在人工智能浪潮席卷全球的今天，其发展不仅依赖于算法的突破与数据的积累，更离不开底层基础设施的有力支撑。我们有幸专访了UCloud（优刻得）联合创始人兼首席运营官叶理灯先生，共同探讨了云计算在人工智能时代所扮演的核心角色，以及人工智能基础软件开发的现状与未来。
叶理灯开宗明义地指出：“云计算已经成为，并且未来将愈发成为人工智能不可或缺的基础设施。”他解释，人工智能，尤其是大规模模型训练和推理，对算力、存储和网络提出了前所未有的需求。这种需求是爆发式、弹性且成本敏感的，而云计算的本质——按需分配、弹性伸缩、规模化与集约化——恰好完美契合了AI发展的这些特质。
“我们可以将AI开发视为建造一栋摩天大楼，”叶理灯打了一个生动的比方，“数据是地基，算法是设计蓝图，而云计算提供的强大、稳定、可扩展的算力与服务，就是建造这栋大楼所需的‘钢筋水泥’和‘施工平台’。没有这个坚实、灵活的基础设施，再精妙的设计也难以落地成为参天大厦。”
具体而言，云计算为人工智能提供了三大核心支撑：
- 弹性高效的算力池：AI训练任务波动极大，初创企业或研究机构不可能，也不经济去自建庞大的GPU集群。云计算通过虚拟化、容器化等技术，将分散的硬件资源池化，让用户能够像使用水电一样，随时按需调用海量算力，训练完成后即刻释放，极大地降低了AI创新的门槛和成本。
- 数据存储与处理的基石：AI依赖于海量数据进行训练和迭代。云存储提供了高可靠、高可扩展、低成本的数据“湖”或“仓库”，云计算平台集成的数据预处理、分析工具，能够帮助开发者高效地完成数据清洗、标注和管理，为模型“喂养”高质量数据。
- 敏捷的开发与部署环境：从开发框架（如TensorFlow, PyTorch）、模型仓库到持续集成/持续部署（CI/CD）工具链，云计算平台正在整合日益丰富的人工智能开发套件和中间件。这使得AI工程师可以聚焦于算法和模型本身，而无需在复杂的底层环境配置和运维上耗费大量精力，显著提升了开发效率。
话题自然转向了“人工智能基础软件开发”。叶理灯认为，这是当前推动AI深入各行各业、实现产业落地的关键一环。“当通用的基础大模型逐渐成熟后，下一阶段的竞争焦点将部分转向如何将这些‘大脑’的能力，通过扎实的底层软件，安全、高效、经济地输送到千行百业的特定场景中。”
他进一步阐述，人工智能基础软件涵盖了多个层面：
- 底层计算优化软件：如针对不同AI芯片（GPU、NPU等）的驱动、编译器、算子库，旨在最大化释放硬件算力。
- 模型训练与推理框架：持续演进的开源框架及其上构建的各类工具链，是AI开发的“工作台”。
- 模型服务与管理平台：涉及模型的版本管理、部署、监控、A/B测试、资源调度等，确保模型能够稳定、高效地对外提供服务。
- 行业AI中间件与解决方案：针对金融、医疗、工业等垂直领域的特定需求，将AI能力封装成可调用的模块或标准化流程。
“UCloud在这一领域的布局，正是将云计算的基础设施能力与AI基础软件相结合。”叶理灯介绍道，UCloud不仅提供强大的GPU云服务器、高性能存储和网络，还推出了“UAI”系列人工智能产品，包括AI训练平台、AI推理服务平台等，旨在为客户提供从算力资源到模型开发、训练、部署、运维的一站式服务，降低AI应用的全链路复杂度。
面对叶理灯充满信心。他预测，云计算与人工智能的融合将更加深入，呈现“云智一体”的趋势。云计算平台将进一步“AI化”，即基础设施本身会利用AI进行智能运维、资源调度和优化；AI的开发与运行也将彻底“云原生化”，充分利用云端的弹性、微服务架构和丰富的生态。
“未来的AI基础设施，将是‘算力、算法、数据、软件’深度融合的智能体。云计算作为这个智能体的底座，其重要性只会与日俱增。”叶理灯道，“我们的目标是持续打磨这个底座，让每一位AI创新者都能便捷地获取‘水电煤’般的基础能力，共同推动智能时代的加速到来。”
通过这次专访，我们清晰地看到，在叶理灯及UCloud的视野中，云计算已远不止是资源供给方，它正通过构建和整合强大的基础软件栈，演变为滋养人工智能创新与普及的肥沃土壤和坚实基座。
