根据Greg Brockman（@gdb）在推特上的观点，构建AI预训练基础设施需要在复杂性管理、抽象设计、可运维性、可观测性以及系统工程和机器学习的深入理解等方面具备高级能力（来源：Greg Brockman，Twitter，2025年9月7日）。这一过程凸显了软件工程中最具挑战性和成就感的问题。对于AI行业企业来说，掌握这些领域有助于开发可扩展、高效的AI系统，提高模型训练的可靠性，并通过强大的基础设施实现差异化。基础设施设计的重要性日益凸显，成为推动新一代AI规模化部署的关键趋势。

据KREA AI（@krea_ai）发布的信息，该公司通过官方博客详细介绍了其新一代Flux模型的训练流程。博客内容涵盖数据筛选、模型架构选择及优化策略，并强调了可扩展基础设施和专有数据集在模型高效训练与部署中的关键作用。这一详尽披露为AI开发者和企业提供了大型生成式模型构建的实践参考，有助于推动AI产业在数据来源、模型扩展性及商业化应用方面的创新与规范（来源：KREA AI，2025年7月31日）。