维度网讯，在AI Engineer World's Fair于旧金山举办期间，Oxylabs首席执行官Vytautas Savickas指出，行业最大转变并非发生在模型本身，而是在基础设施层面。Savickas表示，过去三年AI发展重心在于更好的模型，而下一阶段将围绕模型周边的系统与实时信息展开。

AI系统不再仅依赖训练时获得的知识，而是越来越需要新鲜信息、实时搜索以及可靠访问不断变化的网络。Savickas认为，知识并非静态，未连接新信息的模型对当前世界的理解已远低于多数人的认知。

AI的每一次突破都改变了底层基础设施。从训练基础模型需要大量多样化的公共数据，到检索增强生成（RAG）对理解五分钟前变化的要求，再到智能体时代系统需代表用户执行搜索、比较、验证等操作，每一波浪潮都对基础设施提出不同需求。公共网络数据正从训练素材转变为AI运行时的一部分。

Oxylabs早在大模型成为主流前便开始构建大规模公共网络数据基础设施。公司目前服务全球超过15,000家客户，拥有160多项专利，运营着全球最大的公共网络数据基础设施之一。

Savickas认为，模型质量已不再是许多实际应用中的区分因素，AI系统如何可靠连接外部世界变得更为关键。他指出，模型产生幻觉的原因常在于使用了过时或不完整的信息进行推理，而非智能不足。他总结称，在AI领域获胜的公司不一定是构建最大模型的，而是构建用户最信任系统的。

AI智能体的兴起正在改变工程师对基础设施的思考。Savickas表示，延迟、可靠性和浏览器自动化等要素虽不常成为头条新闻，却是决定AI是否真正有效的关键。开放网络作为人类最大的共享知识资源，应保持可访问性以支持技术创新。

Oxylabs在近十年间已见证从旅游聚合、数字营销到电子商务、网络安全等多波技术浪潮。Savickas认为，第一代AI证明了机器可以推理，下一个挑战是让这些系统在现实世界中可靠运行，未来AI将由更好的模型及其周边更优的基础设施共同驱动。

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