在InfoQ最新一期视频专访中，多位技术专家深入探讨了大模型时代AI基础设施的演进方向。专家指出，随着模型参数规模突破千亿级，算力、存储、网络等底层架构正面临根本性重构，传统分布式训练框架已难以满足需求，新型异构计算架构和高效通信协议成为关键突破点。

针对大模型训练中的成本与能耗问题，专家强调，软硬协同优化是未来趋势，包括定制化AI芯片、稀疏化计算、模型量化等技术正从实验室走向规模化落地。同时，数据中心的散热方案也从风冷向液冷加速迁移，以支撑更高功率密度的算力集群。

在应用层面，专家认为，大模型推理的实时性与准确性仍需平衡，边缘计算与云端的协同将决定AI服务的普惠程度。此外，模型安全与隐私保护机制必须同步升级，才能支撑金融、医疗等关键行业的合规需求。