近期一项 Google Cloud 调查表明，83% 的组织认为他们需要彻底改革 AI 基础设施，才能有效部署 AI Agent。报告强调，为持续推理而设计的老式基础设施难以应对 AI Agent 所需的复杂、多步骤处理，导致显著的“推理税”和运营复杂性。为应对这些挑战，Google Cloud 提出“流式计算”方法，利用 TPU 8t 等专用硬件进行训练，TPU 8i 进行低延迟推理，以及 Google Axion 进行控制平面操作，同时辅以 Agent Gateway 等工具来增强安全性和治理。 AI
影响 凸显了支持下一波 AI Agent 浪潮的基础设施升级的关键需求，可能推动对专用硬件和管理工具的大量投资。
排序理由 来自主要云服务提供商关于 AI 基础设施需求的行业调查和解决方案建议。[lever_c_demoted from significant: ic=1 ai=0.7]
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