生成式AI与Agent的加速渗透正推动AI基础设施（AI Infra）进入高速增长期。报告指出股票配资配资配资，AI Infra作为“卖铲人”角色，其软件层——尤其是算力调度与数据类工具——已成为模型训练、推理及应用部署的关键支撑。当前AI投资遵循“算力→Infra软件→应用”的演进逻辑，而随着2024年下半年推理量激增，Infra软件的商业价值开始兑现。尤其在国内模型价格战背景下，成本敏感度提升，高效算力调度能力直接决定推理服务的毛利率。例如阿里Aegaeon通过Token级调度可减少82% GPU用量，华为Flex:ai则提升30%算力利用率，凸显调度软件的战略价值。
数据架构正经历从“分析优先”向“实时运营+分析协同”的根本性转变。这一趋势使高实时性、支持高频CRUD操作的OLTP数据库重获青睐，尤其契合Agent对毫秒级响应和动态数据交互的需求。MongoDB凭借文档型NoSQL架构、低门槛与高弹性，快速适配非结构化数据与向量检索场景，并通过收购Voyage AI补齐Embedding能力，FY26Q3核心产品增速达30%。与此同时，RAG技术企业采用率预计2025年将达68%，向量数据库作为其核心组件，成为Infra层刚需，推动传统数据库厂商纷纷集成向量功能。
面对AI带来的新负载特征，底层存储与数据库技术亦在深度重构。NVIDIA推出的SCADA方案实现GPU直连SSD，将IO延迟降至微秒级，彻底绕过CPU瓶颈。这要求向量数据库进行技术升级：采用列式存储、重写算子以适配GPU并行计算，并自主管理显存。在此背景下，Snowflake与Databricks虽以OLAP起家，但正通过全栈工具链和并购（如Databricks收购Neon）向OLTP延伸；而MongoDB等OLTP厂商则借向量能力切入AI原生应用市场，形成差异化竞争格局。
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