AI产业狂奔，底层架构成隐形天花板？——企业AI落地三重困局与AI Infra突围

【摘要】AI市场热度与落地成功率形成巨大反差。问题的症结已从模型算法转向系统性架构。AI Infra正成为破解算力、协同与历史债务困局，连接AI创新与业务价值的核心引擎。

引言

生成式AI（GenAI）与大模型技术，正在驱动企业数智化转型。中国的AI基础设施市场随之爆发。IDC数据显示，2025年上半年，这一市场规模达到198.7亿元，同比增长122.4%，并预计在2029年逼近1500亿元。

数字的狂欢之下，是企业落地的普遍困境。Gartner的报告揭示了一个严峻现实，超过50%的AI项目因架构问题无法上线。赛迪顾问的数据更为具体，尽管83%的企业将AI列为战略优先级，但实际落地成功率仅有29%。

巨大的落差说明，AI规模化应用的瓶颈，已不再是单纯的算法或模型问题。真正的挑战，潜藏在水面之下——那个支撑着一切、却又常常被忽视的底层IT架构。 它像一个隐形的天花板，限制了企业AI创新的高度。本文将深入剖析企业在AI落地过程中面临的架构困局，并阐述AI Infra（AI基础设施平台）如何成为打破这一天花板的关键力量。

一、表象之下的裂痕：企业AI落地的三重困局

企业在AI落地过程中遇到的障碍，并非孤立的技术点缺陷，而是一个由历史、组织和认知共同交织而成的系统性难题。我们可以将其归结为架构、流程与认知三个维度的困局。

1.1 架构之困：历史债务与资源孤岛

企业的IT系统是持续演进的，而非一蹴而就。这种演进过程留下了沉重的“历史技术债务”，在AI时代集中爆发。

1.1.1 多代际IT架构的叠加效应

多数企业的IT环境是一个复杂的多代同堂结构。从最早的物理服务器，到后来的虚拟化集群（如VMware），再到近年的云原生容器化平台（如Kubernetes），以及为AI而生的GPU/NPU异构计算节点。每一代技术都解决了当时的问题，但也形成了独立的管理平面和资源池。

这种叠加效应导致了架构的复杂性与割裂。数据和服务在不同代际的架构之间流转不畅，形成了一个个技术壁垒。

1.1.2 算力资源的碎片化现实

多代际架构的直接后果就是算力资源的严重碎片化。IDC的《2025企业算力管理报告》指出，制造企业平均拥有4.2个独立的算力池。这些算力池之间缺乏统一的视图和调度能力，导致资源利用率低下。

具体表现为：

• 跨池调度效率低下：报告显示，跨池调度效率仅为28%。当一个AI训练任务需要大量GPU资源时，系统无法智能地从其他空闲的、不同类型的资源池中调度算力，造成“旱的旱死，涝的涝死”。

• 升级跟不上迭代：67%的制造企业坦言，其算力与存储的升级速度，远远跟不上大模型迭代的步伐。当需要为新模型扩容GPU集群时，往往要面临复杂的网络、存储和管理系统的重新规划。

• 算力缺口加剧：Gartner预测，到2025年，全球AI训练算力缺口将达到42%，中国市场的这一比例更是高达55%。在供给侧紧张的背景下，存量算力的低效使用无疑是雪上加霜。

1.1.3 紧耦合设计的迭代枷锁

为了追求项目快速上线，很多企业在初期采用了紧耦合的AI架构。根据统计，53%的企业将模型训练、推理服务与具体的业务系统直接绑定。这种“一次性搭建”的模式，在项目PoC（概念验证）阶段或许高效，但进入规模化迭代阶段后，其弊端便暴露无遗。

• 模型更新困难：当需要升级AI模型时，由于与业务逻辑深度绑定，整个应用系统可能都需要重新开发、测试和部署，流程漫长且风险高。

• 技术栈锁定：紧耦合架构使得更换底层的推理引擎、计算框架或硬件变得异常困难，企业被锁定在特定的技术栈上，无法享受技术进步带来的红利。

• 可复用性差：为特定业务场景开发的AI能力，很难被抽象和复用至其他业务线，造成重复建设和资源浪费。

1.2 流程之困：组织惯性与协同失灵

技术架构的问题，往往会映射为组织与流程的混乱。

1.2.1 IT与业务的“三重矛盾”

在当前的转型压力下，企业IT部门普遍陷入了林源所描述的“既要，又要，还要”的三重矛盾之中。

这三重矛盾让IT部门疲于奔命，常常在“救火”和“创新”之间挣扎，难以形成有效的技术战略和执行力。

1.2.2 中心与边缘的协同鸿沟

随着AI推理任务向边缘设备下沉，企业需要同时管理数据中心的训练集群和分布广泛的边缘计算节点。然而，中心与边缘的协同调度能力严重不足。赛迪顾问的数据显示，仅有19%的企业实现了中心与边缘算力的协同调度。

