研究报告内容摘要如下

美国AI主流分析可分为数据、数据传输、数据处理。

1）数据（Data）层面：对数据全方位的监测服务，帮助用户深入了解其基础设施的性能表现，特别是监控API的使用情况和tokens消耗对于控制支出和提高应用程序性能也至关重要，代表公司为Datadog；

2）数据传输（Supplying/Moving the Data）层面：AI需要大量的数据训练，对服务器之间数据传输速度提出更高要求，代表公司为博通；

3）数据处理（Processing Power to Run AIAlgorithms to data）层面：这一环节需要强AI算力支撑，目前主流AI算力芯片仍是GPU，代表厂商为英伟达。

微服务将取代传统的整体架构

1）在传统的单片框架中，软件被构建为一个单一的、不可分割的单元，从而产生更简单但不太灵活的系统；其优点为更容易开发和安装，但实现更改或进行拓展相对困难；

2）微服务方法可将整个架构拆分为不同的模块，并将每个模块为一项服务运行，这些服务使用轻量级API通过明确定义的接口进行通信，可以针对各项服务进行更新、部署和扩展，以满足对应用程序特定功能的需求。

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