AI算力是AI大模型最核心的基建，下面我详解AI算力@mikechen
① AI 芯片（Compute）
AI 芯片是整个 AI 大模型的计算核心，负责完成模型训练和推理过程中的矩阵运算。
主要组成
- GPU（训练主力）
- CPU（调度管理）
- NPU（AI 专用计算）
- DPU（网络与存储卸载）
全球代表企业
| 分类 | 代表企业 |
|---|---|
| GPU | NVIDIA、AMD |
| CPU | Intel、AMD、NVIDIA Grace |
| TPU | |
| NPU | 华为、寒武纪 |
| DPU | NVIDIA、AMD |
② HBM 高带宽内存（HBM）
HBM（High Bandwidth Memory）是 AI GPU 最重要的配套技术。
GPU 算力越来越强，如果没有足够快的内存带宽，GPU 将大量时间处于等待状态。
全球主要企业
- SK hynix
- Samsung
- Micron
③ AI 服务器（AI Server）
AI 训练不是单块 GPU，而是由多块 GPU 组成 AI Server。
典型配置：
CPU
GPU × 8~72
HBM
DDR5
NVMe SSD
400G/800G 网卡
液冷
全球代表企业
- Supermicro
- Dell
- HPE
- Lenovo
- 浪潮信息
④ 高速网络（Networking）
数万块 GPU 必须高速通信，因此网络成为 AI 集群性能的关键。
核心技术
- NVLink
- NVSwitch
- InfiniBand
- RoCE
- 400G Ethernet
- 800G Ethernet
全球代表企业
- NVIDIA
- Broadcom
- Arista
- Cisco
- Marvell
⑤ 高速存储（Storage）
AI 大模型训练需要持续读取海量数据，因此必须使用高性能存储系统。
核心技术
- NVMe SSD
- 并行文件系统（Parallel File System）
- 对象存储（Object Storage）
- 分布式存储
全球代表企业
- DDN
- WEKA
- VAST Data
- NetApp
- Dell
⑥ 数据中心（Data Center）
AI 数据中心负责提供：
- 服务器机房
- 网络互联
- 电力
- UPS
- 安全
- 制冷
全球代表企业
- AWS
- Azure
- Google Cloud
- Oracle OCI
- Equinix
- Digital Realty
⑦ 电力与液冷（Power & Cooling）
随着 AI GPU 功耗快速增长，电力和散热成为 AI 数据中心的重要瓶颈。
核心技术
- UPS
- 高压供电
- 冷板液冷
- 浸没式液冷
- 智能配电
全球代表企业
- Vertiv
- Schneider Electric
- Eaton
⑧ AI 云平台（AI Cloud）
越来越多企业通过云平台租用 GPU，而不是自建算力中心。
全球主要平台
国际：
- AWS
- Azure
- Google Cloud
- Oracle OCI
- CoreWeave
国内：
- 阿里云
- 腾讯云
- 华为云
- 百度智能云
- 火山引擎
⑨ AI 软件基础设施（Software Stack）
软件决定 GPU 能否高效协同工作。
GPU 软件
- CUDA
- NCCL
- cuDNN
- TensorRT
集群管理
- Kubernetes
- Slurm
- Ray
分布式训练
- DeepSpeed
- Megatron-LM
- Colossal-AI
⑩ AI 开发框架（Framework）
AI 框架是开发、训练和部署大模型的软件基础。
主流框架
| 框架 | 代表公司 |
|---|---|
| PyTorch | Meta |
| TensorFlow | |
| JAX | |
| MindSpore | 华为 |
| OneFlow | 一流科技 |
AI 大模型基础设施全景图
AI 大模型基础设施
├── AI 芯片（GPU / CPU / NPU / DPU）
├── HBM 高带宽内存
├── AI 服务器
├── 高速网络（NVLink / InfiniBand / Ethernet）
├── 高速存储（NVMe / Parallel FS / Object Storage）
├── 数据中心（IDC）
├── 电力与液冷
├── AI 云平台（GPU Cloud）
├── AI 软件基础设施（CUDA / NCCL / TensorRT）
└── AI 开发框架（PyTorch / TensorFlow / JAX）
五大核心支柱
如果从技术重要性来看，构建 AI 大模型最关键的五大基础设施是：
- AI 芯片（GPU/NPU）：提供核心算力。
- HBM 高带宽内存：解决 GPU 数据吞吐瓶颈。
- 高速互联网络（NVLink、InfiniBand、RoCE）：支撑大规模 GPU 集群通信。
- AI 软件栈（CUDA、NCCL、DeepSpeed 等）：决定硬件利用率和分布式训练效率。
- 数据中心（电力、液冷、网络）：保障大规模 AI 集群长期稳定运行。
这五大支柱共同构成了现代 AI 大模型训练与推理平台的核心能力，也是当前全球 AI 基础设施建设投入最集中的方向。