AI基础设施层的要素构成及系统软件的关键作用分析
思瀚产业研究院 硅基流動    2026-07-14

• AI基础设施层主要包括算力、AI模型及系统软件

AI应用的发展依赖基础设施能力的持续提升。AI基础设施层主要包括算力、AI模型及系统软件。算力包括AI芯片、AI服务器、存储设备及网络/互连设备，為模型训练及推理提供底层资源基础及运行环境。AI模型包括通用AI模型、特定行业AI模型及多模态AI模型，决定AI能力的边界及应用范围。系统软件作為组织及利用算力的中间层，承担模型部署、推理执行、异构算力资源编排、服务分发等功能，从而使算力及AI模型潜力最大化。

• 词元供应平台已成為AI基础设施系统软件的重要產品及商业形态

透过适配及封装算力与AI模型，系统软件為下游应用提供可调用、可管理及可持续运行的AI能力。在AI应用规模化落地及推理需求快速增长的背景下，行业内涌现了词元供应平台这一构建於AI基础设施系统软件之上的產品及商业形态。词元供应平台整合了推理引擎、异构算力编排、模型部署、服务分发、营运管理、计量及词元交付等关键系统软件能力。透过围绕词元生產、编排、优化及交付来组织及协调该等能力，词元供应平台将分散的算力资源及模型转化為稳定、高效及可扩展的词元服务。

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•词元供应平台成為跨芯片适配、模型部署和推理效率提升的关键价值环节

目前，AI推理的特点是在芯片架构、算力、模型类型、部署方式或客户需求等多个方面，有多种方案存在。同时，芯片及AI模型持续推陈出新，进一步推升在推理层面的快速适配、迁移及性能优化的要求。算力侧，不同芯片在硬件架构、软件生态与适配成熟度上各有特点；模型侧，不同模型在参数规模、上下文长度、推理效率与应用上各有侧重，且AI模型、通用与垂直模型迭代快速；客户侧，企业在无服务器词元服务、专属实例、本地部署等方面形成差异化诉求。这种多元格局推动了產业链的专业化分工，也显著抬高了"跨芯片 × 多模型"组合在不同类型客户和应用场景的规模化落地的复杂度。

因此，作為词元供应平台的系统软件层的核心价值也逐渐凸显：一方面，适配和封装多种算力芯片和模型，完成算子、精度、芯片内存与推理引擎的深度调优，从而為不同的应用场景提供稳定的推理服务。另一方面，通过推理引擎优化、算力资源编排、服务及营运管理等手段，在既定硬件上持续提升单位算力的词元生產效率，并保障服务的稳定性与可规模化交付。因此，随著AI应用规模化落地，面向推理场景的AI基础设施系统软件需求将持续增强。具备跨芯片、多模型、多场景适配能力的词元供应平台，将成為支撑AI產业应用规模化落地，乃至价值释放的关键基础设施。