲凯：一般人会觉得算法是模型最核心的部分。

亦博：算法确实很核心，但模型是铁三角——算法、系统（Infra）、数据，三者都非常重要。

曲凯：理想情况下，要优化任务时，就这三方合起来一起讨论，形成兼顾各方优势的结果。

亦博：外界有些理解是偏的。比如模型的效果不是算法人员决定的，是数据决定的；模型的效率和成本是系统决定的。

既然效率和成本与模型结构最相关，模型结构其实应该由系统人员设计才能获得最优成本；模型的效果排名应该由数据人员负责；算法人员最核心的工作是训练范式。

曲凯：听起来合理，但现在很多不是这样的。

亦博：是的，现在模型结构设计基本是算法团队在做，模型效果排名也是算法团队负责，但实际上，算法人员不一定最适合做这两件事。

曲凯：阶跃是不是按照你说的方式来做？

亦博：更像是一个团队协作，小公司人少能做到，大公司人多很难完全统一，这种管理也很难。

曲凯：很多大厂或者老一代 AI 公司遇到的最大阻碍就是组织结构问题。

亦博：是的。

曲凯：新的 AI 公司虽然人员延续了上一代，但组织结构可能不一样。你刚才讲的是模型训练部分，在做应用时，比如产品经理也得懂技术。

亦博：对，我们也碰到这样的问题。

曲凯：要更全栈。但大厂做事往往一次拉几十个人，非常精细化的分工，反而做不出更好的结果。

亦博：而且分工是按之前的理解来的，不适合新时代，这导致模型结构落在算法组，成本和效率难以最优。

曲凯：你们是一开始就用正确的方式，还是踩过坑？

亦博：当然踩过坑。比如我们对算力和能力过于自信，做了一个巨大的模型，也执行完了，但它有一些额外的问题。

曲凯：比 Llama 还大？

亦博：是的。你知道 DeepSeek 模型不小，我们的模型不比它小，而且比它早一年做。但回顾起来还是有一些错误。

曲凯：前两年很多公司也在反思，当时不应该碰模型。

亦博：关键是要认识到，做研究和做工程不一样。所有下注的事情都有可能错，没什么大不了。踩坑了就爬起来继续走，这一局你赢了，下一局我赢回来。

曲凯：你们后面的重点方向是什么？

亦博：阶跃的最大特色是多模态，在国内稳居前二，并有相关业务。我们做的是真的多模态，大语言模型与视觉的融合，所以大语言模型部分也需要持续研发。我会重点关注语言基座的最高效结构，这不是纯算法问题，至少系统要和算法五五开。

公司后面会联合端侧做协同，也要考虑端侧硬件条件，什么模型、什么部署方式适合，这些都是重点。强化学习的 Infra 依然非常复杂，这里还有大量工作要做。

14.最大的阻碍，不是看得到路走不通，而是根本没有明确的路

曲凯：你觉得不管是对你，还是所有做 AI Infra 的人来说，现在遇到的最大阻碍或最核心的突破问题是什么？

亦博：有一种阻碍，是你看到了路，执行就能完成的；还有一种，是根本没有一条明确的路。能完成的，比如禁售、算力问题、强化学习工程的复杂度——各种环境的搭建，这些终归有方法解决。更困难的是那些更具革命性的问题，只能走一步看一步。

曲凯：比如说呢？

亦博：比如真正做到模型和硬件的 co-design。现在的现状是，几乎所有模型都是针对英伟达的卡优化的。Google 的 TPU 虽然有一些特色，但在本质计算范式上和 GPU 一致，所以模型差别不大。最近有 H20 的传言，但 H20 依然是相对弱的卡。

还有国产芯片的问题，以及全世界范围内是否有人能推翻英伟达的计算范式。

你可以想象，如果出现一种全新的芯片，它的特点与英伟达完全不同，又有人利用这些特点做出了比所有人都强一档的模型，那将是极具革命性的事情，图灵奖可能就在眼前。如果是商业公司，就会有无人可敌的壁垒。这样的事情非常困难。

