AI 基础设施（Infrastructure）的十年（2015–2025），是从“通用云计算”向“AI 原生智算”的范式转移史。这十年间，基础设施从仅仅提供“算力池”，演变为一个感知模型需求、自动编排网络、并具备内核级安全审计的智能生命体。

一、 核心演进的三大技术纪元

1. 虚拟化与云原生期 (2015–2018) —— “计算的标准化”

• 核心特征： 重点在于 Kubernetes (K8s) 的统治和容器化。
• 技术状态： 算力以 CPU 为主，GPU 只是挂载在虚拟机上的“二等公民”。主要解决的是如何快速部署 Web 应用和微服务。
• 痛点： 存储瓶颈。传统的分布式存储无法支撑 AI 训练时海量小文件的吞吐需求。

2. 算力中心与异构计算期 (2019–2022) —— “GPU 成为主角”

• 核心特征： 随着大模型崛起，基础设施转向以 NVIDIA GPU 为中心的异构算力集群。
• 技术跨越：
• 高性能互联： InfiniBand 和 RoCE 成为标配，因为万卡协同需要极低的网络延迟。
• 显存池化： 开始出现 GPUDirect RDMA 技术，允许 GPU 直接绕过 CPU 访问远端内存。
• 存算分离： AI 原生存储（如 Lustre, WekaIO）通过多级缓存机制解决了模型训练的 I/O 墙。

3. 2025 智算原生、eBPF 内核调度与 CXL 3.0 时代 —— “算力织网”

• 2025 现状：
• 万卡集群自动化： 2025 年的基础设施具备了“故障自愈”能力。系统能预测 GPU 的老化，并在故障发生前毫秒级迁移训练状态。
• eBPF 驱动的“算力安全与能效哨兵”： 在 2025 年的算力中心。OS 利用 eBPF 在 Linux 内核层实时审计每一份通过网卡流向 GPU 的数据。eBPF 钩子能够监控模型算子的执行效率。如果检测到某个任务正在浪费昂贵的 HBM3e 显存，或者存在非法的模型参数外泄，eBPF 会在内核态直接触发熔断。这实现了物理级的算力成本控制与数据隔离。
• CXL 3.0 与统一内存： 彻底打破了显存与系统内存的界限。

二、 AI Infra 核心维度十年对比表

三、 2025 年的技术巅峰：当“架构”融入系统脉络

在 2025 年，AI Infra 的先进性体现在其对硬件性能的极致透明化管控：

1. eBPF 驱动的“网络流自动整形”：
   在 2025 年的万卡集体通信（All-Reduce）中。

• 内核态动态寻址： 工程师利用 eBPF 钩子在内核网络栈实时感知链路拥塞。如果某台交换机出现 10ms 的延迟抖动，eBPF 直接在内核态重写数据包路由，绕过拥塞节点。这种“内核自愈”比传统软件定义网络（SDN）快了 100 倍，确保了大模型训练的 MFU（模型算力利用率）保持在 70% 以上。

2. 液冷与动态功耗编排：
   2025 年的基础设施能感知每一个算子的热功耗。当运行 MoE 模型时，系统根据 eBPF 反馈的活跃专家分布，动态调整冷头的流速，实现了算力与能源的闭环匹配。
3. HBM3e 与 CXL 内存池化：
   利用 CXL 3.0 协议，多个节点可以共享同一组海量内存池。通过内核级优化，模型不再需要频繁做 Checkpoint，极大地提升了训练效率。

四、 总结：从“服务器租赁”到“智算中枢”

过去十年的演进，是将 Infra 从一个**“冰冷的硬件堆叠”重塑为“赋能全球智能进化、具备内核级网络感知与实时行为安全审计能力的智算操作系统”**。

• 2015 年： 你在纠结如何通过 K8s 扩容 10 个 Web 节点。
• 2025 年： 你在利用 eBPF 审计下的万卡智算网，看着万亿参数模型在内核级的自动调优下，以几近完美的效率安全运行。