从趋势洞察到技术实践，如何加速AI应用的全球化征程？|GMICloud年中发布会

2025 年 6 月 23 日，由 GMI Cloud 联合 InfoQ 举办的 “2025 AI 应用出海年中洞察暨 GMI Cloud 新品发布会” 在线上举行。InfoQ 总编辑王一鹏与 GMI Cloud 创始人 &CEO Alex、解决方案架构师 Frank、技术 VP Yujing，围绕 AI 应用出海的市场格局、技术挑战、产品创新及行业趋势展开**对话，助力从业者精准洞察 AI 技术演进脉络与出海市场的政策 & 文化差异、竞争格局等，从而更加敏锐地把握 AI 应用出海的关键机遇点与潜在风险。

值得一提的是，GMI Cloud 也在线上发布了全新的推理引擎 Benchmark 调优平台，并展示了 GMI Cloud 的技术全景图，全面赋能 AI 应用出海。

以下为此次直播内容精要。

2025 AI 应用出海的年中趋势盘点

从算力调度到推理优化的

全栈突破与工程突围

加速 AI 应用在全球范围内的广泛实践

作为全球仅 6 家的 NVIDIA Reference Platform Partner，GMI Cloud 在算力获取和技术合作上具有显著优势。

首先是最新 NVDIA 资源的优先获取。从 H100、H200 到 B200，再到未来的 GB300/B300，GMI Cloud 始终能第一时间获得稳定合规的 GPU 资源。这种硬件优势确保了客户能够使用最先进的算力，提升应用的竞争力。

其次是与 NVDIA 建立了更深度的技术合作。“不只是 Reference Platform Partner，我们事实上也加入了 NVIDIA Exemplar Cloud 计划，我们不只是 NVIDIA 的客户，还可以跟他们一起围绕下一代产品的研发展开讨论，包含芯片的设计、未来的推理的计划，以及 GPU 服务的调用等等，目前我们每两周就会去跟 NVIDIA 的工程师做一次深度沟通。” GMI Cloud 创始人 & CEO Alex 在直播中透露。

目前 GMI Cloud 的产品服务可以总结为“一朵云 +2 个引擎”，下图为 GMI Cloud 可以提供的技术产品架构图。最底层，GMI Cloud 提供高性能 GPU、大容量存储系统以及高带宽数据通道共同构成底层的 GPU 硬件架构；再往上的 IaaS 层，GMI Cloud 提供安全、容器化、虚拟化、高速存储系统以及高性能网络等模块服务；在 MaaS 层，GMI Cloud 主要负责对多推理框架的支持、跨级群的自动扩容、推理优化、实时监控，以及模型托管等，主要是 Inference Engine 平台；而在最顶端的“应用层”，包括金融、制造、客服、自动驾驶、内容生成与创作等众多行业或场景下的 AI 应用，都可以基于 GMI Cloud 的平台服务完成构建。

“过程中我们也遇到了一些有趣的案例，有很多客户通过传统大型云厂商将大模型训练好了，打算部署到生产环境，发现太贵了，scale 到快破产了，然后跑到我们这边来。我们除了能给客户非常好的模型优化，也能给到更高的性价比，能够让客户以负担得起的方式去延展扩容他们的服务。”Alex 补充道。

这些实践案例，正是 AI 应用出海从“技术炫技”转向“工程落地”的微观缩影，也是当下行业变革的真实写照。

当前，AI 应用出海正处于技术与市场共振的关键期，从 C 端应用爆发到区域市场运营，从视频生成等细分赛道突破到算力与推理技术的全栈优化，AI 应用出海已不仅需要行业创新，更要关注基础设施的稳定性。GMI Cloud 以 GPU 集群调度优化、推理优化等众多能力构建的 AI Native Cloud 平台，不仅为企业破解了出海过程中的算力成本、本地化适配等现实难题，更通过与 NVIDIA 等生态伙伴的深度协同，推动 AI 应用的场景实践。

未来，随着技术迭代与全球市场认知的深化，AI 应用出海将从 “技术输出” 升级为 “生态共建”，而具备工程化落地能力与全球化视野的技术平台，无疑将会是这场变革的核心驱动力。