随着AI成为企业必备工具，构建专属算力基础设施成为趋势。越来越多企业选择自建本地AI工作站，而非依赖云端API，主要出于数据安全、成本控制和业务稳定性的考量。自建硬件投入通常可在1.5至2.5年内收回成本，经济性优势明显。企业需根据任务复杂度匹配不同规模的算力方案。
成立四年的AI云基础设施公司Runpod年度收入突破1.2亿美元。公司由两名开发者在自家地下室创立，凭借敏锐市场洞察和“自举”增长策略，在竞争激烈的AI算力市场脱颖而出。
随着中小型语言模型能力提升，AI开发者开始质疑依赖远程昂贵云计算的必要性。本地计算因内存瓶颈难以加载30亿或70亿参数模型，导致开发仍受限于远程基础设施。
联想与英伟达在CES2026上宣布合作推出“联想人工智能云超级工厂”，集成英伟达最新Vera Ru加速计算平台，深化AI基础设施布局。
AgentSphere是一个AI本地云基础设施，用于安全的LLM代码执行。
StackGen是一款自主基础设施平台，具备7个AI代理自动构建、管理、修复和优化云基础设施。
专为 AI 设计的 GPU 云平台，提供高性能基础设施和全天候支持。
为云开发运维提供AI辅助工具，实现成本实时分析、配置优化与基础设施代码生成。
Anthropic
$7
Input tokens/M
$35
Output tokens/M
200
Context Length
Alibaba
-
Baidu
128
$2
256
Bytedance
32
Tencent
$105
$525
Awesome MCP Servers 是一个全面的Model Context Protocol (MCP)服务器集合，涵盖了7158个MCP服务器，分为33个类别，包括AI集成、艺术媒体、浏览器自动化、云服务、数据库、开发者工具、文件系统、金融、游戏、硬件、医疗、基础设施、知识管理、位置地图、市场营销、监控、多媒体处理、操作系统、项目管理、科学研究、安全、社交媒体、旅行交通、实用工具和版本控制等。
AI基础设施代理是一个智能系统，允许用户通过自然语言命令管理AWS云资源。它利用AI模型将用户需求转化为可执行的AWS操作，并提供Web仪表板、状态管理和安全防护功能。
Linode MCP Server是一个连接AI助手与Linode云基础设施的协议服务器，支持通过自然语言对话管理云资源，包括实例、数据库、网络等多种服务。
一个支持AWS、Azure和GCP云服务的MCP服务器，提供资源管理、成本分析、监控和安全功能，使AI助手能够管理云基础设施。
Sauce Labs MCP服务器是一个与Sauce Labs测试平台全面集成的模型上下文协议服务器，支持AI助手通过自然语言交互管理设备云、测试任务、构建分析和监控测试基础设施。
无影AgentBay是阿里云为AI Agent设计的云基础设施，提供一键配置工具和执行环境，支持快速集成和云端无服务器运行。
Steampipe MCP服务器是一个连接AI助手与云基础设施数据的桥梁，支持通过自然语言查询和分析AWS、Azure、GCP等100多种云服务，提供安全合规分析、成本优化和查询开发辅助功能。
阿里云无影AgentBay是为AI Agent设计的云基础设施，提供一键配置工具和执行环境，支持快速集成和服务器化运行。
MCP SysOperator是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，用于基础设施即代码（IaC）操作，支持通过AI助手与Ansible和Terraform交互，执行云资源管理和基础设施操作。
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