AI Infra 全栈架构图（2026）｜七层架构极简拆解 从底层硬件 → 上层应用，完整覆盖AI全链路基础设施，打造下一代AI底层操作系统 1. 基础设施层（最底层硬件底座） - 计算资源：NVIDIA GPU、TPU、NPU、CPU，算力核心 - 网络：NVLink、InfiniBand、400G/800G高速互联 - 存储：NVMe SSD、全闪存、分布式对象存储 2. 训练基础设施层（模型训练底座） - 分布式训练：数据并行、张量并行、流水线并行 - 训练框架：PyTorch、TensorFlow、JAX、DeepSpeed‑Moe - 训练加速、模型评估、安全对齐、蒸馏微调 3. 数据与存储层（数据基建） - 数据管道：数据源→采集→清洗→标注→治理 - 存储系统：对象存储、分布式文件系统、关系型/向量数据库 4. 推理与服务层（模型上线核心） - 推理编排：网关、负载均衡、KV‑Cache优化、批处理调度 - 推理引擎：TensorRT‑LLM、vLLM、DeepSpeed、SGLang - 流式输出、函数调用、工具调用，保障高并发推理 5. 模型与知识层（大模型+知识库） - 模型管理：版本、评测、微调、量化、安全管控 - RAG知识增强：文档解析、切块、向量检索、重排 - 主流向量库：Milvus、Pinecone、Weaviate、Qdrant 6. Agent层（智能体编排层） - 核心组件：运行时、记忆系统、工具调度器、规划推理器、多智能体协作、工作流引擎 - 能力：自主规划、工具调用、反思学习、多智能体协同 7. 应用层（最终落地） - 场景：AI对话、企业问答、智能搜索、代码生成、AI Agent、自动化工作流、行业解决方案 - 接入方式：Web/移动端、API/SDK、IoT终端 右侧配套体系（保障层） 1. 可观测与运维：监控告警、链路追踪、日志、性能分析、成本规划 2. 安全合规、仪表大盘、多租户隔离 3. AI OS核心能力：资源调度、任务编排、内存/网络管理、计费、多租户 设计原则 高性能、高可用、可扩展、安全可信、成本优化 企业级AI架构 AI计算架构 AI系统架构 AI底层架构 ai生态架构 AI全栈开发 AI架构调整