15.范式革新两年一遇，下一次或在2026

曲凯：我觉得对于模型来说，上一个 Aha moment 是年初的 DeepSeek。最近一直有传闻说 GPT-5 快发布了，但最后会怎么样还不好说。RIO 这波在 DeepSeek 之后，好像也没看到特别新的、特别大的变化。同时很多人也在讨论，是不是数据不够了等等各种问题。你怎么看未来模型在量变和质变上的发展？

亦博：范式革新不会那么快。上一次是在 2022 年的 GPT-3.5、InstructGPT，这一次是 2024 年 9 月的 o1。DeepSeek 可以看作是 o1 的一个复线，本质上还是 o1 这个范式。大约两年一次，如果按这个速度推算，也许下一次大变革是 2026 年。

曲凯：对，2026 年能有就已经很好了。

亦博：也许吧。

曲凯：你们能看到一些大的方向吗？下一个可能会是什么？

亦博：我们觉得多模态还有一些突破的可能性，尤其是在多模态生成和理解的统一上。现在多模态的状态很像 2020 年纯语言模型的状态——那时最流行的是只做理解的 BERT。现在还没有人真正把理解和生成统一做好。统一的标志是：一个模型在理解上比只做理解的模型好，在生成上也比只做生成的模型好。就像 GPT-3.5 一样，让专用的翻译模型都退休了。我觉得这里还是有希望看到曙光的。

曲凯：OK，最近 Google 的 Veo 3 效果也让大家觉得很好。

亦博：Veo 3 还是偏上一代的专用生成模型，但它确实做了很多工程整合，比如配音乐等，把功能融合到一起。不过技术本质和产品不是线性顺滑的关系。

曲凯：所以它的定位还是把上一代做到极致？

亦博：对，而且这条路不止它在走，其他公司也在走。

16.Snowflake 和 Databricks，本质是数据管理与处理公司

曲凯：顺便提到 Google，美国那边其实有很多专门做 Infra 的大公司，比如 CoreWeave，可能大家听得少一些，但它是美股里今年涨了好几倍，而且和英伟达的卡绑定很紧。大家更熟悉的可能是 Databricks、Snowflake 这些。你怎么看这几家公司？

亦博：这些公司实际上不是 AI Infra 公司，但现在也在做一些 AI Infra 相关的产品。它们本质都是做数据管理和处理的公司。

比如 Snowflake，我们一直觉得它商业做得很好，但核心技术其实很简单——它在云环境下（亚马逊云、微软云等）提供了一套统一的数据抽象，让你能用同一套管理方式跨不同云来管理数据。成为数据管理入口后，它就能往后加增值服务，比如帮你处理、计算、展示数据等。

Databricks 的技术核心更强一些，它源自分布式计算框架 Spark 的主导团队。但到了商业化落地阶段，它的逻辑也类似——帮助传统企业用最方便的方式，把数据存起来、管起来、串起来。当客户的数据被管理好之后，自然也可以做一些 AI，因为 AI 本质上也是学习和处理数据的，所以他们也在往 AI 方向转型。

曲凯：所以在你看来，他们更偏向数据那一部分？

亦博：不是，他们是服务数据的 Infra。

17.开源模型推动了AI Infra，也可能拖慢创新

曲凯：你觉得现在有没有第三方公司，不管是大的上市公司还是初创公司，是你所说的典型 AI Infra 类型？

亦博：初创公司很多，你刚才提到的 CoreWeave 也是，贾扬清的公司也是（已经被收购了）。国内的话，有无问芯穹、潞晨科技等。

曲凯：但基本上这几家都是做推理加速，对吧？

亦博：我对他们近况不是特别了解。无问我的理解是以推理为主（当然可能有误）。潞晨早年做训练，硅基流动的袁进辉老师早年也是做做训练，这家公司主要做推理。这和商业模式有关——我个人觉得训练的商业模式不太成立。

曲凯：所以对于创业公司或第三方 Infra 公司，还有什么别的机会吗？因为刚才那几家都是偏推理方向的。

亦博：这和时机有关。现在训练模型的主要是非常懂行的专业人士——第一，赚钱难；第二，我们训练模型是为了用模型本身去竞争，这意味着训练过程中的任何研发都是核心竞争力，很难在早期交给第三方。所以如果不做训练，就只剩推理了，而推理相对比较干净。

