北京时间本周六上午10:00，与密瓜智能张潇、Exostellar沈之明、LMCache Kobe，深度探讨AI Infra软件层2025最新趋势！

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步入 2025 年，全球AI Infra市场呈现爆发式增长态势。根据Precendence Research的最新市场研究，AI Infra市场规模从2024年的473亿美元增长至2025年的602亿美元，预计到2034年将达到4993亿美元，复合年增长率高达26.6%。数据中心GPU市场更是展现出惊人的增长潜力，预计从2025年的217亿美元增长至2035年的2656亿美元，年复合增长率达28.5%。据赛迪顾问发布的《2025 中国 AI Infra 平台市场发展研究报告》显示，2025 年中国 AI Infra 平台市场规模预计将达到 36.1 亿元，相较于 2024 年实现超过 86% 的增长。这些爆发增长和广阔的前景背后，正是AI基础设施软件层技术创新的强力驱动。

随着生成式模型应用进入大规模生产部署时代，2025 年起 AI Infra软件层迎来了爆发式浪潮：企业与开源社区从“能跑”走向“高效、弹性、低成本”的运营目标，围绕异构 GPU 管理、跨云弹性调度、Spot 实例治理与 KV缓存优化等技术的投入显著增加，形成了新的技术与商业赛道。近期行业里涌现出的公司与项目，例如字节跳动的火山方舟 + 火山引擎，整合了字节在大数据、人工智能等方面的技术优势，为开发者提供了一站式的 AI 开发与部署平台，涵盖从模型训练到应用上线的全流程服务 ；云厂商也不甘落后，阿里云的飞天操作系统，能够高效调度大规模计算资源，支撑百炼大模型在多种场景下的应用；百度智能云的文心千帆则专注于降低企业使用大模型的门槛，提供丰富的工具和接口，方便企业快速定制和部署 AI 应用 ；创业公司里面专注异构GPU 调度并以开源 HAMi 为基座的密瓜智能，致力于自主管理与跨云编排的 Exostellar，开源项目里支持大规模并发LLM推理的vLLM项目在GitHub上获得超4万星标，针对KV缓存优化与推理加速的LMCache项目也突破5000星标，都成为这一浪潮的重要推手。

随着大模型应用进入深水区，AI 基础设施的软件层正在从“幕后支撑”走向“核心驱动”。它不再只是单纯的资源管控，而是成为贯穿硬件、存储与推理的“神经中枢”。围绕异构 GPU 资源调度、KV 缓存复用、跨云弹性调度等关键问题，软件层承担着把底层算力、存储与网络编织成高效推理引擎的任务。相比传统云计算的 IaaS / PaaS / SaaS 分工，AI Infra 在训练与推理场景中更强调端到端的协作：IaaS 层负责裸金属 GPU 与网络的供给；PaaS 层沉淀编译器、算子库和调度框架，支撑高效训练与推理；SaaS 层提供推理服务和分布式执行引擎；而面向AI大模型的“推理优化”层——包括 KV 缓存、推理循环调度、Spot实例管理等——正成为新的战略高地，实质上帮助企业在吞吐、延迟和成本之间取得平衡和实现收益。

尽管进展快速，AI Infra 软件层仍面临若干挑战：一、跨厂商，跨代硬件的性能一致性与可移植性（不同GPU/加速芯片的性能曲线与模型量化策略导致调度权衡复杂）；二、多云/Spot 策略在稳定性、安全性与成本可预期性之间的折中仍需行业最佳实践；三、KV缓存的跨实例复用虽然能节省显存和算力，但在保持结果稳定、避免缓存失效以及确保模型注意力结果正确方面，还需要更多工程验证和研究探索；最后，开源项目的可维护性、生态治理与商业化路径也将直接影响技术能否被广泛采纳。展望未来，AI Infra 的软件层将从“单点优化”走向“协同进化”——硬件抽象层、缓存层、推理引擎与云调度层需要更紧密的协作，才能同时达成AI计算低延迟、高吞吐与低成本的目标。 随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，AI Infra 软件层将在未来人工智能的发展中扮演更加关键的角色。

9月27日，本周六上午10:00，热爱创新的嘉程资本开启嘉程创业流水席第274席！我们邀请了密瓜智能CEO张潇、Exostellar联合创始人兼CTO沈之明、LMCache核心团队成员Kobe一起深度探讨AI Infra软件层2025最新趋势！欢迎关注AI Infra上下游的从业者、创业者、投资人和行业专家一起参加！

再次邀请上车！

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