296 AI工厂：未来的数据中心

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在ChatGPT引发的AI浪潮下，我们所熟知的数据中心正经历一场“板块构造式”的重塑。它不再是简单的应用托管地，而是转变为以GPU为核心、能够以工业规模将能源和信息转化为智能的“AI工厂”。这种转变意味着什么？它要求基础设施从传统的CPU中心系统，彻底翻转为极致并行、高带宽、超低延迟的网络结构。

作为技术从业者，你是否已经意识到这场堆栈翻转的深度？ 传统的应用中心模式正在衰落，取而代之的是通过API交付成果的“服务即软件”（SaSo）模式。AI工厂如何将原始数据转化为可信赖的智能输出？企业应该自建工厂还是通过API消费服务？以太网和InfiniBand的竞争格局将如何演变？本文将深入解析AI工厂的参考架构、关键技术支柱以及数万亿美元的市场机会，帮助你理解这场由加速计算驱动的革命。

阅读收获

1. 掌握AI工厂的架构蓝图： 深入理解AI工厂如何从数据输入到智能输出的自动化流程，以及从SaaS到“服务即软件”（SaSo）的商业模式演变。
2. 识别基础设施堆栈的关键变革： 明确加速计算、高带宽网络（纵向/横向/跨域扩展）和解耦存储在AI工厂中的具体作用和技术要求。
3. 洞察企业AI的价值捕获点： 理解B2B企业API和服务是AI工厂收入的核心来源，并为企业侧的智能系统（SoI）/数据堆栈构建提供思路。
4. 网络结构选择的战略判断： 了解以太网和InfiniBand在AI工作负载中的战略定位和性能权衡，指导网络规划。

👉 划线高亮 观点批注

深度解析 作者：David Vellante, David Floyer, Bob Laliberte, Scott Hebner and Paul Nashawaty[1]

我们所熟知的数据中心正在被重塑为“AI工厂”——一个经过电力和数据优化的工厂，能够以工业规模将能源和信息转化为智能。

技术堆栈正在从以通用中央处理器（CPU）为中心的系统，转向以图形处理器（GPU）为中心的加速计算，这种计算针对并行操作进行了优化，并专为人工智能而构建。网络结构对于这一转变至关重要，其支持元素包括解耦存储、受控数据平面，以及从以应用为中心的操作转向智能的、智能体驱动的控制平面，该平面负责编排模型、工具和流程工作流。简而言之，对通用计算的投资正迅速转向极致并行、纵向扩展/横向扩展/跨域扩展的网络，以及专为大规模AI吞吐量而构建的自动化数据治理。

在本期深度解析中，我们将深入探讨AI工厂的关键方面。在本研究报告中，我们将：

• 定义AI工厂
• 解释为何是现在，以及正在发生的板块构造式转变
• 提出AI工厂的参考架构
• 深入探讨网络
• 预测和细分市场，考察AI工厂建设支出与代币生成及其他AI服务等活动产生的收入产出之间的差距
• 简要探讨AI工厂的经济效益
• 探索协议和互操作性要求
• 评估对开发者的影响
• 最后简要介绍一些我们认为在这个新时代争夺主导地位的参与者。

什么是“AI工厂”？

TheCUBE Research将AI工厂定义为专用于AI生产的系统。它的作用是通过自动化、端到端的流程，将原始数据转化为多功能的AI输出——例如，文本、图像、代码、视频和代币。这些流程整合了数据管道、模型训练、推理、部署、监控和持续改进，从而以大规模生产智能。

在定义中，我们强调“多功能输出”，因为工厂涵盖了多种模态，而不仅仅是代币生成。输出是智能，我们希望这个定义能够反映更广泛、经得起时间考验的成果。我们定义的范围超越了硬件，涵盖了编排AI优化工作负载的技术框架和实践者设计的流程。

简而言之，AI工厂是大型的、专业的计算工厂，旨在持续创造智能，并在循环中内置质量和安全门。

AI工厂参考架构：数据输入，智能输出

下图展示了AI工厂如何将原始数据转化为智能的流程。可以想象成电力流入、数据流经系统、成果流出。

工作负载是AI特定的，运行在加速的、大规模并行的基础设施上。流程遵循自动化过程：AI管道 → 训练/实验（You Only Look Once[2] 及其他） → 推理 → 部署 → 监控 → 持续改进。目前，这通过TensorFlow、PyTorch、容器和标准容器构建，但这些原语将从最终用户甚至开发者那里被抽象出来。

