AI算力進入通信與帶寬時代:MoE 推理瓶頸不再只是GPU 企業採用 AI 時最常見的陷阱之一,就是將問題過度簡化為「買更多 GPU」。然而,隨著模型從標準 LLM 演進到混合專家(MoE)架構,推論瓶頸便從運算密度轉移到 通訊延遲與記憶體頻寬 。Google Cloud 分享了一套以 A4X(GB200 NVL72)與 NVIDIA Dynamo 為核心的參考推論解決方案,強調應將推論視為一項系統工程挑戰,由 基礎架構層、服務層與編排層 組成。 「ERP... AI基礎設施 MoE 云计算 人工智能 推理 数字化