​​大模型时代的基础设施和关键技术是支撑人工智能规模化应用的核心，其核心在于分布式计算架构、高性能硬件（如TPU/GPU）、Transformer神经网络以及多模态融合技术。​​这些技术共同解决了海量数据处理、模型训练效率及跨领域泛化能力等挑战，推动了大模型在医疗、金融、教育等领域的落地。

分布式计算架构是大模型训练的基石。通过将任务拆分到多个计算节点并行处理，显著提升了训练速度与资源利用率。例如，谷歌的TPU集群和阿里云的ET大脑平台通过弹性扩展，支持千亿级参数的模型训练。分布式存储系统（如HDFS）确保了数据的高可用性和容错性，避免单点故障。

高性能硬件加速器是关键驱动力。GPU和TPU专为矩阵运算优化，其并行计算能力使大模型训练时间从数月缩短至数天。以NVIDIA的A100为例，其混合精度计算技术既提升了算力，又降低了能耗。边缘计算设备的普及使得模型推理能够就近处理，减少延迟并保护数据隐私。

Transformer架构革新了模型设计。自注意力机制突破了传统序列模型的顺序计算限制，实现了长距离依赖的高效建模。例如，GPT-4通过稀疏注意力技术处理超长文本，而多模态模型如CLIP则将图像与文本统一编码，拓展了应用场景。预训练与微调技术进一步降低了领域适配成本，例如金融领域仅需少量标注数据即可微调出专用模型。

安全与伦理问题需同步解决。数据加密和访问控制技术（如联邦学习）保护了敏感信息，而模型压缩技术（如知识蒸馏）将大模型轻量化，使其能在移动设备运行。未来，量子计算与生物计算的融合可能突破现有算力瓶颈，推动更高效的绿色AI发展。

大模型技术仍在快速演进，基础设施的优化与关键技术的创新将持续释放其潜力。企业需平衡算力投入与效益，同时关注数据质量与合规性，才能在这一浪潮中占据先机。