本周日上午10:00，与PuppyGraph刘未末、芯途异构周正宁探讨AI时代数据和算力协同的最新趋势！

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2025年的AI竞争正在从模型层面全面上移到基础设施层面，资本与产业重心正快速向“数据×算力”的底座倾斜。摩根大通最新报告预测，未来全球在人工智能和数据中心相关基础设施上的累计投入将突破5万亿美元。海外巨头正在集体加码：OpenAI未来八年计划投入约1.4万亿美元建设新一代AI数据中心，Meta 宣布三年内将在美国基础设施和就业领域投资6000亿美元，Anthropic则规划投入500亿美元打造美国AI基础设施网络。无论是模型训练、推理部署，还是企业内部的智能化落地，数据供给质量、实时访问性能以及算力调度效率已成为决定竞争上限的关键要素，一场围绕“数据与算力协同”的基础设施竞争正在展开。

回看AI技术的发展，近年来已经历三次显著的范式跃迁——从依赖提取结构化特征的感知智能，到需要大规模多模态数据治理的生成式AI，再到要求实时环境感知与动态执行的智能体Agentic AI。随着需求演进，数据基础设施从原本的存储与治理工具，转变为模型训练、推理服务甚至在线AI Agent的核心组成部分。AI不再只是单纯“使用数据”，而是在模型性能和工程层面就需要与数据系统深度耦合；数据系统也不再光是简单的存储层，而正在成为“可计算、可协同、可调度”的智能的基础设施底座，真正迈向“数据即AI、AI即平台”的深度融合。

在当前的AI基础设施领域，生态呈现多元格局。云厂商如阿里云、腾讯云、华为云提供最全面的资源编排能力；Databricks 等专业平台在 AI 原生架构和统一开发体系上优势明显；Snowflake、星环等数据平台厂商在治理与跨环境协同方面保持领先；Dify、DataCyber 等智能应用厂商则聚焦 Agent 构建与场景落地。与此同时，新一代创业公司正推动关键技术突破，通过互补的技术路径，数据系统提供高吞吐、高一致性的访问能力，而异构算力平台则确保AI模型能够充分利用底层资源，实现极致性能与成本优化。例如PuppyGraph代表的“实时图数据引擎”路线，能解决大规模数据实时关联分析的瓶颈，让企业无需进行复杂ETL，就能在数据湖仓之上以图模式进行跨源查询，延展了企业在AI推理、欺诈检测、推荐系统中的可计算能力。而芯途异构科技则代表“异构算力与系统栈深度优化”方向，提供针对AI工作负载的异构计算基础设施，通过GPU、ASIC与CPU的混合架构，使训练和推理过程中的计算密集型任务、内存访问瓶颈和高并发数据查询得到全面优化，从而提升模型训练速度、降低能耗、提高数据利用率。

在这样的大背景下，企业若想抓住机遇，需要重构一套真正面向 AI 时代的数据基础设施体系——既要能支撑数据在多源、多模式、多场景间的顺畅流动，也要能与异构算力协同工作，形成可持续迭代的智能生产线。企业内部的数据生产、加工处理与业务端AI模型的应用，应视作一个持续运转的生产过程，以满足业务动态变化与持续推进的需求。另外当前许多企业采用的“单场景Agent”建设模式，类似传统数据库时代的“数据烟囱”，各环节各自独立运作，导致数据与能力无法互通，难以形成全局协同效应。同时，据相关数据预测，到2028年，至少15%的日常工作决策将由Agentic AI自主完成，这就要求未来的AI数据基础设施要能支持大规模、跨场景的智能体部署。

12月7日，本周日上午10:00，热爱创新的嘉程资本开启嘉程创业流水席第282席！从数据系统、图计算引擎到异构算力与AI原生架构，我们邀请了PuppyGraph创始人刘未末、芯途异构创始人周正宁一起深度探讨AI时代的数据与算力协同的最新趋势！欢迎各位关注AI基础设施的研发人员、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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