随着大量推理工作负载处理非结构化数据，重塑数据处理和基础设施需求，人工智能管道越来越由 GPU 驱动。
AI 驱动的数据管道的处理正在经历结构性转变，GPU 现在已成为高价值工作负载的核心。历史上，传统数据处理主要由 CPU 和基于 SQL 的系统主导，而依赖于结构化的表格数据集。但如今，视频、音频和传感器流等非结构化数据正在占据中心舞台，GPU 驱动推理繁重的任务，从这些复杂的格式中提取可操作的见解。
为什么要转变？简而言之，传统工具无法满足现代人工智能的需求。例如，仅使用 SQL 无法大规模处理 TB 级的视频或转录客户对话。相反，在 GPU 上运行的多模态模型和嵌入现在正在构建非结构化数据，从而能够跨行业进行更深入的分析。这种以 GPU 为中心的方法正在改变管道，使其推理更加繁重，最重要的是，释放新的价值来源。
推动 GPU 数据处理的三大关键趋势
根据 Anyscale 的说法，推动这一转变的三个结构性转变：
- 表格到多模态数据：视频、音频和传感器等非结构化格式曾经无法以编程方式处理，但现在已成为洞察的主要来源。
- 从 SQL 到推理：虽然 SQL 对于结构化数据仍然至关重要，但推理已成为从非结构化格式中提取含义的核心方法。
- CPU 到 GPU：由于推理任务的计算需求，多模式数据处理越来越依赖于 GPU。
Netflix、Nvidia 和字节跳动等主要参与者的案例研究凸显了这种转变。例如，Netflix 采用 GPU 驱动的管道进行多模式数据管理，而 Nvidia 的 NeMo Curator 提供了用于预处理文本、音频和视频的开源框架。字节跳动处理大量视频和音频管道以支持其人工智能驱动的内容平台。
为什么是现在？变革的加速器
两股力量正在加速 GPU 在人工智能数据处理中的采用。首先，数据管理越来越由模型驱动。随着 AI 模型的改进，训练数据的质量必须同步提高，从而需要 GPU 进行大量推理来执行嵌入生成和数据集细化等任务。其次，扩展人工智能系统不仅依赖于数据量，还依赖于计算能力。合成数据生成、强化学习和推理循环等技术将 GPU 驱动的推理变成了创建高质量数据集的工具，从而扩大了对 GPU 基础设施的需求。
这不仅仅是将 GPU 放入传统架构中。人工智能工作负载的异构性（从 CPU 密集型预处理到内存密集型 GPU 推理）需要重新思考基础设施。 Ray 和 Anyscale 平台等系统正在应对硬件利用率不足、API 瓶颈以及推理工作负载极端变化等挑战。
更广泛的背景：Nvidia 在 GPU 革命中的作用
Nvidia（纳斯达克股票代码：NVDA）仍然是这一转变的核心。该公司 2027 财年第一季度收入达到 816 亿美元，其中 752 亿美元来自数据中心部门，截至 2026 年 4 月同比增长 92%。这凸显了 GPU 在人工智能基础设施中的关键作用。 Nvidia 最近的创新，例如 Rubin 平台和容量为 2.9 PB 的 GPU 加速存储服务器，都是专门为推理繁重的工作负载而构建的。然而，地缘政治紧张局势（例如 H200 GPU 对中国的出货量冻结）凸显了全球扩展的复杂性。
对于投资者来说，Nvidia 的主导地位，加上预计 2026 年人工智能数据中心支出将达到 6500 亿美元，强化了 GPU 作为人工智能未来基础的地位。截至 2026 年 6 月 16 日，Nvidia 的交易价格为 209.31 美元，其市场地位反映了其在向 GPU 驱动处理的结构性转变中所扮演的角色。
未来之路
GPU 驱动的数据处理转型还远未结束。随着组织吸收更多的多模式数据，对可扩展、异构硬件的需求将会增长。对于投资 GPU 的公司来说，无论是通过多模式管理、实时分析还是大规模安全推理，人工智能管道的创新机会都是巨大的。 Nvidia 和其他参与者准备从这一转变中受益，但下一波创新很可能来自这些工具在各行业的部署方式。