到 2026 年，AI 工程将面临重大挑战，这些挑战并非来自模型开发，而是来自数据基础设施。一个关键问题是训练-服务偏差（training-serving skew），即用于模型训练的数据准备逻辑与用于实时推理的逻辑不同，这会导致模型性能下降和预测不可靠。为解决此问题，特征存储（feature store）至关重要。这种数据系统充当一个抽象层，在批处理、流式处理和在线环境中一致地管理和提供特征数据，确保训练和服务的特征逻辑相同。 AI
影响 解决了 AI 系统关键的数据基础设施需求，旨在提高生产环境的可靠性并减少技术债务。
排序理由 文章讨论了 AI 的未来基础设施需求，侧重于数据管理而非模型开发。
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