行业领袖称，人工智能安全举措将推动更高的计算需求。

为提升先进人工智能系统的安全性和一致性，需要大幅提升计算能力，预计这将进一步刺激对人工智能硬件的需求。花旗集团的一份研究报告指出，这一来自人工智能基础设施峰会（AI Infra Summit）的领先模型开发商的重要见解，驳斥了部分投资者关于更严格的安全法规可能会抑制基础设施投资的担忧。

人工智能安全成本不断攀升

在圣克拉拉举行的会议上，与会者强调，人工智能行业的主要瓶颈不再仅仅是模型架构，而是能否获得大规模的计算、电力和设施容量。花旗集团的报告显示，开发商透露，与安全相关的流程需要大量的计算资源。

这种需求已经影响到基础设施的设计，下一代数据中心的规划目标是容纳增加 30% 到 40% 的 GPU。此外，业界还致力于通过软件编排平台和硬件升级（例如英伟达即将推出的 Vera Rubin 平台）来提高效率，从而最大限度地提升系统级吞吐量。

英伟达：智能体人工智能对硬件的要求是普通人工智能的100倍

英伟达公司超大规模和高性能计算副总裁伊恩·巴克解释说，从对话式聊天机器人向更自主的“智能体人工智能”的转变，正导致硬件需求激增。巴克在峰会上指出，智能体工作负载对硬件的要求大约是2023年常见聊天应用程序的100倍。

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这种指数级增长是由以下几个因素驱动的：

• 输入序列长度显著增加
• 键值（KV）缓存容量更大
• 更复杂的多轮交互
• 需要生成多个子智能体来完成任务

基础设施巨头详述扩展路线图

各大科技公司概述了他们为满足这一不断增长的需求而制定的战略。英特尔公司首席执行官陈立步详细介绍了公司向全栈人工智能基础设施提供商转型的战略，并强调CPU对于强化学习和智能体工作流程仍然至关重要。谭先生还证实，英特尔的 18A 制程节点已投入量产，而更先进的 14A 制程节点也即将发布。

与此同时，Meta Platforms 公司正计划大规模扩展其人工智能基础设施，从目前 1 吉瓦以上的“Prometheus”集群升级到 5 吉瓦 的“Hyperion”集群。Meta 的基础设施主管 Santosh Janardhan 指出，多区域无损网络是此次扩展过程中最大的运营挑战。