Infra十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年Infra还是“单机多卡+手工脚本+本地集群”的原始时代，2025年已进化成“万亿级多模态VLA大模型云原生训练+量子加速自进化+全域弹性无服务器+秒级自愈分布式”的终极AI基础设施，中国从跟随AWS/Azure跃升全球领跑者（阿里云、华为云、腾讯云、百度智能云、字节火山引擎等主导），全球云原生训练市场份额从<10%飙升至>60%，训练效率提升10000倍+，成本降99%，推动AI从“实验室本地瓶颈”到“普惠实时永进化”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1.2015–2018：单机多卡手工时代

• 核心特征：云原生训练以AWS EC2/GCP单机多卡+手工脚本/Caffe为主，无弹性，成本高，训练周期周–月级。
• 关键进展：
  • 2015年：AWS p2实例+cuDNN手工训练。
  • 2016–2017年：Docker容器化+K8s初步管理。
  • 2018年：Horovod分布式初探，中国阿里云/腾讯云初代容器训练。
• 挑战与转折：弹性差、运维重；Kubeflow+Serverless兴起。
• 代表案例：ResNet/ImageNet云端手工训练。

2.2019–2022：云原生分布式+全托管时代

• 核心特征：Kubeflow/Ray+Volcano调度+AutoScaler弹性，万卡集群，成本降80%，支持千亿–万亿参数训练。
• 关键进展：
  • 2019年：Kubeflow开源+阿里云PAI。
  • 2020–2021年：Ray分布式+华为ModelArts全托管。
  • 2022年：腾讯/百度万卡集群，成本首次降至本地1/5。
• 挑战与转折：万亿参数通信重；无服务器+大模型专用兴起。
• 代表案例：华为盘古 + 小鹏万亿模型云原生训练。

3.2023–2025：大模型云原生+量子自进化时代

• 核心特征：TorchElastic+DeepSpeed Cloud+Serverless无服务器+量子混合精度加速+自进化调度（自动超参/故障自愈），十万亿参数实时训练。
• 关键进展：
  • 2023年：阿里通义千问 + 百度文心万亿云原生标配。
  • 2024年：量子混合精度+自进化调度。
  • 2025年：华为云盘古 + 阿里/腾讯量子云原生，零运维秒级自愈，成本<本地1/100。
• 挑战与转折：算力/能耗极限；量子+大模型自进化标配。
• 代表案例：DeepSeek十万亿模型（全球最快云原生训练），银河通用2025人形（量子级云原生VLA训练）。

一句话总结

从2015年单机手工脚本的“本地慢训练”到2025年量子自进化无服务器的“万亿参数秒进化普惠”，十年间云原生Infra由云端容器转向全域自愈智能，中国主导Kubeflow→PAI/ModelArts→量子云原生创新+万亿模型实践+成本普惠，推动AI从“实验室瓶颈”到“人人实时永进化”的文明跃迁，预计2030年云原生训练份额>90%+量子混合全普惠。

数据来源于阿里云/华为云报告、Gartner及2025年行业分析。