是的，任何AI应用的建设都离不开中间件。中间件是连接AI模型与业务系统的“桥梁”，没有它，AI模型就像一辆没有轮子的跑车，无法在真实世界中跑起来。
具体来说，中间件在AI应用中扮演着以下三个关键角色：
1. 数据“搬运工”：打通AI的“粮仓”
AI模型需要海量数据来训练和推理，但数据往往分散在不同的数据库、文件系统或业务系统中。中间件（如消息队列、数据集成工具）负责实时、高效地搬运数据，确保AI模型能“吃”到最新鲜、最准确的数据。
2. 算力“调度员”：管理AI的“发动机”
AI推理需要消耗巨大的计算资源。中间件（如容器编排平台、微服务治理框架）负责智能调度GPU/CPU资源，确保高并发请求下，AI应用依然能稳定、低延迟地响应。
3. 业务“连接器”：落地AI的“价值”
AI模型生成的代码或结果，必须嵌入到具体的业务系统（如银行核心系统、电商交易链路）中才能产生价值。中间件（如API网关、服务网格）负责打通AI与业务系统之间的壁垒，实现无缝集成。
对宝兰德的启示
结合你之前关注的宝兰德，它作为国产中间件龙头，其产品（如应用服务器、消息中间件）正是AI应用落地的基础设施。马斯克预测的“AI直接生成代码”虽然会改变上层应用的开发方式，但底层依然需要中间件来支撑这些代码的运行和调度。因此，AI的爆发反而可能增加对中间件的需求。
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