曲凯：正好问一下，现在很多流行的开源模型，会对 AI Infra 市场有什么影响？

亦博：很多人认为开源模型对 AI Infra 的总体技术有促进作用，这有道理。尤其一些热门的开源模型，大家会研究如何让它跑得更好，在这个过程中促进了 AI Infra 发展。但事情都有两面性——因为某个开源模型很火，大家花大量精力优化它，反而可能影响创新。比如在 DeepSeek 出现之前，很多人都在优化 LLaMA，结果 DeepSeek 的模型完全不一样，今年很多积累和时间就废掉了。

18.为国产卡设计 SOTA 模型，让它也能高效运行

亦博：我觉得还是有一定意义，但我想补充一点。在谈到 Infra 企业，包括硬件时，比如 DeepSeek、Qwen 这些模型，本质上现在都是针对英伟达卡优化的。国产芯片不是不能跑，但性价比比不过英伟达。

这些模型又是开源、免费使用的，你可能听过一体机这类生意。做一体机的人会发现，用英伟达卡跑 DeepSeek 和 Qwen 的性价比和竞争力都比国产卡好，这反而影响了国产芯片在市场上的竞争力。

曲凯：这是必然的结果吧？毕竟国产替代就是在没有英伟达好卡的情况下的选择。

亦博：所以我在想，我们能不能为国产卡设计一些 SOTA 水平、可以跑的效率非常高的模型。

曲凯：那把卡的问题先刨除，你觉得国内外 AI Infra 的能力差距大吗？

亦博：差距还是相当大。

曲凯：算法上有差距可以理解，但 AI Infra 更多是工程和方向选择，以及优化指标的工作，理论上差距不该这么大吧？

亦博：一个原因是规模差距。Infra 必须谈规模，1 万卡和 10 万卡会遇到完全不同的问题。另一个原因是上下游的影响，比如 OpenAI、Google 都在自己做芯片，他们的资金和人才储备让他们更容易做到硬件与模型的整套 co-design。国内有这个条件的公司非常少。

曲凯：目前国内几乎没有吧？

亦博：个别大厂有，但能不能真正组织起来形成良好状态还是个问号。有些大厂有自研芯片，也有自研模型。

曲凯：所以 Google 那种自下而上的全套自研，训练效率会高很多？

亦博：会有明显优势，这也是 OpenAI 一直最忌惮 Google 的原因。Google 模型现在也很强。

曲凯：那最终是不是大家都得有自研芯片？

亦博：不一定，但风险存在。如果哪家公司把模型和芯片上下统一做到极致，会给竞争对手带来巨大压力。长期来看必然会有这样的公司，比如 Google。但其他公司如果不走这条路，就只能从其他方向寻找突破，进行差异化竞争。

曲凯：这么看，国内还是任重道远啊。

亦博：对。

19.真正的视觉推理，是直接看图推理，不依赖文字中转

曲凯：我知道阶跃马上要发一个新模型，这期发的时候可能已经发布了。你能讲一下这个新模型的情况吗？

亦博：从算法角度来说，这是国内第一个可由第三方商用的百B级视觉推理模型。最近一些模型的发布都是纯文本推理，我们这是国际SOTA水平的大规模视觉推理模型。

曲凯：能解释一下视觉推理吗？

亦博：视觉推理就是根据视觉信息，比如图片或视频帧，完成推理任务。我们有案例，比如拍一张照片，让模型判断地点；或者在更实际的任务里，让机器人去柜子里拿东西——目标可能被遮挡，需要分析并规划步骤完成任务。

可以把机器人比作有小脑（控制动作）和大脑（拆解复杂任务），视觉推理就是大脑的部分。对于机器人、手机、汽车等物理世界的智能设备，视觉模态是天生的，它们要依赖视觉推理来完成复杂任务。一个常见应用是拍照解题。

曲凯：但之前的一些模型，比如4o，也是拍图或截视频帧，然后理解后转成文字再推理。

亦博：那不是真正的视觉推理。

曲凯：那你们的方式是？

亦博：我觉得有不同的层次。我们不需要中间转成文字，直接看图推理。

曲凯：数据就不转成文字了？

亦博：可以理解为它真的看懂这幅图。

曲凯：就是更端到端？

亦博：是端到端。比如我要拿一个被遮挡的物体，用文字很难完整描述现场位置关系，但看图就能直接规划——先拿开这个，再拿开那个，最后拿到目标。端到端可以保留更多信息。更高层次的任务比如“走迷宫”，其实是要求你有一个在图上画草稿的过程。

