在清华系创业的浪潮中，AI Infra领域正成为新的热点。多家源自清华实验室的创企，如清昂智能、清程极智等，正致力于将模型与芯片深度适配，以提升算力资源的利用效率，并推动模型应用的快速发展。
当前，这些清华系创企面临的核心问题之一，是如何在瞬息万变的模型、应用和硬件层之间找到突破口。MaaS平台、训推一体机、异构混训等方向，都成为了他们探索的焦点。然而，这些方向也引发了业内的诸多质疑和讨论。
关于MaaS平台，有观点认为，这将与通用大模型公司产生直接竞争，创业公司的生存空间可能受到挤压。然而，也有创业者坚持认为，通过提供可靠的弹性服务和优化算力成本，MaaS平台能够为大模型应用落地提供关键支持。
在训推一体机方面，创企们看到了后训练市场的巨大潜力。然而，也有意见认为，训推一体机可能难以兼顾训练和推理的需求，其长期发展前景尚不明朗。
与此同时，异构混训作为另一种解决方案，也在引发业内的关注。无问芯穹等创企通过异构多种GPU卡来同时混训一个大模型，以满足不同客户的需求。然而，这一方向也面临着性能损耗、效率不佳等挑战。
在AI Infra的创业浪潮中，创企们还需要面对国内外市场的差异。海外市场由于芯片供应相对集中，软件生态较为成熟，为创业公司提供了更多的机会。然而，国内市场则因为芯片供应分散、软件生态薄弱等问题，给创企们带来了更大的挑战。
尽管如此，这些清华系创企仍然坚信，在AI Infra领域存在着巨大的商机。他们通过不断探索和创新，试图找到能够解决国产算力问题的最佳路径。无论是从哪个方向切入，他们的努力都将为AI产业的发展注入新的活力。
值得注意的是，这些创企在发展过程中也需要与云厂商等巨头进行竞合。尽管双方在某些方面存在竞争关系，但通过友好协作和差异化发展，他们有望共同推动AI Infra领域的繁荣与进步。
