数据、模型、算力越来越难分开，Data+AI 基础设施怎么进化？

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数据、模型与算力之间的界限正在快速消失。过去数据平台、模型训练框架和算力调度系统各自独立，如今大模型的训练与推理要求三者深度协同，催生出 Data+AI 一体化基础设施的新方向。

这一演进的核心在于：数据不再只是静态存储，而是直接参与特征工程、向量检索和实时推理；模型不再孤立训练，而是与数据管道和算力资源动态编排；算力调度也从单纯分配 GPU 转向面向数据本地性和模型并行策略的联合优化。典型技术包括湖仓一体、向量数据库、GPU 池化调度以及训练推理一体化平台。

对企业和开发者而言，这意味着 AI 基础设施的选型逻辑正在改变：单纯堆算力或堆数据已难以奏效，如何让数据、模型与算力在同一套架构中高效流转，才是决定大模型落地成本与效率的关键。值得关注的是，这一趋势正在推动云厂商和数据库厂商加速融合产品线。

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*采集源：InfoQ 中文*