編者按：本文將深入探討AI推理領域面臨的核心挑戰，并介紹中國首個專注AI推理的Serverless產品——共績算力AI推理Serverless平臺。我們將解析其技術亮點、背后源自清華的創業團隊力量，以及其如何以創新的價格策略，打造中國版的RunPod，賦能廣大開發者與企業，共同迎接AI普惠時代的到來。

當前AI推理算力市場的結構性問題

隨著AI應用的落地增長，推理算力的需求持續提升。然而，當下國內的算力服務市場存在的結構性問題，使得推理計算成本始終居高不下，成為了制約AI應用大規模落地的“隱形瓶頸”。

服務僵化，彈性不足： 流量高峰時，GPU一卡難求，應用卡頓，用戶流失;流量低谷時，預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應用的效率和用戶體驗。

模式傳統，阻礙增長： 大多數廠商要求長租，高昂的固定投入讓創業公司望而卻步，也束縛了業務的快速迭代和試錯。

管理繁瑣 & 效率低下： 跨平臺資源調度、復雜環境配置、持續運維投入……大量工程師的精力被基礎設施“綁架”，無法專注于模型創新。

供需錯配，一卡難求：算力資源建設粗放，精細化運營缺失，算力供需嚴重不匹配，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”。

這些問題共同構成了AI算力市場的“彈性、穩定、低價”不可能三角。在現有模式下，企業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定性或增加成本;追求穩定和低價則可能失去彈性。這種困境成為AI開發者普遍面臨的巨大挑戰。

圖：多數云平臺提供的三類服務：整租(低價&穩定)、按量租(高價&穩定)、搶占式SPOT實例(低價&彈性)

傳統GPU整租模式，其設計初衷更多是為了滿足持續、高負載的AI訓練任務。然而，AI推理的特點是請求量波動大、突發性強、單次請求耗時短。這種模式與AI推理的實際需求存在根本性的不匹配。當流量稀疏時，大量預購的GPU閑置，產生高昂的“空閑成本”；當流量激增時，又因擴容慢而導致用戶排隊或服務中斷。這使得AI應用的成本居高不下，商業模式難以閉環，從而阻礙了AI應用的廣泛部署和創新。

圖：剛性供給與彈性需求之間的矛盾，直接影響了AI應用成本和用戶體驗

Serverless GPU：重塑AI應用部署范式

Serverless計算是一種云原生開發模型，它將底層服務器的管理和維護工作完全抽象化，由云服務提供商負責。開發者只需將代碼打包成容器或函數，即可部署應用。其核心優勢在于：按需付費（閑置不收費）、自動伸縮（根據需求彈性擴縮容）、以及極大地簡化運維。

將GPU能力與Serverless模式結合，意味著AI開發者可以按需調用強大的GPU算力，無需預先購買和維護昂貴的硬件，也無需擔心資源閑置。特別適用于AI推理這種計算密集型、但請求量不穩定的工作負載，能夠大幅縮短處理時間，優化成本。這種模式也適用于實時和批量推理、3D渲染、大數據分析等典型用例。

圖：Serverless架構工作機制示意圖

全球Serverless GPU市場正在蓬勃發展。在AI算力服務領域，國際上已有先行者，如RunPod，其Serverless產品提供了按小時計費、零出入網費、支持多種GPU型號、容器化部署、閃電般冷啟動等優勢。主要服務于AI訓練和推理工作負載。

圖：Runpod.io

但同時，國內卻缺少專注于Serverless GPU服務的云計算平臺，少數提供Serverless GPU服務的平臺往往資源極少(因為壓貨成本過高)，難以實現快速穩定的擴縮，使得多數本土應用難以進行大批量的Serverless部署，制約了AI應用的增長。

共績算力：專注Serverless GPU推理服務

在這一行業痛點日益凸顯之際，“共績算力”(suanli.cn)應運而生。專注提供Serverless GPU推理服務，打破行業“不可能三角”，實現真正的彈性&穩定&低價，讓AI開發者不受算力制約，專注于產品本身，創造無限可能。

為支撐AI應用的快速部署，共績算力平臺為AI推理服務部署打造了極簡流程，為AI開發者帶來了多重核心價值，真正實現以下特性：

極致彈性，隨時擴縮

隨流量自動擴縮容： 流量激增時秒級擴容，流量回落時自動縮容歸零，告別浪費與排隊。

毫秒級按量計費： AI模型推理有請求才付費，沒請求不花錢，徹底告別空閑成本。

部署極簡，無縫遷移

Docker容器化： 五步部署，一鍵托管，快速上云，實現真正“零運維”。

兼容各類平臺： 提供預制鏡像與7x24h免費技術支持，可順滑遷移。

實測僅需5步，即可在2min內從零啟動SD生圖服務

資源管飽，價格最優

獨家調度網絡： 整合全國算力，提供萬卡資源。

保障充足低價： 全網最實惠的算力(4090 單卡1.68元/h)。

支撐這一“彈性、穩定、低價”算力服務的，是共績科技自研的閑時算力調度平臺。目前該平臺已經調度整合了來自包括金山云、火山引擎在內的26家智算平臺的算力資源，超越了單一云廠商的資源邊界，使得不可能三角變成可能，平臺不僅提供了Serverless的按需付費特性，更通過資源整合擴大了可用算力池，解決了“供需錯配”這一結構性問題。

共績科技團隊擁有深厚的學術和技術背景，核心成員來自清華大學、北京大學以及 Intel、字節跳動、阿里等知名企業。 團隊在分布式資源調度領域深耕多年，目前已經承建青海省、河北省省級算力調度平臺，具備極強的工程落地能力，Suanli.cn已累計服務90余家人工智能企業。曾獲 2024 年互聯網+大賽亞軍(金獎，創業組冠軍)，并已獲得奇績創壇、水木創投等知名機構的投資。

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