随着AI技术向纵深发展,其应用领域也呈现出蓬勃生机。中间件不仅衍生出新形态,也推动了传统中间件的升级迭代,以更好地适应AI时代的需求。
在AIGC时代,人工智能技术已经成为推动各行各业变革的核心力量,新形态的大模型中间件作为新时代的技术底座,承载着复杂任务和应用的重任。然而,大模型的实际落地仍面临诸多挑战:高昂的开发、微调和部署成本,复杂的硬件环境要求,以及行业应用最后一公里的适配问题。同时,传统中间件作为连接层,难以有效支撑AI应用的开发需求,既无法满足快速迭代的要求,也难以保障高效稳定的运行,从而制约了AI技术的进一步发展和应用深化。
AI与中间件:协同发展,双向赋能
随着AI技术与中间件的深度融合,逐渐形成了“双向赋能”的新格局。
1、AI正在重塑中间件
随着人工智能技术的快速演进,AI正在深度渗透中间件的各个环节。在开发态、运行态与运营态等全生命周期中,AI技术正助力中间件实现智能化升级,提升其在性能优化、故障预测、资源调度等方面的能力,从而实现更高效、智能的管理中间件。
2、中间件正在重新定义AI基础设施
作为AI系统的连接器与支撑平台,中间件正向智能化、服务化、Serverless化方向演进,为AI模型与应用的落地提供强有力的技术支撑。
新形态中间件的迸发:在AI应用持续深化的背景下,中间件的功能和内涵不断拓展。它正从传统的系统支撑平台,演化为连接AI模型与AI应用之间的关键桥梁,承担模型调度、数据流转、性能协调等核心角色,推动AI系统的高效协同与敏捷部署。
传统中间件的升级:为适应AI场景下对计算能力与系统弹性的更高要求,传统中间件正在加速智能化转型。一方面,通过增强原有能力,提升对复杂AI任务的支持;另一方面,Serverless等创新交付模式的引入,使中间件具备更强的敏捷性、弹性与资源利用效率,更好地满足智能业务对高性能、低延迟和动态伸缩的需求。
AI中间件分类
AI中间件是面向人工智能场景的新型软件基础设施,其核心目标是通过技术整合与智能化优化,降低AI模型开发、部署及业务落地的复杂性。它既连接底层算力资源与大模型能力,又通过场景化适配将AI技术无缝嵌入企业业务流程,同时对传统中间件进行智能化升级,以提升整体系统的稳定性、效率与灵活性。主要包括算力中间件、大模型中间件、传统中间件的AI改造。
算力中间件:包括GPU虚拟化、大模型分布式训练加速、大模型分布式推理加速核心能力,用户无需关注底层算力调度,即可利用算力中间件快速连接算力及大模型,实现模型微调及模型部署。
大模型中间件:可将大模型与特定业务场景连接,通过智能问答助手、智能问数助手、智能体等相关能力,高度适配不同企业的个性化需求,让业务人员可轻松创建智能体,解决大模型与企业内知识、数据、系统无法连接的问题。
传统中间件的AI改造:对包括应用服务器、分布式缓存和消息中间件等产品进行技术迭代,使用AI技术洞察中间件内部的运行情况,不断优化关键配置,调整中间件运行负荷,自适应达到最佳配置和性能状态,使得中间件更加稳健、高性能的运行,降低客户的使用成本和运维难度。
宝兰德中间件持续演进,助力AI时代技术创新
作为国内领先的基础软件供应商,宝兰德紧扣AI发展的趋势,快速升级迭代宝兰德产品解决方案,推出全新算力中间件和大模型中间件产品,更新传统中间件,从而加速AI应用开发迭代,支撑系统高效稳定的运行,助力业务系统实现智能化升级,帮助用户更好的享受AI技术变革带来的时代红利。
实践应用展示
1、某股份制银行算力中间件应用案例
该银行目前具备华为昇腾 910B、华为300I Pro、英伟达 T4 等多款智算算力,难以通过统一的方式对其管理及调度,及其模型推理的性能较差。依托 AI 中间件构建全链路解决方案,实现“算力-模型”的无缝衔接,通过算力管理整合多品牌 GPU,形成算力资源池,有效提升算力资源的利用率;通过模型分布式加速能力,支持多路并发,提升模型推理性能,满足业务所需。通过 AI 中间件,该银行成功构建“模型快速迭代-服务稳定部署-资源弹性扩展”的智能金融底座,为金融行业 AI 应用提供可复制的标杆实践。
2、某省级运营商大模型中间件应用案例
该用户在日常IT服务运营支撑过程中,面对多个支撑问题来源,不同角色人员在咨询投诉、投诉受理、投诉管控环节面临咨询投诉响应慢、处理效率低、客诉管控不足等痛点问题,急需构建智能AI辅助工具,提升IT问题支撑效率。基于大模型中间件能力,拉通投诉服务前、中、后支撑效能壁垒,通过交互智能化、处理便捷化、管控高效化,实现打造智能化辅助工具、强化投诉过程管控体系两个目标,赋能服务全流程支撑,提升服务支撑运营流程数智化水平。该应用快速赋能一线,智能问答准确率提升20%,知识查询缩短至20秒、处理核查时长降至20分钟、投诉分析报告生成由小时降至分钟级;服务应用运营覆盖一线人员、运营维护人员、投诉管控人员,提问量累计10W+,有效提升服务满意度。
咨询反馈