曲凯：就像RIO做的事情？

亦博：对。解数学题是在文字领域走迷宫，视觉领域更难。

曲凯：你们是开源发布？

亦博：是的。我们希望全国上下产业都能受益，给所有国产芯片免费商用授权，开放模型权重并帮助适配。

B级视觉推理在国内目前是唯一的，我们还优化了架构，让国产卡的推理成本很低，与英伟达卡有竞争力。这样既能帮他们提升商业竞争力，也希望他们帮我们推广模型，这是共生关系。

曲凯：多模态模型的成本未来会怎么下降？

亦博：多模态理解成本不高，生成尤其是视频还贵。我很乐观，一年内会大幅下降，几分之一的可能性很大。

20.DeepSeek 做得好，就是因为梁文锋懂 Infra？

曲凯：做好AI Infra最关键的点是？

亦博：我觉得很难有完全的全才，但除了懂Infra本身，还要精通模型或硬件，才可能做好。

曲凯：市场上做AI Infra的人多吗？

亦博：比两三年前多了，但最顶尖的还是很少。

曲凯：未来AI公司成长起来，会需要更多Infra人才吗？

亦博：必然的。从计算资源看，GPU算力远超CPU且差距会越来越大。如果90%的成本投入在GPU，就需要为GPU工作的人。即使现在不做Infra，也应该关注这个领域。

曲凯：做Infra的人常被低估或忽视吗？

亦博：看你想做什么。从某种程度上是的，有些人不想离业务太远。但大模型时代，Infra的重要性大幅提升，本质上是模型的核心部分。有人说DeepSeek做得好，就是因为梁文峰是Infra出身。

曲凯：为什么说梁文峰是Infra的人？

亦博：因为他本身研究Infra，他原来做量化，非常强调低延迟等特性，所以他对Infra有深入研究。

曲凯：按照我们说的三块——Infra、数据、算法，你觉得梁文峰最擅长Infra？

亦博：业内基本有共识。据我所知，DeepSeek的Infra工程师数量多于算法工程师，而在很多大公司情况正好相反。这与过去的业务传统有关。

以前做Infra，以少量人支持大量业务为荣，说明Infra做得通用、影响力大。但在大模型快速发展时代，这种模式反过来了，需要针对特定硬件设计并极致优化模型，这就要大量Infra投入。这也是一些大厂近年比较挣扎的原因之一——人才和投入方向与需求错配。

21.Infra团队越早做MOE，越能看出它在模型结构上的影响力

曲凯：还有没有其他例子，可以说明行业在做AI Infra时遇到的问题和解决方式？

亦博：有。比如最近有家公司开源了一个模型，说体量不大，但效果能越级对比更大的模型。实际上，由于架构设计问题，它在硬件上的运行效率很低，比所谓的大模型还慢。这就是算法人员不懂硬件、不懂Infra的结果。他们画的图只看模型尺寸和效果，而不是运行成本与效率。真正要做的是画出“成本/效率–效果”的图，并在上面找平衡点。没有拉通算法和系统的团队做不到这件事。

还有MOE模型也是个例子。一个团队做MOE的早晚，直接反映了Infra团队的影响力和地位。MOE在算法人员眼里是降本手段，不提升模型能力上限。

曲凯：我记得当时大家讲 MoE 才能承载那么大的数据量这个点。

亦博：我觉得有些事情是大家认可以后去找的一些理由。

曲凯：还是因为数据量过大训练不了，训练不了就会回到 Infra 的问题。

亦博：几年前，我们在前司复现GPT-3时，业务觉得效果好但太贵，于是我们开始研究MoE——既能把模型做大，又能降低推理成本。那是2022年初，ChatGPT还没火。

曲凯：对，这个真的很早，我都没想到那个时候就有 MoE 了。

亦博：你要知道，这是Infra团队在主导训练MoE模型，不是算法团队。前几个月我见了一个老朋友，他以前负责算法，当时看我们做MoE，他觉得不关自己的事，因为认为这不是算法该做的事。