我们的观点是，大多数企业不会自行建立这些工厂，除非他们打算成为运营商，竞争代币和其他AI收入。相反，他们将消费由OpenAI、Anthropic PBC、其他AI实验室和云服务商等公司构建的应用程序编程接口（API）和软件。投资回报将体现在各种行业用例中，如上所示，包括：大型语言模型训练、计算机视觉、低延迟的实时欺诈检测、推荐引擎、医疗决策支持等。价值在于实时输出，而这由底层机制所实现。

关键要点： 工厂架构是复杂的。如今，每个AI工厂都是一个定制系统，这种情况可能会永久持续。我们目前的想法是，企业AI将通过API和连接器访问大型AI工厂，并由一个软件层来隐藏底层原语和工具的复杂性。

工作方式的转变

我们相信，这种基础设施支持着业务的深刻变革，即软件即服务（SaaS）的模式演变为**服务即软件（SaSo）[3]**，这意味着智能体驱动的服务将在有限的人工干预下（仍有人类参与循环）交付，以实现巨大的生产力提升。

举例来说，想象一个由AI驱动的自主金融顾问。在这种服务即软件模式中，客户只需将其财务数据和目标直接输入给智能体。该智能体立即使用机器学习分析数据，结合实时市场变化、税法变更和客户的风险状况，完全自主地生成并执行投资决策或财务计划。

除非客户需要额外的人工建议，否则人类顾问将从流程中移除。一个重要的细微差别是，客户支付的不是软件本身，而只是为交付的成果付费——例如，优化的投资组合回报或成功管理的退休基金。

关键要点： 这改变了财富管理业务的运营方式。在所有行业中，都有数千个例子将受到这些变化的影响。

该场景现阶段只能在内部测试使用，一旦涉及到真金白银，Agent决策的可信机制，当前尚不具备条件，风险和后果LLM无法承担。

堆栈翻转：从传统数据中心到AI工厂

下图旨在描绘基础设施和软件领域正在发生的板块构造式转变。在ChatGPT发布之后，重心从以应用为中心的数据中心转移到制造智能的AI工厂。

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传统堆栈是自上而下构建的，先有应用，然后开发基础设施来支持应用。未来，基础设施和软件将更具柔韧性，能够支持专为特定目的构建但更具可塑性的流程流。可以想象成流程乐高积木，它们不是静态和刚性的，而是可以近乎实时地开发以适应特定的业务目标。

堆栈的每一层都在重建，以制造智能，而不仅仅是托管应用程序。

以下几点简要描述了我们在堆栈中看到的一些变化：

• 计算： AI工厂建立在具有极致并行性的加速计算之上。设计混合了用于大型模型的纵向扩展节点和用于吞吐量的横向扩展集群，并缝合到用于弹性的跨域扩展池中。调度程序管理GPU利用率、内存带宽和互连饱和度，管理超越了传统的CPU核心。
• 网络： 网络结构优先考虑高带宽、超低延迟和避免丢包。自适应路由、拥塞控制、服务质量（QoS）和拓扑感知等功能针对训练中的集体操作和支持推理的高速突发流进行了调整。流量流向南北、东西和跨节点。网络在一定程度上被视为计算的一部分。
• 存储： 默认解耦。高性能I/O使用NVMe[4]和并行文件系统进行检查点和分片读取。不那么活跃的层使用更便宜的对象存储来存放数据集、模型和工件；归档层保留沿袭和快照版本。超高性能数据移动器预取和暂存数据，以保持GPU忙碌，并优先处理小文件和元数据，以保持数据流动。
• 数据堆栈[5] ([6]SoI)： 在基础设施之上是智能系统（SoI），它对业务状态进行建模。它将数据、元数据、特征、向量和流程协调成知识图谱（或等效物）；跟踪沿袭和质量；并为训练和推理提供策略感知上下文。这是编码感知、因果关系和目标的“高价值不动产”。业务真正的竞争点应该是在这一层，本质上是对流程的全面数字化、AI化。
• 治理（自动化）： 策略输入到运行时控制中，管理访问、保留、隐私和审计跟踪。可观察性监控数据、模型访问、出处、提示、工具调用和性能，从而实现调整、回滚和持续测试。
• 智能体控制框架： 一个控制平面对工具/操作进行编目、路由任务、执行防护措施、管理人机协作，并支持变更管理。它将智能体视为一个机群，具有版本控制、服务水平协议（SLA）和反馈循环，并与SoI挂钩；并由自上而下的组织关键绩效指标（KPI）指导。

