随着人工智能领域的快速发展，构建高效、可扩展的「AI工厂」已成为推动先进模型生产的关键。在2025世界人工智能大会（WAIC）上，专家们深入探讨了AI基础软件开发的核心要素，总结出以下五大核心要素，构成了现代AI工厂的基石。

1. 高质量数据基础设施：数据是AI模型的命脉。一个高效的AI工厂必须拥有强大的数据采集、清洗、标注和管理系统。这包括自动化数据流水线、数据版本控制以及隐私保护机制，确保输入数据的一致性和可靠性。

1. 高效的模型训练平台：先进模型的生产依赖于可扩展的计算资源和优化的训练流程。AI工厂需要集成高性能硬件（如GPU集群）、分布式训练框架和自动化超参数调优工具，以加速模型迭代并降低成本。

1. 模块化开发与集成环境：为了支持快速创新，AI工厂应采用模块化架构，允许团队重用组件并简化模型部署。这包括统一的API接口、容器化技术（如Docker和Kubernetes）以及持续集成/持续部署（CI/CD）管道。

1. 强大的评估与监控系统：模型性能的持续评估至关重要。AI工厂必须配备自动化的评估指标、偏见检测工具和实时监控系统，确保模型在部署后保持准确性、公平性和鲁棒性。

1. 协作与治理框架：一个成功的AI工厂依赖于跨团队协作和严格的治理机制。这包括版本控制、文档标准化、伦理审查流程以及合规性管理，以促进透明、负责任的AI开发。

这五大核心要素共同构成了一个高效、可持续的AI工厂，为先进模型的规模化生产奠定了基础。在WAIC 2025的讨论中，专家们强调，将这些要素无缝集成是未来AI基础软件发展的关键方向。