隨著數據量的爆炸式增長和人工智能（AI）模型的日益復雜化，支撐其運行的基礎架構與軟件開發正經歷一場深刻的范式轉移。新一代技術不再將大數據處理與人工智能訓練推理視為獨立領域，而是致力于構建統一、高效、智能化的基礎平臺，以應對規模化、實時化與自動化的挑戰。

一、 基礎架構的融合與演進

傳統的大數據基礎架構（如Hadoop/Spark生態）與AI訓練框架（如TensorFlow, PyTorch）往往分而治之，導致數據遷移成本高、資源利用率低。新一代基礎架構的核心趨勢是“融合”。

1. 存算分離與統一數據湖倉：對象存儲（如AWS S3, 阿里云OSS）因其無限擴展性和成本效益，正成為融合架構的事實標準存儲層。在此基礎上，發展出湖倉一體（Lakehouse）架構，如Databricks Delta Lake、Apache Iceberg，它們兼具數據湖的靈活性與數據倉庫的管理性能，為結構化和非結構化數據提供統一的單一可信源，直接服務于AI的數據準備與特征工程。

1. 異構計算與彈性調度：AI訓練，尤其是大模型，極度依賴GPU、NPU等異構算力。新一代資源調度與管理平臺（如Kubernetes及其生態下的KubeFlow、 Volcano）實現了對CPU、GPU、內存等資源的精細化、彈性調度，使得大數據批處理作業與AI訓練任務可以在同一套資源池上混合部署，大幅提升集群整體利用率。

1. 流批一體與實時智能：Flink等流處理框架定義的“流批一體”架構，使得實時數據能夠被持續處理并即時用于模型更新或在線推理，推動AI從“離線學習”邁向“持續學習”和“實時決策”，在風控、推薦等場景中至關重要。

二、 人工智能基礎軟件的開發范式變革

在基礎架構融合的推動下，AI基礎軟件的開發方式、工具鏈和核心關注點也在發生顯著變化。

1. 從“以模型為中心”到“以數據為中心”：Andrew Ng倡導的“以數據為中心的人工智能”理念影響深遠。開發重點從一味追求模型結構創新，轉向系統性提升數據質量。這催生了MLOps（機器學習運維）的蓬勃發展，其工具鏈（如Feast for Feature Store, Kubeflow Pipelines, MLflow）專注于數據版本管理、特征管道自動化、模型實驗追蹤與部署監控，確保AI項目可重復、可運維、可協作。

1. 大模型時代的開發棧重塑：超大語言模型（LLM）和基礎模型（Foundation Model）的出現，使得傳統的從零開始訓練模式不再普適。開發范式轉變為：

• 預訓練與微調：開發者基于大規模預訓練模型，使用領域特定數據進行高效微調（Fine-tuning）或提示工程（Prompt Engineering）。這降低了AI應用的門檻，也催生了像Hugging Face這樣的模型中心與社區平臺。

• 推理服務與優化：如何將參數量巨大的模型低成本、低延遲地部署上線成為關鍵。相關軟件專注于模型壓縮（剪枝、量化）、動態批處理、高性能推理運行時（如NVIDIA Triton, TensorRT）以及邊緣推理框架的開發。

1. 自動機器學習（AutoML）與低代碼/無代碼平臺：為了進一步提升開發效率，AutoML工具（如Google Cloud AutoML, H2O.ai）嘗試自動化特征工程、模型選擇和超參數調優。面向業務人員的低代碼AI平臺，通過可視化拖拽方式構建AI工作流，正將AI能力民主化。

三、 未來趨勢與挑戰

技術發展將圍繞以下幾個關鍵方向深入：

1. AI for System與System for AI的閉環：利用AI（特別是強化學習）來優化基礎架構自身的配置、調度與故障預測（AI for System），同時設計更適配AI負載的新型硬件和系統架構（System for AI），形成良性循環。

1. 隱私保護與可信AI的底層支持：聯邦學習、同態加密、可信執行環境（TEE）等技術將與基礎架構更深融合，在數據不出域的前提下實現聯合建模與推理，滿足日益嚴格的合規要求。

1. 綠色計算與可持續發展：面對AI訓練驚人的能耗，基礎架構與軟件將更注重能效比，通過稀疏計算、動態電壓頻率調整（DVFS）、以及更高效的編譯器和運行時來降低碳足跡。

1. 開源與標準化：開放協作仍是創新的主引擎。模型格式（如ONNX）、中間表示（如MLIR）、數據格式和接口的標準化，對于構建健康、互操作的AI生態至關重要。

新一代大數據與人工智能基礎架構及軟件開發，正通過深度的垂直整合與橫向擴展，構建更加彈性、智能和易用的技術基座。其核心目標是打破數據、算力與算法之間的壁壘，讓組織能夠更敏捷地將數據洞察轉化為智能行動。對于開發者和企業而言，擁抱融合架構、掌握MLOps實踐、并關注大模型生態，將是駕馭下一波智能浪潮的關鍵能力。