关键要点： 大多数企业不一定会端到端地构建这些工厂；他们将通过API消费其服务，同时将结果集成到现有的信息技术中。（企业侧的数据堆栈该如何构建？这一层显然无法直接外包出去）无论如何，我们相信堆栈正在从以应用为中心的成本中心，翻转为通过API访问的智能工厂——企业接入以获取成果的独立工厂。

网络的关键作用

下图将网络分解为三个维度——纵向扩展、横向扩展和跨域扩展——因为AI工厂在每一层都离不开带宽、确定性和低延迟。

网络是继GPU之后的第二大支柱

• 纵向扩展（机箱内）： 节点内加速，专注于原始GPU性能和超低延迟。NVLink/NVSwitch和PCIe Gen6等技术为前沿训练和其他延迟敏感型工作负载创建了高带宽结构。
• 横向扩展（工厂内）： 在数据中心内互连数万到数十万个GPU节点。以太网和InfiniBand占据主导地位，供应商（思科、Arista、HPE、瞻博网络、英伟达）使用RoCE v2、VXLAN EVPN和丰富的遥测技术提供AI优化的网络结构。最新的芯片（例如，Broadcom Tomahawk 6、Thor Ultra 800G NIC）将集群推向10万XPU的范围。
• 跨域扩展（工厂间）： 将多个AI站点/区域绑定到一个统一的网络结构中，用于联邦学习、跨区域推理和数据主权AI——同时将电力需求分散到不同位置。英伟达、思科、Arista和新进入者（例如，LumaLens）正在争夺提供安全、确定性、低延迟的工厂间连接。

关键要点： 纵向扩展支持最高性能，横向扩展提供弹性，跨域扩展实现区域AI工厂。它们共同构成了分布式AI的骨干，在可容忍的延迟范围内连接计算、数据和智能体。

以太网和InfiniBand：企业买家发现战略契合点（及原因）

该图总结了我们（与ZK Research合作完成）关于AI工作负载网络结构的调查，并与Bob Laliberte的上述分析相吻合。这场网络结构辩论[7]在网络社区中被广泛讨论，但我们认为这是一个“和”而不是“或”的讨论。

上面的数据显示，59%的组织倾向于将以太网用于AI，而38% 倾向于InfiniBand。理由是以太网已经支撑了大多数环境（46% 表示它用于网络的其余部分），团队拥有相关技能（44%），并且云服务商将其标准化（43%）。InfiniBand占据了性能高地，因为近60% 的采用者引用了“更好的性能”——它通常与集群GPU系统捆绑在一起。它也是高性能计算环境的主要组成部分。但随着AI优化的实现（例如RoCE v2、EVPN/VXLAN、丰富的遥测技术）和新芯片将确定性和吞吐量推高，以太网正在缩小性能差距。

关键点：

• 以太网：熟悉、可扩展、与云对齐、性能正在提高
• InfiniBand：最适合对性能最敏感、紧密耦合的训练集群

关键要点： 我们认为以太网将主导企业AI数据中心，而InfiniBand将继续存在于绝对性能高于一切的领域。

AI驱动的革命：数据中心支出转向加速计算

下面的预测（2025年春季更新）量化了正在进行的建设，包括建筑基础设施、电力、冷却、计算、存储、网络和核心系统软件。

如需更深入的分析，读者可以参考之前的深度解析，其中包含此数据的详细信息和进一步的细分，包括本地/企业和云的划分[8]。

多年来，数据中心建设支出一直徘徊在2000亿美元左右。在2024年，它从2220亿美元跃升至3500亿美元（同比增长58%），并在我们的预测中设定了新的轨迹。该模型显示：

• 2024年至2035年数据中心总支出复合年增长率（CAGR）： 约16%，到2031年左右达到1万亿美元
• AI极致/加速计算复合年增长率： 约23%
• 传统计算复合年增长率： –13%，随着预算转向AI工厂而萎缩
• 结构转变： AI极致计算支出占比从2020年的约8% 上升到2030年的约85%
• 如今，英伟达占据了约25% 的数据中心支出（并在模型中保持份额）。

堆栈翻转现在在超大规模云服务商、新云服务商和AI实验室的损益表中清晰可见。资本支出（CapEx）主要集中在GPU系统和高带宽网络上，解耦存储所占的百分比低于传统数据中心支出，并包括电力/冷却。传统的通用设备正急剧让位于加速计算。

