在过去的几年里，我们为增长最快的AI原生公司提供动力并与之合作，逐渐意识到他们需要一种不同的云：AI原生云。本文解释了它是什么、为什么重要以及它的定义特征。
我们正经历着那些罕见的平台转变之一——这种转变只有在事后回顾时才变得明显。AI不是一个功能，也不是一条产品线。它是一种新的原语。定义这一时刻的公司并非将AI附加到传统堆栈上。他们是AI原生的。他们的产品就是模型。他们的路线图与研究速度紧密相连。他们的竞争优势在于他们能多快地进行实验、重新训练、发布和重复。
AI原生产品每周迭代，有时甚至每天。它们消耗GPU的方式就像2012年网络应用消耗CPU一样。当一篇新论文发布时，它不仅仅是学术性的——它往往是一个短期路线图。像Cursor和Decagon这样的初创公司不仅增长迅速——它们将过去需要十年的事情压缩到了几年内。这种速度改变了一切。
为什么AI原生公司需要新的云
过去二十年的云计算为网络应用优化：稳定的流量、CPU密集型工作负载和简单的抽象。AI时代完全不同。AI原生产品在几个月内从原型扩展到数百万用户，其核心资产是必须持续改进的智能。今天的创始人需要的不仅仅是容量——他们需要一种能让他们保持在AI研究前沿，并在模型质量、延迟、成本和可靠性方面提供前沿服务的云。AI原生云是为解决AI特定挑战而专门构建的。
事实上，下一代突破性的AI公司不会仅仅因为更好的模型而获胜。他们将因为能更快迭代、更智能地扩展以及实时吸收创新而获胜。在一个优势的半衰期以月计的时代，技术栈至关重要。
1. AI生命周期中不断变化的需求
AI原生公司同时涉及预训练、微调、评估和大规模推理——通常同时进行。团队在为数百万用户提供服务的同时训练大型模型。传统的CPU时代云并非为这种快速的GPU驱动演变而构建。随着模型成熟，他们的问题从“我们能训练这个吗？”演变为“我们能以合适的速度和成本向全球用户提供这个吗？”以及“我们如何利用最新研究技术持续优化？”AI原生公司需要一种将这一生命周期视为一个连续流程的云，确保从训练和微调到推理再返回的无缝路径。
2. 保持前沿
在AI领域，前沿发展迅速。新模型、技术和硬件每隔几个月就会出现，拉大了“最新技术”与“去年技术栈”之间的差距。AI原生公司通过接近前沿研究来保持优势，通过更快的推理实现更好的性能，通过领域适应实现更好的质量，通过更高效的服务实现更好的经济效益。AI原生云必须将这些研究创新持续集成到产品中，使团队无需为了跟上步伐而构建自己的研究基础设施。
3. 以逃逸速度交付质量
AI 产品的增长并非线性，而是指数级的。流量和用户期望可能在几天内翻倍，而延迟或模型质量的每一次改进都会直接转化为参与度和收入。要支持这一点，需要像 AI 工厂一样运作的基础设施：紧密集成的机架级 GPU 系统，通过超低延迟互连和强大的供电与冷却系统连接。为 CPU 时代的 Web 应用设计的数据中心根本无法满足这些性能和可靠性要求。
4. 开发者速度与现代 AI 工具
开发者和研究人员是 AI 原生公司的引擎，云的任务是消除摩擦并最大化他们的杠杆作用。他们需要这样的环境：训练和微调可以扩展到数千个 GPU 而无需重写代码，推理系统能够无缝管理 KV 缓存和路由，以及灵活的 API 支持对新架构或硬件的持续实验。当团队每周都能提出更大的问题，而云扩展的是他们的能力——而非复杂性——时，真正的速度才会到来。
5. 能够支持大规模增长的生态系统
AI 原生公司所处的环境中，需求超过了他们扩展的能力。他们竞相服务更多用户、进入新市场并管理指数级增长。这就是为什么他们需要一个真正的合作伙伴——一个能在几天内提供大规模 GPU 集群、确保千兆瓦级电力、建造新的 AI 工厂、快速将新技术研究成果产品化，并合作定义未来十年架构的伙伴。他们不需要房东；他们需要一个与他们步调一致的协作者。
AI 原生云的关键特征
要在这个转折点服务 AI 原生公司，云必须从根本上看起来和感觉都不同。以下是 AI 原生云的定义特征。
1. 完整的 AI 栈——从硬件到软件
AI 原生云围绕 AI 进行垂直整合，涵盖 GPU 和加速器、高速互连，以及其上的编排、训练和推理层。它不是暴露原始实例并将集成工作留给客户，而是提供一个针对大规模 AI 开发优化的统一栈，并随着新的研究成果持续优化。数千个 GPU 通过 NVLink 和 RDMA 类结构连接在一起，由为训练数据集和向量工作负载构建的存储支持，并由使系统感觉像一个可编程基板的软件控制。上层是训练框架、微调工作流和服务平台，它们使用相同的语言，并随着新兴研究技术不断演进。
2. 从研究到生产的快速路径
AI 仍然是一个研究驱动的领域。未来十年在推理、多模态、安全性和效率方面的突破正在被创造。以研究为先的云必须不断集成最新的架构、训练技术和优化，使客户能够轻松试验前沿规模的训练和新兴模型类型。安全性、评估和对齐必须内建，而非事后添加。定义这个时代的公司需要一个与其研究速度一样快的平台。
3. 大规模可靠性
对于AI工作负载，可靠性意味着在极端、突发需求下的可预测性。当AI产品服务数亿用户时，每一次性能下降都会立即被感知。AI原生云通过机架级设计（将集群视为统一系统）、在数千个加速器间保持高带宽低延迟连接的网络，以及每秒维持数百万次查询而不牺牲简单性的存储，来提供一致性。爆发式增长并非异常，而是设计目标。
4. 以AI构建者为中心
该云围绕构建者的需求设计。从自动扩缩到工作负载调度再到模型部署，每一层都致力于让开发者和研究人员以更少的摩擦产生更大的影响。团队可以通过简单的API请求所需的精确GPU拓扑和配置，无需重写代码即可从笔记本电脑实验扩展到大规模集群，并通过清晰的可观测性工具监控性能、成本和可靠性。如果做得好，云将退居幕后，成为放大成果的无形队友。
5. 以AI原生速度发展的合作伙伴
最后，AI原生云必须以初创公司的速度运行，即使是在支持大规模工作负载时。它必须在数周而非数年内扩展新容量，在战略位置建设吉瓦级AI工厂，快速采用新一代加速器，并与客户共同设计架构，以使其下一次发布面向未来。在这里，初创速度并非文化价值观，而是基础设施策略。
随着AI原生者为世界各地的每个人在各个领域提供新体验，他们将需要一个能够作为其发展和增长基础的AI原生云。在Together AI，我们正在构建AI原生云，专为AI原生者设计，并与领先的AI原生者深度合作。