在当今数字化时代，人工智能（AI）技术正成为推动数字基础设施革新的核心力量。从智能到智能，AI不仅重塑了数字基础设施的形态，还极大地提升了其性能和效率。本文将探讨AI如何改变数字基础设施，并通过实际案例展示其带来的深远影响。
AI对数字基础设施的影响
重塑基础设施形态
AI技术正在重塑数字基础设施的形态，使其更加智能化、高效化。传统的数字基础设施主要侧重于硬件设备的堆叠和网络连接，而AI的引入使其具备了自我学习、自我优化的能力。例如，中国电信在2024年提出的新一代数字信息基础设施，强调了“高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控”六大核心特征。这种新型基础设施不仅能够支持AI的训练和推理，还能通过AI技术实现智能化管理和优化。
提升基础设施性能
AI技术能够显著提升数字基础设施的性能。通过智能算法，AI可以优化网络流量、提高数据处理效率、降低能耗。例如，新一代AI基础设施通过“大中心+节点”布局，建设跨地域互补、协同调度的超大规模AI算力网络。这种布局不仅能够满足大规模模型训练的需求，还能在应用阶段实现训练和推理的高效协同。
降低运营成本
AI技术还可以降低数字基础设施的运营成本。通过自动化和智能化的管理工具，企业能够减少人工干预，提高运维效率。例如，SenseCore新一代AI基础设施通过支持大模型的爆发式发展，实现了AI算力成本的持续下降。这种成本的降低使得更多的企业和机构能够享受到AI带来的红利。
AI在数字基础设施中的应用场景
智能算力基础设施
AI技术正在推动智能算力基础设施的发展。例如，中电金信的“源启”系列通过构建异构多元智能算力架构，支持国内外多款GPU，实现了算力资源的高效管理和调度。这种融合型基础设施能够同时容纳通用算力和智能算力，满足不同场景下的需求。
数据管理与优化
AI技术在数据管理与优化方面发挥着重要作用。通过大数据和AI技术，企业可以实现数据的高效采集、处理和分析。例如，青岛啤酒通过“数据驱动+生态赋能”的模式，构建了大数据知识管理平台，实现了数据资源的结构化和知识化。这种平台不仅能够提升数据处理效率，还能为企业提供智能化的决策支持。
智能化应用开发
AI技术正在改变智能化应用的开发模式。例如，Agent云智能体云服务平台赋予企业级智能体长期记忆、知识传承和经验传递的能力。通过这种平台，企业可以快速获得专属的AI智能助理，实现多维度的智能化辅助，如智能文档撰写、数据分析和业务流程优化。
网络基础设施优化
AI技术也在优化网络基础设施。例如，智传网（AIFlow）通过发挥电信主干网的优势，解决了数据传输延迟高、网络带宽占用大等问题。这种技术可以广泛应用于航空、矿山开采、制造业等领域，推动业务从单点智能向全域智能演进。
AI改变数字基础设施的实际案例
中国电信的实践
中国电信在新一代数字信息基础设施建设中，全面深入实施云改数转战略，推动从传统电信运营商向科技型企业转型。通过构建具有“高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控”六大核心特征的新一代数字信息基础设施，中国电信不仅提升了自身的运营效率，还为社会提供了更高效、更智能的数字服务。
SenseCore的实践
SenseCore通过新一代AI基础设施，支持大模型的爆发式发展，实现了知识工程的生产力变革。例如，SenseCore的“大中心+节点”布局，建设了跨地域互补、协同调度的超大规模AI算力网络，满足了大规模模型训练和推理的需求。此外，SenseCore还通过支持国产化生态建设，增强了基础设施的自主可控能力。
AI改变数字基础设施的未来展望
更高性能的基础设施
随着AI技术的不断发展，未来的数字基础设施将具备更高的性能。例如，新一代AI基础设施将通过支持大模型的训练和推理，实现更高的算力和更低的延迟。这种高性能的基础设施将为AI应用的广泛落地提供有力支持。
更智能化的管理
未来的数字基础设施将更加智能化。通过AI技术，基础设施将具备自我学习、自我优化的能力。例如，中国电信的新一代数字信息基础设施通过AI技术实现了智能化管理和优化。这种智能化的管理将提高基础设施的运行效率，降低运营成本。
更广泛的生态合作
未来的数字基础设施将促进更广泛的生态合作。通过融合型基础设施，企业、机构、科研院校等将共同推动数字基础设施的发展。例如，中电金信呼吁行业侧与产业侧加大协同力度，共同进行软硬件供应链管理，探索适度开源协作。这种生态合作将加速数字基础设施的规模化和应用现代化升级。
总结
AI技术正在深刻改变数字基础设施的形态、性能和管理方式。从智能到智能，AI不仅提升了基础设施的性能和效率，还降低了运营成本，推动了智能化应用的开发和落地。通过实际案例可以看出，AI技术在数字基础设施中的应用已经取得了显著的成效。未来，随着AI技术的进一步发展，数字基础设施将更加智能化、高效化和绿色化，为数字经济的发展提供坚实支撑。
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