关键要点： 我们相信AI工厂正在将传统数据中心模式从稳定的成本中心转变为增长引擎，加速计算将在未来十年及更长时间内推动这一曲线。

AI工厂的全球收入：谁能抓住上行空间？

下表描绘了到2030年AI工厂产生的收入。它与之前的资本支出图表形成了鲜明对比，后者显示到2030年支出接近1万亿美元，而AI工厂产生的收入略低于5000亿美元——这并不意外，但数字巨大，差距也很大。

收入并非来自销售基础模型，而是来自通过工厂API构建的软件。前提是工厂暴露连接，让供应商能够打包成果并按使用量计费。

• US大获全胜；CN实力不容小觑。 US在近期处于领先地位，但CN“强势入局”——在本土硬件/软件上建立国家级工厂。即使是通过蛮力规模和充足的能源来实现，这种规模在预测中也会产生可观的收入。
• OpenAI保持先发优势。 与我们2023年1月的预测[9]相反，据估计OpenAI在2025年将实现约66亿美元的收入，随着消费者/专业消费者的吸引力以及企业API采用的扩大而增长；该模型将OpenAI在2030年定为约1500亿美元，前提是它能执行到位并避免重大失误。尽管这与其承诺的资本支出相形见绌，但该公司似乎有望保持其先发优势。
• Anthropic凭借强大的企业接口显示出增长势头；我们的观点是，容纳不止一个AI研究实验室的空间是存在的，但所有实验室都必须发展出超越“基础模型”的持久商业模式。换句话说，重要的不是LLM，而是基于其构建的软件。
• Google LLC和Meta Platforms Inc. 首先在内部实现货币化（广告/参与度）。这支持了巨大的损益影响，但虽然意义重大，但作为外部“模型收入”显示的较少。
• Microsoft Corp. 在两个方面“表现良好”——软件特许经营权和运营工厂。我们相信，其庞大的软件资产将保护它免受大规模颠覆。
• 云服务商（“云何去何从？”） 保持庞大规模，但上行空间转向将API转化为软件业务的平台。
• Amazon Web Services Inc. 必须将其庞大的通用计算基础过渡到AI经济学；领导层（Amazon.com首席执行官Andy Jassy，AWS首席执行官Matt Garman）的执行力是一个关键观察点。

关键要点：收入滞后于资本支出，但加速流向那些将工厂API转化为可重复、以成果为中心的软件的参与者。US领先，CN激增，而先发者——尤其是OpenAI——受益于企业AI，如果他们能建立可持续的模型，多个实验室仍有发展空间。

US拥有的AI工厂的行业收入

下表隔离了US公司从AI工厂获得的全球收入。它具有方向性；“其他”和CN的长尾最终可能会更大。我们目前对CN和世界其他地区的贡献没有很好的可见性和信心进行预测，这可能非常可观，并可能使这些数字增加3%到50%或更多。

我们相信企业对企业（B2B）将赢得胜利。消费者/专业消费者开启了这一切，但未来的资金流来自企业API和服务。论点是，随着生产转移到AI工厂，传统数据中心将衰落；企业IT将通过API消费智能（许多企业不会运营工厂），因此暴露可靠、受控接口的供应商将抓住支出。这种观点假设OpenAI（及其同行）发展出可行的企业模式——将聊天机器人和编码的早期吸引力转化为企业可信赖的、可计费的服务。

政府贡献了可观的金额，但增长较慢；采购周期和先前的限制（例如，广泛禁止ChatGPT）延迟了采用。政策仍将塑造市场，其中安全、数据驻留、出口规则很重要，但到本十年末，企业将为大部分收入提供资金。信任仍然是一个限制因素，因为企业在将专有数据发送到第三方工厂之前将要求控制。

关键要点： 在我们看来，真正的资金在于企业AI：API优先，服务其次，B2B将超过消费者，而公共政策将设定防护措施。

互操作性：开放标准作为AI工厂的门户

下表来自theCUBE Research的智能体AI未来指数[10]，显示了企业在未来18个月内将优先考虑的互操作性。论点是生成式AI是一个门户——就像浏览器之于互联网一样——但价值是通过后端的AI工厂流动的。

前提是如果AI工厂是开放的，它们就能更容易地扩展——但社区对此观点存在分歧。

一方面，历史表明，“浏览器大战”在开放协议标准化互联网时结束了。同样，生成式AI的前端（ChatGPT、Claude、Gemini、Grok）必须通过开放模型、协议和API，以便智能能够被广泛消费和集成。