这种脱节导致：

• 模型部署与更新效率低：无法自动化、批量化地将云端训练好的新模型推送到成千上万的边缘节点。

• 数据闭环链路不畅：边缘端产生的数据和推理结果，难以高效、安全地回传至中心进行再训练，阻碍了模型的持续优化。

• 运维管理复杂：需要维护两套甚至多套独立的管理体系，运维成本高昂。

1.3 认知之困：从技术验证到体系化转型的跨越

许多企业对AI落地的认知，仍停留在“技术尝鲜”或PoC阶段。他们关注的是某个模型的精度、某个算法的性能，而忽视了支撑其规模化运行的底层体系。

当DeepSeek等开源模型的爆发，让企业意识到AI可以真正深入业务时，这种认知偏差的后果便显现出来。企业发现，将一个在实验室跑通的模型，部署到生产环境中并服务于成千上万的用户，完全是两码事。这不再是一个算法问题，而是一个涉及算力供给、数据治理、系统协同、安全合规的系统工程问题。

从PoC到规模化，企业需要完成一次关键的认知跃迁，即从关注“单点技术”，转向构建“企业级AI架构与治理体系”。而历史遗留的架构碎片和组织流程障碍，正是完成这次跨越的最大阻碍。

二、破局之道：AI Infra作为连接未来的“桥梁”

面对上述困局，业界逐渐形成共识，需要一座能够衔接历史IT与未来AI的“桥梁”。AI Infra（AI Infrastructure Platform）应运而生。赛迪顾问将2025年定义为“中国AI Infra平台应用元年”，标志着其已从概念走向规模化实践。

AI Infra并非简单的硬件堆砌，而是一个软件定义的、标准化的基础设施平台。其核心价值在于通过四大能力，解决企业的三重矛盾。

2.1 AI Infra的核心价值主张

AI Infra的根本目标，是屏蔽底层异构硬件和复杂环境的差异，为上层AI应用提供统一、标准、弹性的资源供给与服务。

2.1.1 从“资源孤岛”到“一体化平台”

AI Infra通过三大技术路径，将碎片化的算力资源整合为统一的平台。

• 全域调度：将企业内部的通算（CPU）、智算（GPU/NPU）、超算，乃至中心和边缘的算力资源，通过统一的调度层进行纳管，形成一个逻辑上的“超级算力池”。

• 弹性伸缩：基于云原生技术，实现资源的按需分配和动态扩容。当AI任务来临时，平台能秒级拉起所需资源；任务结束后，资源立即释放，极大提升利用效率。

• 能效优化：通过智能调度算法，综合考虑任务特性、硬件能效和电力成本等因素，将任务分配到最合适的计算节点，实现绿色低碳运营。

2.1.2 实现“降本、提效、安全、可控”的闭环

AI Infra的最终价值，体现在为企业带来的商业回报上。

2.2 关键技术路径解析

要实现上述价值，AI Infra在技术层面依赖于几大关键路径的突破。

2.2.1 全域算力调度与异构兼容

这是AI Infra的基石。平台需要能够屏蔽底层不同品牌、不同架构芯片的差异。

• 统一调度核心：基于云原生技术（特别是Kubernetes）的统一调度平台成为核心。通过算力标签（如gpu-model=A100, interconnect=nvlink）和性能预测模型，调度器能够精准地将AI任务与最匹配的硬件资源进行匹配。

• 异构芯片整合：AI Infra需要内置对主流异构芯片（如NVIDIA GPU、Google TPU、AMD DCU）的驱动和管理能力。更重要的是，它为国产化算力提供了一个统一的承载平台。

