AI基础设施的格局正从仅关注GPU计算转向更一体化的方法，涉及计算、网络、内存和存储。这种演变是由具有长上下文和复杂推理能力的大型语言模型（LLMs）的需求驱动的，其中KV缓存和MoE专家权重等数据的有效管理变得至关重要。Moonshot AI及其Mooncake系统和NVIDIA及其CMX平台等公司正在引领这一趋势，将推理状态视为一等资源，并优化存储以实时参与token生成。 AI
影响 这种AI基础设施中存储一体化的转变可能带来更高效、更具成本效益的LLM推理，从而支持更长的上下文和更复杂的代理行为。
排序理由 文章讨论了AI基础设施架构的重大转变，重点介绍了Moonshot AI和NVIDIA等主要参与者推出的新系统和平台，这些系统和平台将存储更深入地整合到LLM推理过程中。这代表了AI系统的构建和优化方式的显著发展。[lever_c_demoted from significant: ic=1 ai=1.0]
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