YOLO LAB · AI INFRASTRUCTURE

AI 基礎設施：資料庫、晶片、編譯器與模型

每次新模型發表，最容易被看見的是介面與 benchmark；真正決定它能否長期運作的，往往是資料庫、儲存、編譯器、晶片、製程設備與可觀測性。這個系列不只介紹技術名詞，也追問一個系統如何從研究原型變成可維護、可擴充、可驗證的基礎設施。

資料庫與 AI 資料底座

AI 系統需要處理向量、長上下文、非結構化資料、即時檢索與模型產生的中間狀態。從資料庫開始，理解資料如何被儲存、調優、查詢與治理。

AI 系統需要處理向量、長上下文、非結構化資料、即時檢索與模型產生的中間狀態。從資料庫開始，理解資料如何被儲存、調優、查詢與治理。

模型與開放生態

研究成果要變成可重用工具，還需要模型卡、資料版本、開發者介面、訓練工具與開放協作。這條路線從 Transformer 延伸到模型平台與演化式研究。

晶片、EUV 與製程設備

算力不是一個單獨的數字。曝光、對準、反射光學、蝕刻、缺陷檢查與封裝，每一步都會影響最後能否穩定量產。

工程治理：可用不等於可靠

閱讀每篇文章時，固定問四件事：資料如何流動？錯誤如何被看見？研究原型如何變成可部署工程？誰負責驗收與治理？這四個問題能把人物傳記、技術史與產業分析串成同一條工程線索。

最後先讀哪一篇？

想先理解資料系統，從 Stonebraker 開始；想理解自動化與調優，讀 Andy Pavlo；想理解算力與製程，從 Hiroo Kinoshita 的 EUV 文章開始。