  • 华为昇腾910B：已实现千亿参数大模型的稳定训练。

  • 寒武纪CMX-9：以15瓦的低功耗实现64TOPS算力，适配边缘推理场景。

  • 燧原科技：在庆阳部署的国产异构智算中心，单集群算力达100PFLOPS，成本较进口方案降低35%，成为“东数西算”的示范项目。

通过AI Infra，企业可以在不改变上层应用的情况下，平滑地引入和使用这些国产化算力，实现自主可控。

2.2.2 云原生驱动的解耦与进化

云原生技术为解决紧耦合问题提供了最佳方案。AI Infra深度融合了容器、微服务、服务网格（Service Mesh）等云原生理念，推动架构的现代化演进。

其核心是实现模型、推理引擎与业务应用的彻底解耦。

图1：基于AI Infra的解耦架构示意图

这种解耦架构带来了巨大的灵活性：

• 独立升级：模型团队可以随时更新模型A，而无需触碰业务应用A或底层的推理引擎X。

• 按需选择：业务应用可以根据需求，灵活选择最适合的推理引擎，以达到性能或成本的最优。

• 渐进式演进：企业可以在不推倒重来的前提下，将老旧的、单体的业务系统，逐步改造为基于模型服务的现代化应用。

2.2.3 统一的数据治理与安全体系

AI的生命周期与数据紧密相连。AI Infra必须提供平台级的、贯穿始终的数据治理与安全能力。

• 统一元数据管理：对所有接入平台的数据进行统一的元数据注册和管理，实现数据的可发现、可理解。

• 全流程安全机制：提供从数据接入、清洗、标注，到模型训练、部署、推理的全流程数据脱敏、权限管控、加密传输和访问审计。

• 合规性保障：内置数据水印、血缘追溯等功能，满足GDPR、数据安全法等国内外合规要求。

三、行胜于言：AI Infra的实践范式与业务成效

理论的先进性，最终需要通过实践来检验。国内外的先行企业和技术服务商，已经探索出了一套行之有效的AI Infra实践范式，并取得了显著的业务成效。

3.1 平台架构范式：分层解耦与统一调度

成功的AI Infra平台，通常采用分层解耦的架构，以实现最大的灵活性和可扩展性。以青云科技的AI Infra 3.0架构为例，其设计思想颇具代表性。

• 内核层（PrimusOS）：这是最底层，负责屏蔽物理硬件的差异，将不同品牌、不同代际的服务器、存储、网络设备虚拟化为标准的资源。

• 调度层（KubeSphere）：这是平台的核心大脑，基于Kubernetes构建，实现了对通算、超算、智算的全域统一调度。它向上层提供标准的容器、虚拟机、裸金属等资源交付能力。

• 服务层：在统一调度层之上，可以按需部署和组合不同的能力组件，如完整的虚拟化能力、全栈云能力、云原生能力以及AI智算能力（模型训练、推理服务等）。

这种“桥梁式架构”的最大优势在于，它尊重了企业的历史投资。企业原有的虚拟化平台、云原生应用，都可以平滑地纳管到这个统一平台中，与新增的AI智算能力协同工作，而不是相互割裂。

3.2 行业落地案例剖析

AI Infra的价值，在不同行业中得到了具体的体现。

3.2.1 制造业：IT响应效率的跃迁

某大型制造企业，原先面临典型的多代际架构管理困境。管理虚拟化、云原生应用和智算平台需要三套独立的系统和流程，跨团队协调成本极高，内耗严重。

引入基于统一架构的AI Infra后，该企业实现了：

• 统一纳管：无论是数据存储分析、云原生应用部署，还是AI推理算力供给，都在一个平台上进行搭建和交付。

• 全链路自动化：IT部门响应业务部门需求的速度，从过去的平均1小时，大幅缩短到15分钟。

• 竞争力重塑：这不仅仅是IT效率的提升，更意味着业务部门可以更快地将创新想法付诸实践，直接转化为市场竞争力。

3.2.2 生物制药：研发周期的颠覆性压缩

一家生物制药公司，利用AI Infra架构中成熟的模型服务能力，快速对接专业的药物研发大模型。其采用的模型与推理引擎分离架构，使其能够为不同的分子设计任务，选择最优的推理引擎。

最终实现的业务成果是：

• 新药研发加速：将新型药物的分子设计周期，从18个月压缩至12个月。

• 材料模拟提效：将高性能复合材料的微观结构模拟时间，从72小时缩短到43小时。

这些案例清晰地表明，底层架构的优化，能够直接转化为核心业务指标的改善。

3.3 量化价值评估

IDC在其《2025 AI Infra价值评估报告》中，对部署了新一代AI Infra的企业进行了量化评估，结果令人振奋。

数据不会说谎。对底层架构的投资，是企业AI战略中回报率最高的环节之一。

四、群雄逐鹿：AI Infra的产业格局与竞赛

AI Infra的战略价值和巨大的市场潜力，已经引发了全球科技厂商的激烈角逐。Dell'OroGroup预测，2025年全球AI Infra市场规模将突破800亿美元，年复合增长率（CAGR）高达58%。在这片蓝海中，一个多元化、多层次的竞争格局正在形成。