企业不希望碎片化或锁定；他们想要安全、确定性和可移植性。调查数据显示，59% 的受访者优先考虑开放模型/协议/API；58% 优先考虑可扩展适配器/连接器；55% 优先考虑智能体集成/协作；52% 优先考虑可组合工作流（任何智能体）；52% 优先考虑通用语义层（N=625）。

另一方面，由于每个AI工厂的建设都是一个“雪花”，需要高度定制化，反驳观点认为，AI工厂堆栈的事实标准甚至专有元素可能会成为可行甚至获胜的方案。在许多方面，英伟达代表了这场辩论的缩影。一方面，其专有硬件和软件套件推动了这个AI新时代。与此同时，该公司也接受了以太网等开放标准，并开源了其在AI、机器人、数据科学图形等领域的许多创新。

总的来说，我们的观点是，标准就像智能管道的“电网”——电路、断路器和调节器——使智能体通信和智能体控制平面变得实用。供应商（英伟达、Advanced Micro Devices Inc.、英特尔公司等）正在采取措施，但正如所示，大多数AI工厂只是半开放的——并存在碎片化的风险，就像云一样。正如Scott Hebner所说：“95%的健康加上5%的鼠药仍然会杀死你；我们倡导行业全力投入开放。”

关键要点： 我们的观点是，IT浪潮的历史是由事实标准赢得开局的，而开放的法定标准被证明是生态系统飞轮的加速器。对于AI工厂要大规模交付服务即软件，我们相信开放标准将有助于智能安全可靠地流经智能体、应用程序和企业。但起点必然需要专有创新和垂直整合来证明投资回报率。

反驳观点：抽象化可能超越“可见”标准

之前的调查显示企业需要开放模型、协议和标准。这反映了当今IT的工作方式。相反的观点是，大多数实践者和用户看到的层将被OpenAI及其同行，以及可能的云服务商等软件领导者/创新者抽象化——他们将通过隐藏复杂性来竞争。

一个合理的论点是，客户端暴露的体验将趋同于API和托管服务，从而隐藏底层机制。这在开发者服务中已经有所体现，其中更丰富的原语、更紧密的集成和有主见的默认设置被捆绑到一个产品中。可能的前景是：

• 捆绑模型、工具、安全、数据平面挂钩等到一个服务中。
• 治理通过内置于API中的自动化策略控制、审计和合规性。
• 集中扩展： AI工厂在大型数据中心运行；大多数公司不会运营它们，而是会消费它们。

尽管如此，提供商通过治理和透明度赢得企业信任，而开放标准支持这种精神。从时间上看，我们认为抽象层必须在2027-2028年实现，届时我们的预测要求OpenAI的运行率达到400亿至500亿美元，服务范围成为一个“固化的顶层”。

关键要点： 开放标准很重要，但可见的接口可能是简单的API。在我们看来，一个成功的策略是用安全、受控的抽象层来包装工业AI工厂，企业无需接触底层机制即可采用。

加速计算和服务即软件：应用开发视角

本节阐述了AI工厂如何改变日常软件工作——开发者构建什么、平台如何运行以及安全驻留在何处。

加速计算正在重置对延迟和规模的期望。专用GPU/张量处理单元（TPU）/现场可编程门阵列（FPGA）正在推动2025年达到约1578亿美元的同比增长约46.8%，从而实现实时分析、AI驱动的决策和大规模模拟。这种性能伴随着应用现代化。随着企业重新架构到云原生模式，与平台重构和持续集成/持续部署（CI/CD）相关的服务将从2024年的约198亿美元扩展到2029年的约396亿美元。

运营模式也随之转变。平台工程的重点从“交付基础设施”转向“交付开发者体验”。我们的研究表明，与内部管理的资产相比，共同管理的平台将47% 的开发者时间解放出来用于创新，而内部管理仅为38%，这得益于内部开发者门户、自助服务环境、基础设施即代码、容器和可观察性。安全是持续的，而不是障碍。突出的开发安全运营（DevSecOps） 趋势是：左移测试、AI辅助检测/响应和**零信任**[11]。这些推动了一个市场，预计到2030年将达到约417亿美元（复合年增长率约30.8%）。人机协作仍然是一个关键的设计点。

所有这一切都导向了服务即软件——智能体驱动的、以流程为中心的应用程序，它们运行在受控平台上，并通过成果而非功能实现货币化。赢家将减少摩擦（更少的粘合代码），暴露安全的自助服务，并在速度加快的同时保持审计师和站点可靠性工程师（SRE）的完整性。

