AI计算基础设施的变革 - AI计算基础设施正从单一GPU集群向综合AI工厂转变，整合计算、存储、网络和冷却系统等关键要素 [1] - 综合AI工厂通过智能调度算法动态分配计算资源，提升AI应用的开发效率和运行性能 [1] - 单一GPU集群难以满足复杂多样的AI应用场景需求，如智能语音助手、自动驾驶汽车、医疗影像诊断和金融风险预测 [1] 分布式算力需求与技术发展 - AI进入推理范式及多智能体阶段，分布式算力需求呈指数级增长 [2] - 液冷技术、高带宽内存和专用互联网络等创新技术为分布式计算提供支撑 [2] - 推理场景中AI模型需实时处理海量数据，多智能体系统要求高效协作通信 [2] AI基础设施的战略意义 - AI基础设施的战略意义已上升至国家竞争力和数据主权高度 [2] - 掌握先进AI基础设施意味着掌握数据处理主动权，在全球竞争中占据优势 [2] - 多国政府和行业领导者在GTC国际主权AI峰会探讨AI工厂作为数字转型和弹性的关键基础设施 [2] 全球AI基础设施发展趋势 - 专业化、主权化和领域特色化成为全球AI基础设施发展的主要趋势 [3] - 各国和企业积极构建符合自身发展需求的AI基础设施体系，推动经济社会数字化转型 [3] - 印尼、印度侧重语言和文化适应的基础模型，德国聚焦铁路自动化和交通智能化升级 [2]