什麼是AI原生雲？
AI原生雲是專為以模型為核心產品的AI原生公司設計的新型雲基礎設施。本文解釋了為何傳統雲不夠用，並概述了AI原生雲的五大特徵：全AI棧集成、研究到生產的快速路徑、規模化可靠性、以AI構建者為中心的設計，以及以AI原生速度發展的合作伙伴關係。Together AI正在構建這樣的雲。
在過去幾年中，通過與增長最快的AI原生公司合作，我們逐漸認識到他們需要一種與眾不同的雲——AI原生雲。本文闡述了什麼是AI原生雲、它為何重要以及它的定義性特徵。
我們正經歷一個罕見的平台轉變。AI不是一項功能或一條產品線，而是一種新的原始力量。定義這一時刻的公司並非將AI附加到傳統技術棧上，而是AI原生的——他們的產品就是模型，路線圖與研究速度緊密相連，競爭優勢在於實驗、重訓、部署和重複的速度。
AI原生產品每週甚至每天迭代。它們消耗GPU的方式就像2012年Web應用消耗CPU。當新論文發佈時，它不僅僅是學術研究，往往就是短期路線圖。像Cursor和Decagon這樣的初創公司不僅增長迅速，而且將過去十年才能完成的事情壓縮到幾年內完成。這種速度改變了一切。
為什麼AI原生公司需要新的雲？過去二十年的雲計算是為Web應用優化的：穩定的流量、CPU密集型工作負載和簡單的抽象。AI時代則完全不同。AI原生產品在幾個月內從原型擴展到數百萬用户，其核心資產是必須持續改進的智能。創始人需要的不僅僅是容量，還需要一個能讓他們保持在AI研究前沿的雲，在模型質量、延遲、成本和可靠性方面實現突破。AI原生雲正是為解決AI特有挑戰而構建的。
AI原生雲的五大關鍵特徵：
- 全AI棧：從硬件到軟件垂直集成，覆蓋GPU和加速器、高速互連以及上層的編排、訓練和推理層。數千個GPU通過NVLink和RDMA級網絡連接，存儲專為訓練數據集和向量工作負載打造，軟件使整個系統像一個可編程的基片。
- 快速研究到生產路徑：AI仍然是研究驅動領域。研究優先的雲必須持續集成最新架構、訓練技術和優化，讓客户輕鬆實驗前沿規模的訓練和新興模型類型。安全、評估和對齊必須內置其中。
- 大規模可靠性：對於AI工作負載，可靠性意味着在極端突發需求下的可預測性。AI原生雲通過將集羣視為統一系統的機架級設計、保持數千個加速器間高帶寬低延遲連接的網絡以及維持每秒數百萬查詢的存儲來提供一致性。爆炸性增長不是異常，而是設計目標。
- 以AI構建者為中心：每一層——從自動擴縮到工作負載調度再到模型部署——都專注於讓開發者和研究人員以更少的摩擦產生更大的影響。團隊可以通過簡單的API請求精確的GPU拓撲和配置，無需重寫代碼即可從筆記本電腦實驗擴展到大集羣，並通過清晰的觀察工具監控性能、成本和可靠性。
- 以AI原生速度發展的合作伙伴：AI原生雲必須以初創公司的速度運行，即使在支撐大工作負載時。它必須在數週內擴展新容量，在戰略位置建設千兆瓦級AI工廠，快速採用新一代加速器，並與客户共同設計架構以為下一次發佈做好準備。
在Together AI，我們正在構建AI原生雲，為AI原生公司量身定製，並與領先的AI原生公司深度合作。