編者按：本文將深入探討AI推理領(lǐng)域面臨的核心挑戰(zhàn)，并介紹中國(guó)首個(gè)專注AI推理的Serverless產(chǎn)品——共績(jī)算力AI推理Serverless平臺(tái)。我們將解析其技術(shù)亮點(diǎn)、背后源自清華的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)力量，以及其如何以創(chuàng)新的價(jià)格策略，打造中國(guó)版的RunPod，賦能廣大開發(fā)者與企業(yè)，共同迎接AI普惠時(shí)代的到來。

當(dāng)前AI推理算力市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)性問題

隨著AI應(yīng)用的落地增長(zhǎng)，推理算力的需求持續(xù)提升。然而，當(dāng)下國(guó)內(nèi)的算力服務(wù)市場(chǎng)存在的結(jié)構(gòu)性問題，使得推理計(jì)算成本始終居高不下，成為了制約AI應(yīng)用大規(guī)模落地的“隱形瓶頸”。

服務(wù)僵化，彈性不足： 流量高峰時(shí)，GPU一卡難求，應(yīng)用卡頓，用戶流失;流量低谷時(shí)，預(yù)購的昂貴算力大量閑置，白白燒錢。剛性供給與彈性需求之間的矛盾，直接影響了AI應(yīng)用的效率和用戶體驗(yàn)。

模式傳統(tǒng)，阻礙增長(zhǎng)： 大多數(shù)廠商要求長(zhǎng)租，高昂的固定投入讓創(chuàng)業(yè)公司望而卻步，也束縛了業(yè)務(wù)的快速迭代和試錯(cuò)。

管理繁瑣 & 效率低下： 跨平臺(tái)資源調(diào)度、復(fù)雜環(huán)境配置、持續(xù)運(yùn)維投入……大量工程師的精力被基礎(chǔ)設(shè)施“綁架”，無法專注于模型創(chuàng)新。

供需錯(cuò)配，一卡難求：算力資源建設(shè)粗放，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)缺失，算力供需嚴(yán)重不匹配，一方面有大量閑置算力資源未能被有效利用，另一方面，短租高性能GPU卻“一卡難求”。

這些問題共同構(gòu)成了AI算力市場(chǎng)的“彈性、穩(wěn)定、低價(jià)”不可能三角。在現(xiàn)有模式下，企業(yè)往往只能在這三者中選擇其二，難以兼得。例如，追求極致彈性可能犧牲穩(wěn)定性或增加成本;追求穩(wěn)定和低價(jià)則可能失去彈性。這種困境成為AI開發(fā)者普遍面臨的巨大挑戰(zhàn)。

圖：多數(shù)云平臺(tái)提供的三類服務(wù)：整租(低價(jià)&穩(wěn)定)、按量租(高價(jià)&穩(wěn)定)、搶占式SPOT實(shí)例(低價(jià)&彈性)

傳統(tǒng)GPU整租模式，其設(shè)計(jì)初衷更多是為了滿足持續(xù)、高負(fù)載的AI訓(xùn)練任務(wù)。然而，AI推理的特點(diǎn)是請(qǐng)求量波動(dòng)大、突發(fā)性強(qiáng)、單次請(qǐng)求耗時(shí)短。這種模式與AI推理的實(shí)際需求存在根本性的不匹配。當(dāng)流量稀疏時(shí)，大量預(yù)購的GPU閑置，產(chǎn)生高昂的“空閑成本”；當(dāng)流量激增時(shí)，又因擴(kuò)容慢而導(dǎo)致用戶排隊(duì)或服務(wù)中斷。這使得AI應(yīng)用的成本居高不下，商業(yè)模式難以閉環(huán)，從而阻礙了AI應(yīng)用的廣泛部署和創(chuàng)新。

圖：剛性供給與彈性需求之間的矛盾，直接影響了AI應(yīng)用成本和用戶體驗(yàn)

Serverless GPU：重塑AI應(yīng)用部署范式

Serverless計(jì)算是一種云原生開發(fā)模型，它將底層服務(wù)器的管理和維護(hù)工作完全抽象化，由云服務(wù)提供商負(fù)責(zé)。開發(fā)者只需將代碼打包成容器或函數(shù)，即可部署應(yīng)用。其核心優(yōu)勢(shì)在于：按需付費(fèi)（閑置不收費(fèi)）、自動(dòng)伸縮（根據(jù)需求彈性擴(kuò)縮容）、以及極大地簡(jiǎn)化運(yùn)維。

將GPU能力與Serverless模式結(jié)合，意味著AI開發(fā)者可以按需調(diào)用強(qiáng)大的GPU算力，無需預(yù)先購買和維護(hù)昂貴的硬件，也無需擔(dān)心資源閑置。特別適用于AI推理這種計(jì)算密集型、但請(qǐng)求量不穩(wěn)定的工作負(fù)載，能夠大幅縮短處理時(shí)間，優(yōu)化成本。這種模式也適用于實(shí)時(shí)和批量推理、3D渲染、大數(shù)據(jù)分析等典型用例。

