AI正在从“需要时打开一次”的工具，逐渐变成长期在线的服务。智能客服随时响应咨询，企业知识库持续处理内部查询，智能汽车和机器人不断接收环境信息……当AI进入越来越多的日常场景，问题也随之而来：这些服务如何保持快速、稳定地运行？
答案不只藏在模型里。一次任务能否及时完成、海量数据能否顺畅流动、系统能否连续运转，都取决于背后的算力基础设施。相比偶尔完成一次问答，长期在线的AI服务对整套系统提出了更高要求。
这也让我们重新认识算力：它不只是一个技术名词，更是数字服务持续运行的底层保障。
01 AI从“偶尔调用”走向“持续在线”
提到算力，很多人首先想到芯片、服务器，或者数据中心里的成排机柜。但真正支撑AI服务的，并不是某一种设备，而是一套彼此配合的系统。
当AI需要全天候响应任务时，算力基础设施既要提供足够的计算能力，也要完成数据传输和读取，还要处理资源调度、设备散热和故障维护。衡量一套系统，不仅要看它“算得多不多”，还要看它“响应快不快、协同顺不顺、运行稳不稳”。
02 响应速度：任务更复杂，计算要跟得上
AI服务首先需要把输入的信息转化为计算任务。文字生成、图像处理、视频生成以及智能驾驶中的实时识别，任务复杂程度不同，对计算资源的要求也不一样。
模型训练需要从大量数据中学习规律，模型推理则要在实际使用中不断生成结果。随着AI从单轮问答走向多模态处理和多步骤任务，系统需要在更短时间内完成更多运算，计算芯片、服务器及相关设备的重要性也随之提升。
算力基础设施仍在持续扩容。截至2026年3月底，我国智能算力规模已达1882 EFLOPS（FP16），位居全球前列。随着AI服务从偶尔调用走向持续在线，计算能力不仅决定任务能否完成，也影响响应速度、并发承载和可支撑的业务规模。
03 协同效率：数据越多，连接越不能掉队
复杂AI任务往往不是由一台设备独立完成。服务器和计算节点之间需要频繁交换数据，用户发出的请求也要在终端、网络和数据中心之间流动。
当AI处理的内容从文字、图片扩展到语音、视频、三维信息和实时数据，网络需要承载的数据量随之增加。除了传得更快，还要尽量降低等待时间，让不同计算资源能够高效配合。
在AI数据中心内部，集群规模扩大也会推动网络架构和传输设备升级。交换机、光模块等设备连接着不同的计算节点。如果连接效率跟不上，即使单台设备性能再强，整套系统的实际效率也可能受到影响。
04 数据：不只存得下，还要调得快
AI服务离不开数据。训练资料、模型参数、用户输入以及图片、音频、视频等内容，都需要在系统中保存，并在任务运行时及时被调用。
因此，存储面对的并不只是容量问题。数据能否快速读取、多个任务能否同时访问、信息能否稳定保存，都会影响AI服务的运行效率。尤其当模型规模扩大、数据类型增多时，存储与计算之间的配合变得更加重要。
存储芯片、存储设备和数据中心存储系统由此成为算力基础设施的重要组成部分。它们不仅承接不断增长的数据量，也要缩短数据等待时间，让计算资源尽可能保持高效运转。
05 稳定运行：持续在线考验系统韧性
对长期在线的AI服务来说，完成一次任务并不难，难的是持续完成大量任务。设备状态需要实时监控，计算资源需要合理调度，故障需要及时处理，系统性能也需要不断优化。
与此同时，AI芯片功率提升、服务器密度增加，也让数据中心的供电和散热压力上升。液冷、温控、机房管理等看似处于幕后，却直接影响设备能否稳定运行和算力能否充分释放。
如果说计算能力决定系统“能做多少”，那么运维能力更多决定系统“能稳定做多久”。当AI逐渐进入企业经营、智能汽车、机器人和工业生产，持续性和可靠性也会成为算力基础设施的重要考验。
06 一套系统，接住不断扩展的AI服务
从偶尔调用到持续在线，AI服务对算力基础设施提出的是一组综合要求：计算负责处理越来越复杂的任务，网络保障数据和指令高效流动，存储支持海量信息快速调用，运维则维持整套系统长期稳定运行。
这些能力彼此关联，共同决定AI服务能否从技术展示走向更广泛、更稳定的实际应用。
07 把“持续在线”的底座纳入一只指数
创业板算力基础设施指数简称“创业板算力”，指数代码为970083。该指数从创业板市场中选取业务涉及计算、网络、存储、运维及其他算力基础设施相关领域的上市公司作为样本，样本数量为50只，并综合考虑相关业务、市值和流动性等因素进行选样。
从定位来看，这只指数并不对应某一种AI应用或单一技术路线，而是聚焦支撑数字服务运行的基础设施主题。计算、网络、存储和运维等相关领域共同纳入观察范围，有助于呈现创业板市场中算力基础设施相关企业的整体表现。
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FA仔小提示：需要注意的是，算力基础设施相关企业可能受到技术迭代、行业竞争、资本开支、供需变化和市场估值波动等因素影响，创业板及相关主题指数也可能具有较高波动性。指数历史表现不代表未来表现，投资者应充分了解产品风险，根据自身风险承受能力审慎投资。
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