你可以这样看——训一个100B的MoE模型，和一个100B的非MoE Dense模型相比，Dense更强。所以在他们看来，MoE只是省成本。只是现在大家都知道激活参数量对成本很重要了，算法人员也明白了。但当年他们只看总参数量，同样100B的模型，MoE不如Dense，没必要去训。

所以，越早做MOE的，其实是系统团队或Infra团队有影响力、有远见的体现。比如DeepSeek，一开始就做MoE，这就说明他们Infra团队在模型结构上的影响力。我们是2023年12月开始训的第二代，也算早的。

曲凯：你什么时候加入阶跃的？

亦博：2023年5月。

曲凯：如果回顾从2023年初到现在，有哪些节点让你改变了观点或方向？

亦博：我觉得最大的一次是 o1，那一下强化学习的转变。我们之前也做强化学习，但 ROHF 只是很小的阶段。转向强化学习后，Infra 的各种模型设计都要以推理输出为优化目标，这样强化学习才能训得快。各种基建、硬件的选择也会围绕强化学习，比如可以用不同的卡型、做异构、更分布式等。这对很多以前 AI Infra 或大模型 Pre-train Infra 的假设都有影响，是最大的一个变化。

曲凯：现在美国那边的模型，有些在 coding，有些往 agent 发展，有些往多模态走，也有可能最后融合到一起。你觉得未来会是差异化路线，还是殊途同归？

亦博：现在看有一定差异化，代码是一个明显的差异点。Anthropic 做 Claude，强化学习不算强，但依然能在代码上做到最好，因为投入了大量人力去准备、构造、清洗代码相关数据，比 Google 和 OpenAI 更专注，所以代码能力最强。

细分领域如果专注投入，模型还是能打磨出特定优势。但不确定能持续多久，也有风险，也许新的训练方式会直接碾压过去。

agent 和模型的关系也很微妙。比如 agent 公司调用模型 API，搭建 workflow，做出好的端到端体验。这说明该任务本身就是模型稍加优化就能完成的。如果应用火了，下一代模型可能就会原生具备这个能力，那 agent 公司怎么办？

但模型公司也未必比 agent 公司做得快。在模型能力不足、方向不明确的情况下，还是 agent 公司更快找到场景，用工程手段让模型“踮起脚尖”去完成任务。我觉得这个生态是“共生又互相杀伤”。

22.给 Infra 从业者的一些建议

曲凯：所以你对现在想转行做 AI Infra 的，或者正在做 AI Infra 的人，有什么建议？

亦博：建议是靠近模型、靠近硬件，这是 AI Infra 和其他 Infra 最大的区别。最好是真正对这个领域感兴趣，并且有足够的主观能动性去做各种 co-design。AI Infra 处在这个位置，就需要垂直联合优化，才能做出好的工程。

最终，最能利用计算的方法，长远来说才是赢家

亦博：我最喜欢的一篇文章是《Richard Sutton 的 The Bitter Lesson》。它是站在算法人的角度来看问题，说的是——“最终，最能利用计算的方法，长远来说才是赢家”。短期内的各种奇技淫巧，其实都不本质。

我从 Infra 的角度看，这篇文章对我们的指导意义也很大——如何把硬件的计算力发挥出来，如何设计模型去最大化利用计算，这是最本质的。

我希望有一天还能影响硬件。过去几十年发生了很多事，比如英伟达 GPU 翻身，抢走了 Intel、AMD CPU 的风头。GPU 相比 CPU 不够灵活，但并行计算能力极强，本质上是换来了摩尔定律的持续。CPU 的摩尔定律已大幅放缓，但英伟达 GPU 依然大约每两年算力翻一倍。

这正印证了 The Bitter Lesson 说的——摩尔定律开始时看不出差距，但长久累积，差距巨大。如今英伟达算力是 CPU 的十倍、百倍，AI、元宇宙、区块链等所有需要大算力的新应用都得跑在它上面，所以最重要的是摩尔定律。

怎么换取摩尔定律的持续，怎么设计模型和系统软件，使之能跟随摩尔定律，把硬件性能发挥到极致。这对 Infra 团队意义重大。

曲凯：好，那我们就感谢亦博今天的时间。

亦博：谢谢。

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