圖：Serverless架構(gòu)工作機(jī)制示意圖

全球Serverless GPU市場(chǎng)正在蓬勃發(fā)展。在AI算力服務(wù)領(lǐng)域，國(guó)際上已有先行者，如RunPod，其Serverless產(chǎn)品提供了按小時(shí)計(jì)費(fèi)、零出入網(wǎng)費(fèi)、支持多種GPU型號(hào)、容器化部署、閃電般冷啟動(dòng)等優(yōu)勢(shì)。主要服務(wù)于AI訓(xùn)練和推理工作負(fù)載。

圖：Runpod.io

但同時(shí)，國(guó)內(nèi)卻缺少專注于Serverless GPU服務(wù)的云計(jì)算平臺(tái)，少數(shù)提供Serverless GPU服務(wù)的平臺(tái)往往資源極少(因?yàn)閴贺洺杀具^高)，難以實(shí)現(xiàn)快速穩(wěn)定的擴(kuò)縮，使得多數(shù)本土應(yīng)用難以進(jìn)行大批量的Serverless部署，制約了AI應(yīng)用的增長(zhǎng)。

共績(jī)算力：專注Serverless GPU推理服務(wù)

在這一行業(yè)痛點(diǎn)日益凸顯之際，“共績(jī)算力”(suanli.cn)應(yīng)運(yùn)而生。專注提供Serverless GPU推理服務(wù)，打破行業(yè)“不可能三角”，實(shí)現(xiàn)真正的彈性&穩(wěn)定&低價(jià)，讓AI開發(fā)者不受算力制約，專注于產(chǎn)品本身，創(chuàng)造無限可能。

為支撐AI應(yīng)用的快速部署，共績(jī)算力平臺(tái)為AI推理服務(wù)部署打造了極簡(jiǎn)流程，為AI開發(fā)者帶來了多重核心價(jià)值，真正實(shí)現(xiàn)以下特性：

極致彈性，隨時(shí)擴(kuò)縮

隨流量自動(dòng)擴(kuò)縮容： 流量激增時(shí)秒級(jí)擴(kuò)容，流量回落時(shí)自動(dòng)縮容歸零，告別浪費(fèi)與排隊(duì)。

毫秒級(jí)按量計(jì)費(fèi)： AI模型推理有請(qǐng)求才付費(fèi)，沒請(qǐng)求不花錢，徹底告別空閑成本。

部署極簡(jiǎn)，無縫遷移

Docker容器化： 五步部署，一鍵托管，快速上云，實(shí)現(xiàn)真正“零運(yùn)維”。

兼容各類平臺(tái)： 提供預(yù)制鏡像與7x24h免費(fèi)技術(shù)支持，可順滑遷移。

實(shí)測(cè)僅需5步，即可在2min內(nèi)從零啟動(dòng)SD生圖服務(wù)

資源管飽，價(jià)格最優(yōu)

獨(dú)家調(diào)度網(wǎng)絡(luò)： 整合全國(guó)算力，提供萬卡資源。

保障充足低價(jià)： 全網(wǎng)最實(shí)惠的算力(4090 單卡1.68元/h)。

支撐這一“彈性、穩(wěn)定、低價(jià)”算力服務(wù)的，是共績(jī)科技自研的閑時(shí)算力調(diào)度平臺(tái)。目前該平臺(tái)已經(jīng)調(diào)度整合了來自包括金山云、火山引擎在內(nèi)的26家智算平臺(tái)的算力資源，超越了單一云廠商的資源邊界，使得不可能三角變成可能，平臺(tái)不僅提供了Serverless的按需付費(fèi)特性，更通過資源整合擴(kuò)大了可用算力池，解決了“供需錯(cuò)配”這一結(jié)構(gòu)性問題。

共績(jī)科技團(tuán)隊(duì)擁有深厚的學(xué)術(shù)和技術(shù)背景，核心成員來自清華大學(xué)、北京大學(xué)以及 Intel、字節(jié)跳動(dòng)、阿里等知名企業(yè)。 團(tuán)隊(duì)在分布式資源調(diào)度領(lǐng)域深耕多年，目前已經(jīng)承建青海省、河北省省級(jí)算力調(diào)度平臺(tái)，具備極強(qiáng)的工程落地能力，Suanli.cn已累計(jì)服務(wù)90余家人工智能企業(yè)。曾獲 2024 年互聯(lián)網(wǎng)+大賽亞軍(金獎(jiǎng)，創(chuàng)業(yè)組冠軍)，并已獲得奇績(jī)創(chuàng)壇、水木創(chuàng)投等知名機(jī)構(gòu)的投資。

全網(wǎng)低價(jià)，助力AI創(chuàng)新

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