企业 AI 基础设施悄然升级：多云 + 多架构成主流 根据近期 Thoughtworks 发布的技术雷达报告，AI 工作量增长导致基础设施架构迎来重大变化：组织正在从单一云平台、单一 GPU 架构，转向 “多云＋多架构（如 GPU＋TPU＋自建加速器）”模式。 简言之，模型训练与推理不再只是“用一个云 + 一个 GPU 阵列”。现在，技术团队需考虑： ① 工作负载在多个加速器间如何调度？ ② 数据延迟、成本、能效如何优化？ ③ 云选址、合规、数据主权如何保障？未来企业将更多采用“混合云 + 边缘部署”方式。 对于从事 AI 产品、工具开发、内容创作的人来说，这意味着：你所在的技术路径会越来越依赖“算力选型＋运营效率”而非仅功能实现。 比如，当 AI 模型能在本地边缘设备运行时，你的内容也可能实时生成而不依赖云端。其次，你要判断工具提供方是否已采用新架构，否则可能面临延迟或成本被抬高。 此外，这也为创作者提供了机会：你可以挖掘“AI 基础设施”背后的故事，如云成本如何影响产品定价、算力如何变成供应链瓶颈、模型选择如何倒逼内容优化。 🔹 你觉得在 AI 应用中，成本高、延迟大更可被接受，还是功能延迟但成本低更好？ AI基础设施大战 多云架构 GPU TPU
