朱亦博在访谈中系统阐述了 AI Infra 的定义和演进历程，指出其涵盖从硬件到软件的整套支撑体系，是大模型时代不可或缺的核心能力。他比较了 AI Infra 与传统 Infra 的异同，强调其以 GPU 为核心、需极致优化的特点。他指出，AI Infra 从业者应深入模型或硬件，才能发挥更大价值，并通过案例说明其对模型训练效率、推理成本的直接影响。他还分析了第三方 AI Infra 公司的突破口、行业面临的挑战，以及未来可能的突破方向，如多模态模型和国产芯片的协同优化。整体而言，AI Infra 不仅是降本工具，更是决定 AI 企业竞争力的核心力量。