北京
IT时代网9月19日消息，在 AI Infra Summit 上，AMD 数据中心解决方案事业部执行副总裁兼总经理提出，AI 基础设施的设计不该围绕某一颗芯片或某一种互连，而应回到一个基本问题：需求变化时，系统能否方便地适配。
在他看来，没人能说清五年后 AI 会是什么样子，也没人知道下一个主流模型架构、训练与推理的比例会在何处稳定下来，更不知道有多少 AI 会跑在自己的数据中心、别人的数据中心或笔记本上。但基础设施负责人现在就得做出未来五到七年 IT 基础的决策。
他提到，几年前 AI 基础设施主要意味着大集群上可预测的批式训练需求，如今训练仍需与推理、代理式 AI 以及日益分散的工作负载共存。推理常在线，关注延迟与单次请求成本；代理式 AI 会进一步放大需求，因为一次请求可能变成检索输入、调用工具、执行代码、协调子代理并保持跨请求状态的一串步骤。
这改变的不只是算力总量，还有系统的形态。为昨日训练集群优化的基础设施不只是容量不足，而是形态不对：其算力、内存与网络的配比已与真实工作负载的去向不匹配，而形态问题无法靠继续添置原有部件解决。他把设计目标归纳为三项可核查的属性：一是可适配，需要足够深的产品组合，让工作负载变化时的答案是换一种配置而不是换一家供应商；二是经济性，即把钱花在对的工具上，训练是一次性的资本决策，推理则是每天执行十亿次的运营决策，代理式请求更是一串推理，要看的是完成单个任务的成本而非单 Token 成本；三是开放，靠被广泛采纳的标准让客户摆脱对单一厂商路线的依赖。
他同时介绍，AMD 的投入覆盖从服务器 CPU 上的推理、分词与编排，到 PCIe 加速卡上的大模型推理与微调，再到八路 GPU 系统与面向超大规模部署的整机架方案，并由统一的 ROCm 软件把整条链路串起来，让工作负载更换硬件时不必从头开始。
编辑：林一舟
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