4.1 国内市场：三类玩家与本土化优势

中国市场因其独特的政策环境（如信创）、庞大的应用场景和对成本的高度敏感，催生了具有鲜明本土特色的三类玩家。他们围绕“信创适配、架构整合、成本控制”三大核心需求展开竞争。

4.1.1 全栈型玩家：从芯到云的垂直整合

这类玩家试图提供从底层芯片到上层应用的全栈式解决方案，构建强大的技术壁垒和生态护城河。

• 青云科技：以其独特的“桥梁式架构”为核心竞争力，通过PrimusOS内核层与KubeSphere调度层的结合，专注于解决企业多代际架构整合的痛点，强调平滑演进和历史投资保护。

• 华为：依托其昇腾（Ascend）系列AI芯片，构建了从“芯片-CANN（异构计算架构）-MindSpore（AI框架）-ModelArts（AI开发平台）-应用”的垂直全栈能力。其昇腾910B芯片已成为支撑国内千亿参数大模型训练的核心力量。

• 阿里云：凭借其强大的公共云规模优势和深厚的生态整合能力，其灵骏AI集群支持千卡规模的并行训练，GPU弹性算力的响应时间已缩短至5分钟以内。其服务于比亚迪等车企，将自动驾驶模型训练周期缩短了50%。

4.1.2 垂直技术型玩家：单点突破的尖兵

这类玩家聚焦于AI Infra链条中的某个关键环节，通过技术深耕建立起难以逾越的优势。

• 浪潮信息：作为全球领先的AI服务器供应商，其全球市占率高达47%。在硬件工程能力上优势显著，其先进的液冷技术可将数据中心的PUE（电源使用效率）降至1.15，为某智算中心年均节省电费280万元。2025年第一季度，其AI服务器出货量同比增长62%，稳居全球第一。

• 燧原科技：作为国产GPU的代表企业，其云燧T20 GPU已适配超过100个主流AI模型。在庆阳异构智算中心项目中，其方案不仅实现了100PFLOPS的算力规模，更将成本较进口方案降低了35%，在政务、金融等信创关键领域的渗透率已达18%。

4.1.3 生态整合型玩家：连接与赋能的平台

这类玩家自身可能不生产硬件，但擅长通过云平台和软件能力，整合各类资源，构建繁荣的应用生态。

• 腾讯云：以“云原生+Agent”为抓手，推动生态协同。其推出的国内首个跨型号GPU调度的Serverless平台，将模型启动速度提升了17倍。其Agent Infra解决方案支持数十万实例并发，服务于货拉拉等企业，将车路协同的响应时延降至15毫秒。

• 百度智能云：其战略核心是“云智一体”，将自家的文心一言大模型与千帆AI平台深度整合。这种模型与Infra的协同优化，为开发者提供了从模型开发到部署推理的一站式流畅体验。

4.2 国际市场：技术壁垒与生态垄断

与国内厂商相比，国际巨头在全球化布局、核心技术研发和开发者生态建设上仍保持领先。他们主要通过“云+自研芯片+顶级生态”的模式，构筑高端市场的壁垒。

• 微软Azure：通过与OpenAI的深度绑定，以及对NVIDIA最新技术的率先集成，占据了超大规模AI训练的制高点。Azure打造了全球首个NVIDIA GB300 NVL72集群，拥有超过4600颗Blackwell Ultra GPU，支持OpenAI进行超大规模推理。同时，其自研的Maia 100 AI芯片（5nm工艺）功耗较竞品降低30%，已部署于GPT-3.5 Turbo的推理服务。尽管技术领先，其在中国区市场的占有率仅为5%。

• AWS：作为全球云计算的开创者和领导者，AWS凭借其模块化、高性价比和深厚的企业服务经验占有一席之地。其自研的第二代AI训练芯片Trainium2，性能是第一代的4倍，训练成本较同等性能的GPU方案可降低30-40%。其IoT Greengrass服务则将云端AI能力无缝扩展至边缘，与SageMaker云端训练平台形成闭环。

4.3 未来走向：双轨并行的市场格局

综合来看，未来3-5年，全球AI Infra市场将呈现清晰的“双轨并行”格局。

• 中国市场：国产化加速替代
  赛迪顾问预测，中国市场的国产化率将从2025年的45%快速提升至2027年的65%。在政务、金融、电信等关系国计民生的关键领域，有望实现100%的国产化替代。本土厂商将在场景理解、成本控制和服务响应上持续保持优势。

• 全球高端市场：巨头主导格局难撼
  在需要极致性能的超大规模模型训练、前沿科学计算等领域，全球高端市场仍将由NVIDIA、微软、AWS等巨头主导，其市占率预计将保持在70%以上。核心芯片、基础软件和全球化生态是他们难以被轻易超越的护城河。

