9月16日-17日，2025騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會在深圳召開。在9月17日舉辦的Infra Agent專場中，騰訊云與全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究與顧問公司IDC聯(lián)合發(fā)布《AI Infra：加速智能體落地的基礎(chǔ)架構(gòu)、發(fā)展趨勢與產(chǎn)業(yè)實踐》報告(以下簡稱“報告”)。報告深度剖析生成式AI(Gen AI)在規(guī)模化落地背景下，AIInfra(AI云基礎(chǔ)設(shè)施)從基礎(chǔ)算力平臺向核心智算基礎(chǔ)設(shè)施的演進(jìn)路徑，系統(tǒng)梳理其技術(shù)架構(gòu)、核心能力與行業(yè)適配方案，并結(jié)合騰訊云在互聯(lián)網(wǎng)、交通出行、工業(yè)制造、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域的實踐案例，為企業(yè)基于AI深化智能化轉(zhuǎn)型提供“技術(shù)-場景-價值”三位一體的行動指南。

報告中，騰訊云與IDC共同指出，隨著AI應(yīng)用從技術(shù)驗證邁向規(guī)?；涞?，企業(yè)對云智算設(shè)施的需求已從“單純算力供給”升級為“全鏈路業(yè)務(wù)賦能”，AIInfra(AI云基礎(chǔ)設(shè)施)正成為驅(qū)動產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

其核心特征可概括為四大維度：

一、分布式底座：支持混合云架構(gòu)下的云邊一體算力布局，實現(xiàn)AI模型與應(yīng)用全流程管理;

二、異構(gòu)硬件：融合GPU/TPU/DCU等多元智算芯片、高性能存儲與智能網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建統(tǒng)一納管的異構(gòu)計算資源池;

三、高性能軟件：通過異構(gòu)計算、存儲與網(wǎng)絡(luò)組件，最大化釋放硬件性能，支撐模型訓(xùn)推全鏈路效率提升;

四、場景化方案：針對模型訓(xùn)練/微調(diào)、推理優(yōu)化、智能體(AI Agent)開發(fā)等需求，提供模板化行業(yè)解決方案。

六大演進(jìn)趨勢：AI原生云重塑智算基礎(chǔ)設(shè)施邏輯

報告結(jié)合產(chǎn)業(yè)實踐提出，AI Infra(AI云基礎(chǔ)設(shè)施)正加速向架構(gòu)重構(gòu)、行業(yè)垂直化、算力智能化、安全能力提升、研發(fā)范式革新、服務(wù)化轉(zhuǎn)型六大方向突破，其中AIAgent的崛起成為關(guān)鍵驅(qū)動力。

架構(gòu)重構(gòu)：從“云+AI”到“云原生+Agent協(xié)同”。核心在于構(gòu)建分布式訓(xùn)推一體化架構(gòu)。通過新一代的智算基礎(chǔ)設(shè)施，實現(xiàn)GPU/TPU等異構(gòu)算力池化，支撐微秒級延遲的實時推理網(wǎng)絡(luò)與Agent長周期上下文保持，同時支持多Agent協(xié)同工作，滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)決策需求。例如，在智能駕駛場景中，云邊端協(xié)同的算力架構(gòu)可實現(xiàn)車路協(xié)同數(shù)據(jù)的實時處理與決策。

行業(yè)垂直化：以Agent為載體的場景化交付。推動行業(yè)Know-how與云原生技術(shù)深度融合，提供“開箱即用”的解決方案——如金融領(lǐng)域的智能風(fēng)控Agent、醫(yī)療領(lǐng)域的AI診療Agent，可自動調(diào)用行業(yè)知識庫與多模態(tài)交互能力(語音/視覺/文本)，大幅降低企業(yè)應(yīng)用門檻。

算力智能化：全局資源優(yōu)化配置。實現(xiàn)異構(gòu)算力統(tǒng)一納管與智能調(diào)度，通過算力標(biāo)簽體系、性能預(yù)測模型動態(tài)匹配業(yè)務(wù)峰谷需求，同時支持邊緣Agent輕量化部署，提升算力利用率。例如，騰訊云算力調(diào)度平臺可將GPU使用率提升80%以上。

安全能力提升：構(gòu)建可信立體防護(hù)體系。覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期安全(字段級加密、動態(tài)脫敏)、模型安全(對抗訓(xùn)練、水印溯源)與合規(guī)認(rèn)證(等保2.0、GDPR適配)，同時引入?yún)^(qū)塊鏈存證Agent決策鏈、倫理規(guī)則代碼化植入，防范AI誘導(dǎo)泄露風(fēng)險。