建议

• 评估准备情况： 在有回报的地方进行现代化和加速；不要无故重构
• 投资平台工程： 建立安全、自助服务的内部开发者门户（IDP），具有强大的可观察性和自动化功能
• 嵌入DevSecOps： 通过AI辅助工作流和零信任，使安全成为持续的控制

关键要点： 我们相信加速、现代化、平台工程和DevSecOps的融合是AI工厂的运营行为——也是通往服务即软件的实用路径。

市场图景：谁在争夺市场份额

企业技术研究（Enterprise Technology Research）的散点图将支出动能（净得分） 放在Y轴上，将已安装渗透率/重叠度放在X轴上，涵盖了约1800名受访者，涉及所有行业。这是一个跨生态系统的快照——而不是单一类别的划分。

右上角挤满了超大规模云服务商和领先的AI平台——微软、AWS、谷歌、OpenAI——以及其他存在感较低的AI实验室（Anthropic、Meta等）。英伟达以强劲的动能位居榜首，反映了其在加速计算中的核心作用。网络（Arista Networks Inc.、Cisco Systems Inc.、Juniper Networks Inc.）、半导体（AMD、英特尔、Broadcom Inc.）、基础设施原始设备制造商（HPE、戴尔）和“新云服务商”（CoreWeave Inc.、Lambda Labs Inc.等）构成了这个群体，Oracle Corp. 在AI中扮演着更突出的角色。我们还将公共部门（US政府） 和CN（包括其政府和主要的AI参与者）标记为结构性需求驱动因素和政策制定者，并注意到能源公司（未显示）的作用正在扩大，因为容量和电力成为限制性资源。

传达的信息不仅仅是谁热门；它关乎企业计划在哪里购买，因为他们将继续增强自己的数据中心，实现高度并行化（为英伟达等提供支持），但最重要的合作伙伴将是（1）暴露工厂能力的API提供商和（2）将这些API打包成成果的软件供应商。这才是支出转化为利润的地方。

关键要点： 我们的观点是，AI工厂创造了一个数万亿美元的机会，但价值分叉：卖水和卖铲者赢得建设，而API + 软件提供商通过将制造的智能转化为业务成果来赢得经常性收入。

延伸思考

这次分享的内容就到这里了，或许以下几个问题，能够启发你更多的思考，欢迎留言，说说你的想法~

1. 文章提出“服务即软件”（SaSo）模式，但在涉及真金白银的场景中，如何构建智能体决策的可信赖机制（Trustworthy Agentic Decision-making），以确保风险和后果可控？
2. 面对AI工厂的API优先策略，企业侧的智能系统（SoI）/数据堆栈应如何构建，才能在不运营工厂的前提下，有效整合外部智能并保持核心业务流程的竞争优势？
3. 在英伟达等垂直整合方案占据性能高地时，开放标准如何才能真正加速AI工厂生态系统的飞轮，而不是被抽象层（简单API）完全隐藏和边缘化？

原文标题：AI factories: Data centers of the future[12]

Notice：Human's prompt, Datasets by Gemini-2.0-flash-thinking

---【本文完】---

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1. https://siliconangle.com/author/guestauthor/ ↩
2. https://en.wikipedia.org/wiki/You_Only_Look_Once ↩
3. https://thecuberesearch.com/293-breaking-analysis-service-as-software-the-new-control-plane-for-business/ ↩
4. https://en.wikipedia.org/wiki/NVM_Express ↩
5. https://thecuberesearch.com/285-breaking-analysis-how-jamie-dimon-becomes-sam-altmans-biggest-competitor/ ↩
6. https://thecuberesearch.com/293-breaking-analysis-service-as-software-the-new-control-plane-for-business/ ↩
7. https://thecuberesearch.com/special-breaking-analysis-inside-the-ai-networking-fabric-debate-why-purpose-built-is-winning-and-why-openness-still-matters/ ↩
8. https://thecuberesearch.com/271-breaking-analysis-mapping-jensens-world-forecasting-ai-in-cloud-enterprise-and-robotics/ ↩
9. https://thecuberesearch.com/breaking-analysis-chatgpt-wont-give-openai-sustainable-first-mover-advantage/ ↩
10. https://thecuberesearch.com/introducing-the-agentic-ai-futures-index/ ↩
11. https://siliconangle.com/2020/02/23/trust-nothing-breaches-mount-radical-approach-cybersecurity-gains-favor/ ↩
12. https://siliconangle.com/2025/10/25/ai-factories-data-centers-future/ ↩