最近 AI 行业刮起新一轮布局潮，OpenAI 亮出首枚超大推理芯片，谷歌计划把 Gemini 架构直接写入硅片，智谱、Deepseek 等玩家也纷纷瞄准推理加速。
当模型竞争进入部署阶段，让模型更快更便宜地跑起来，成了行业最核心的需求。但不是每家公司都有实力砸钱重造芯片，一个被资本和巨头盯上的千亿级新赛道正在崛起 —— 这就是 AI Infra 人工智能基础设施。
很多人以为 GPU 永远满负荷运转，但 CMU 对 756 块六代 GPU 的 31 天监测显示，整体有近 20% 的执行时间、11% 的能耗被浪费，推理场景下甚至有 65% 的能耗耗在空转上，OpenAI 的 Chat 类请求空转率也达 52%。
不少数据中心花 400 万美元采购的 NVIDIA H100 机柜，实际利用率仅 50%，相当于一半成本被电费、折旧白白烧掉。如果把利用率拉到 90% 以上，等于凭空多出一台机柜。
AI Infra 不是只有 GPU，它分为四个层级：第一层是能源基础设施，决定 GPU 能否稳定运行；第二层是计算硬件，包括 GPU、高带宽内存等，决定理论算力上限；
第三层是系统软件，包括 CUDA 编译器、内存管理等，决定能否榨干硬件极限；第四层是服务编排，负责调度 GPU 资源，决定任务分配效率。电力散热、硬件互联属于硬问题，优化周期长；系统软件和服务编排是软问题，优化后能带来数倍性能提升，因此行业注意力正快速向这两层倾斜。
目前的优化都围绕四个核心问题：哪些计算不用重做？哪些等待可以消除？哪些算力没吃满？哪些资源没协同。
二是消除等待。用连续批处理替代排队制，像公交一样随时上下客，GPU 吞吐量提升 2-4 倍；分离 Prefill 和 Decode 阶段，把读入和生成拆到不同 GPU，避免互相拖累，Deepseek、英伟达 Dynamo 都采用该方案，SGLane 也是最早支持大规模分离部署的引擎之一。
三是满算力释放。用低精度计算释放显存空间，用投机采样提升生成速度，SGLane 还和芯片厂商联合调优，实现硬件发布当天就完成适配，把硅的性能压到极致。
除了推理优化，SGLane 还推出训练框架 Miles，解决强化学习中推理和训练交替运行的资源争抢问题，让两者衔接更顺畅，减少等待浪费，目前已被不少前沿实验室采用。
如今开源模型迭代速度越来越快，但开放的只是权重，部署、显存、吞吐等工程问题依然是门槛。SGLane、VLLM 等推理引擎正在成为AI 时代的 “操作系统”，连接模型与芯片，降低 AI 创业门槛。当 AI Infra 成为共享的公共基础设施，更多带着新想法的团队就能摆脱算力束缚，AGI 的距离也会更近。
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