研發(fā)范式革新：標(biāo)準(zhǔn)化AI研發(fā)體系。以MLOps(機(jī)器學(xué)習(xí)全生命周期管理)、AIOps(智能運維)、自動化模型訓(xùn)推、AgentOps(Agent行為審計與協(xié)作效能評估)為核心，構(gòu)建自動化模型訓(xùn)推流水線與版本控制體系，縮短AI應(yīng)用迭代周期。

服務(wù)化轉(zhuǎn)型：AI能力普惠化。將AI能力拆解為模塊化、Serverless化服務(wù)，通過API市場與按需付費模式降低使用成本，同時提供低代碼/無代碼開發(fā)平臺，推動AI技術(shù)平權(quán)。例如，騰訊云HAI(高性能應(yīng)用服務(wù))可一鍵部署混元、DeepSeek等20+主流模型，大幅簡化開發(fā)流程。

千行百業(yè)實踐：騰訊云智算落地案例解析

在白皮書中，首次全面詳實解析了AI Infra(AI云基礎(chǔ)設(shè)施)在多個重點行業(yè)中的行業(yè)適配與深耕。報告納入了地平線、貨拉拉、一汽豐田、燧原科技、作業(yè)幫、考試寶、心言集團(tuán)、尚航科技、元石科技、智診科技、德適生物等標(biāo)桿企業(yè)，覆蓋交通出行、工業(yè)制造、教育培訓(xùn)、泛互聯(lián)網(wǎng)、具身智能、智慧醫(yī)療等六大重點行業(yè)。

在交通出行領(lǐng)域，地平線借助200Gbps vRDMA加速網(wǎng)絡(luò)，將自動駕駛訓(xùn)練集群性能提升25%，千卡擴(kuò)展比達(dá)92%;某頭部新勢力車企通過COS與GooseFS構(gòu)建的數(shù)據(jù)閉環(huán)，實現(xiàn)百PB級存儲成本降低40%，模型訓(xùn)練效率提升30%。工業(yè)制造場景中，燧原科技在慶陽部署的國產(chǎn)異構(gòu)智算中心，以“超大規(guī)模云平臺+國產(chǎn)化GPU”模式成為“東數(shù)西算”示范;某知名手機(jī)廠商依托GooseFS存儲加速，將大模型分發(fā)效率提升3倍，服務(wù)穩(wěn)定性提高57%。

教育培訓(xùn)行業(yè)，作業(yè)幫通過向量數(shù)據(jù)庫與GPU共享技術(shù)，實現(xiàn)AI問答響應(yīng)提速5倍，成本降低30%;考試寶則基于向量檢索將試題聚類準(zhǔn)確率從50%提升至95%，覆蓋8000萬用戶。

泛互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，心言集團(tuán)借助TKE容器與星脈網(wǎng)絡(luò)，支撐千萬級用戶高并發(fā)訪問，成本節(jié)約20%;元石科技通過跨國數(shù)據(jù)傳輸方案，數(shù)據(jù)爬取效率提升100倍，合規(guī)攔截率超95%。

具身智能與醫(yī)療領(lǐng)域同樣成果顯著：某科研單位構(gòu)建的多模態(tài)訓(xùn)練平臺，使機(jī)器人訓(xùn)練效率提升200%;智診科技“好伴AI”依托騰訊云算力打造的醫(yī)療大模型，實現(xiàn)500名專家“數(shù)字分身”規(guī)?；涞?，基層健康服務(wù)響應(yīng)提速3倍;德適生物iMedImage™通過HCC集群部署，模型推理吞吐翻倍，覆蓋90%臨床影像場景。

結(jié)語：

隨著GenAI與AIAgent的深度融合，AI將進(jìn)一步突破“技術(shù)-場景-合規(guī)”的協(xié)同瓶頸：在技術(shù)層面，多模態(tài)融合與具身智能將成為核心方向;在場景層面，從“單點效率提升”轉(zhuǎn)向“全業(yè)務(wù)流程重構(gòu)”;在合規(guī)層面，動態(tài)安全評估與倫理約束將嵌入技術(shù)全周期。

據(jù)悉，該報告已同步在騰訊云官網(wǎng)、IDC中國官網(wǎng)上線，可為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)服務(wù)、交通出行、教育、醫(yī)療、工業(yè)制造等行業(yè)提供可落地的智算轉(zhuǎn)型參考方案。

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