京东张科：京东零售大模型应用下的AI基建实战与思考

主要观点总结

本文介绍了京东零售AI Infra负责人张科在京东全球科技探索者大会上的演讲，主题是《京东零售大模型应用下的AI基建实战与思考》。演讲涵盖了AI基建的核心价值、面临的挑战以及实战方案，包括异构硬件整合、多模态数据存储、计算引擎优化等方面的内容，并提出了AI原生智能融合计算的未来构想。

关键观点总结

关键观点1: AI基建是支撑零售大模型落地的核心

张科强调，AI Infra在硬件整合、数据处理、引擎优化等关键维度发力，是大模型从概念落地的重要依托。

关键观点2: 逻辑算力归一化解决异构硬件困局

借助虚拟化技术实现故障隔离与毫秒级调度，让不同硬件协同释放最优性能，降低大模型运行成本。

关键观点3: 多模态统一存储践行AI领域湖流一体

通过统一访问层、优化索引及管控元数据，平衡非结构化数据激增下的存储效率与数据质量。

关键观点4: 大模型反向赋能AI Infra提升计算效率

以自动分布式并行技术优化训练参数，靠强化学习实现多模型联动迭代，突破单一优化局限。

关键观点5: AI原生智能融合计算是AGI核心底层

整合数据计算、模型训练与推理任务，搭配外部接口与内部能力，支撑未来超级智能体运行。