这场竞赛已经超越了单一产品的比拼，升级为“技术-生态-场景”的综合较量。对于国内厂商而言，在保持成本与场景优势的同时，必须在高端芯片、基础软件等核心技术上取得突破，才能在全球竞争中赢得一席之地。

五、行动指南：企业AI Infra落地路线图

面对复杂的架构挑战和繁多的技术选项，企业应如何规划自己的AI Infra建设路径？这里提供一个可操作的、渐进式的落地路线图。

5.1 阶段一：诊断与规划 (Architecture Assessment)

在投入任何资源之前，首先要对现有IT基础设施进行一次全面的“架构体检”。

1. 资产盘点：梳理企业内所有的计算、存储、网络资源，识别出不同代际、不同技术栈的“算力孤岛”。

2. 瓶颈识别：分析当前AI项目在开发、部署、运维过程中遇到的具体瓶颈，是算力不足、数据不通，还是流程过慢？将问题量化。

3. 短板评估：重点评估数据治理、安全合规、自动化运维等方面的短板，这些往往是规模化落地的最大障碍。

4. 制定蓝图：基于诊断结果，明确AI Infra的建设目标。是优先统一调度，还是先解决数据治理？制定一个分阶段、可落地的演进蓝图。

5.2 阶段二：平台构建 (Platform Foundation)

这是技术实施的核心阶段，关键在于构建一个统一的、可扩展的底座。

1. 建立统一调度面：这是最关键的一步。选择一个成熟的容器调度平台（如KubeSphere），将所有通算、GPU、边缘节点纳入统一管理，实现资源的集中可见、可调度。

2. 推进模型-引擎-应用解耦：引入API网关和模型服务框架（如KServe），将AI能力以标准化的API服务形式暴露给业务应用，切断紧耦合的依赖。

3. 强化数据治理与安全：部署统一的数据湖或数据平台，建立元数据管理、权限控制和安全审计机制，确保数据在平台内的流动是安全合规的。

5.3 阶段三：场景驱动与优化 (Scenario-driven Adoption)

平台建成后，应采用场景驱动的方式，逐步推广和优化。

1. 选择试点场景：从业务价值高、技术耦合度低的场景入手，例如离线的报表分析、内部的智能客服等，进行首批应用的迁移和部署。

2. 打通中心-边缘一体化：针对有边缘计算需求的场景（如智慧门店、智能制造产线），打通模型从云端训练到边缘部署、数据从边缘回传到云端优化的闭环链路。

3. 建立度量体系：建立一套完善的度量体系，持续监控平台的资源利用率、任务成功率、业务响应时间等关键指标，用数据驱动平台的持续优化。

5.4 阶段四：组织协同与文化变革 (Organizational Enablement)

技术平台的成功，离不开组织和文化的支撑。

1. 建立跨部门协同机制：成立由IT、数据、业务、安全等部门共同组成的虚拟团队（或称AI卓越中心CoE），共同推进AI Infra的建设和应用。

2. IT部门角色转型：推动IT部门从传统的“资源提供者”，向“平台化服务运营者”转型。IT团队需要提供稳定、易用、自动化的平台服务，赋能业务团队快速创新。

3. 推广平台思维：在企业内部倡导“能力复用、服务共享”的平台思维，鼓励不同业务线基于AI Infra构建和分享自己的AI能力，避免重复造轮子。

结论

AI产业的狂奔，正将底层架构从幕后推向台前。过去被视为理所当然的基础设施，如今已成为决定企业AI战略成败的“隐形天花板”。企业在AI落地过程中面临的算力碎片化、新旧系统兼容、组织流程协同等三重困局，其根源都在于系统性的架构失衡。

单点的算法创新或模型引入，已无法应对规模化、敏捷性与合规性的复杂要求。AI Infra作为连接“历史与未来”的桥梁，通过统一调度、云原生解耦和平台化服务，为破解这一困局提供了系统性的解决方案。它正在成为企业智能转型的核心底座。

随着市场爆发与生态整合的加速，这场关于底层架构的变革已经全面展开。谁能率先理顺内部的IT基础，融通异构的系统，打通数据与安全的脉络，谁就能在这场智能化浪潮中，将AI的潜力真正转化为可持续的商业红利。企业必须正视这场转型，以AI Infra为载体，系统性地构筑一个可演进、可信赖的智能化未来。

📢💻 【省心锐评】

AI落地的核心矛盾已从“模型好不好”转向“架构行不行”。AI Infra不是选择题，而是必答题。它决定了企业AI创新的上限，是连接技术投入与商业价值的最短路径。