随着大语言模型能力的持续跃升和应用场景的指数级扩展，2026年的企业AI落地已经进入了全新的阶段。希望保持竞争力的企业正急于将人工智能能力融入其产品和服务。在DigitalOcean针对成长型科技公司的调研报告中显示，25%的受访者正在用人工智能强化现有产品，而22%的受访者正在用人工智能开发新产品。无论是通过添加智能产品推荐来改善客户体验，实施自然语言处理来简化支持工作流程，还是纳入预测分析来指导业务决策，AI的集成都能带来实实在在的优势。
传统的模型部署方式
传统的方式是，企业通过基于服务器的推理来部署机器学习模型：
- 自行配置专用服务器或虚拟机
- 安装必要的框架
- 管理整个基础设施的生命周期
企业托管这些模型，并全权负责这些模型端点的可用性、可靠性和扩展。这种自我管理的方法主要适用于开源模型，尽管部署来自OpenAI或Anthropic等供应商的专有模型有其自身的复杂性，并且通常需要直接集成它们的API。
这种方式让组织拥有完全的控制权，但需要大量的开发运维专业知识来处理容量规划、扩展、安全补丁和监控------同时还要管理即使在需求低迷时期也要保持服务器运行的成本。
无服务器推理：一种强大的替代方案
无服务器推理（Serverless Inference）是一个引人注目的替代方案，它允许开发者通过简单的API调用强大的模型，而无需管理任何底层基础设施，并能根据需求自动扩展，同时仅按实际使用量收费。
核心观点
- 零基础设施管理：开发者可以部署和运行AI/ML模型，而无需管理任何服务器基础设施。
- 按使用量付费：仅在模型处理请求时产生费用，消除闲置服务器成本。
- 专注核心开发：团队可以快速将AI模型集成到应用中，专注于模型开发和集成。
什么是无服务器推理（Serverless Inference）？
无服务器推理（Serverless Inference）是一种使用机器学习模型的方法，它消除了配置或管理任何底层基础设施的需要，同时仍使应用程序能够访问AI能力。
无服务器推理的工作原理：您只需向一项托管服务发起API调用，该服务会在后台处理所有复杂的资源分配、扩展和可用性问题。您只需为推理期间使用的令牌付费------无需闲置服务器，无需容量规划的困扰，也无需基础设施维护的开销。
应用示例
- 客服聊天机器人：开发者通过简单API调用集成OpenAI的GPT模型，基于对话历史和支持文档生成回复。
- 电商搜索升级：电商网站通过实施Anthropic的Claude 3.7 Sonnet来理解自然语言查询。
提供该服务的云平台有：AWS Bedrock、Google Cloud的Vertex AI、Azure AI Foundry 和 DigitalOcean Gradient AI Platform 等都提供无服务器推理（Serverless Inference）选项。
基于服务器的推理 vs 无服务器推理
基于服务器的推理
- 优势：对模型选择、优化技术和硬件配置拥有精细的控制权
- 适用场景 ：
- 具有独特依赖关系的专业模型
- 需要可预测成本的 guaranteed 性能
- 计算密集型应用（实时音频生成、自动语音识别、高分辨率图像创建）
- 有特定合规要求或持续高负载工作量的团队
无服务器推理
- 优势：处理可变或不可预测的流量模式，消除闲置容量成本
- 适用场景 ：
- 流量模式不可预测的应用
- 初创企业、快速原型开发阶段
- 没有专门MLOps团队的组织
- 希望将工程资源分配给构建AI应用而非基础设施管理的企业
无服务器推理的优势
- 零基础设施管理：工程团队摆脱服务器配置、集群大小调整等负担，无需处理安全补丁、框架更新和驱动兼容性问题。
- 真正的按使用量付费定价：只为模型执行期间实际使用的计算时间付费，空闲期间无费用产生。
- 自动扩展：平台自动处理资源编排，流量高峰时自动扩展资源，低谷时自动缩减，无需人工干预。
- 简化的模型维护：通过统一接口和认证系统访问不同提供商的模型，消除多供应商管理的复杂性。
- 缩短上市时间：省去大部分基础设施规划和部署阶段，几天内即可将AI能力集成到现有应用中。
无服务器推理的最佳实践
优化模型和资源以提高推理效率
- 选择适当优化的模型和运行时
- 对于简单任务，选择较小、较不复杂的模型
- 确保部署拥有足够的计算能力
最小化冷启动以实现低延迟性能
- 配置最小实例数或并发度，确保至少有一个工作单元保持"温暖"
- 考虑通过定期发送"ping"请求实施预热策略
- 对时间关键的应用使用较小或量化后的模型
使用自动扩展和吞吐量规划
- 设置适当的扩展参数（上限和非零最小值）
- 检查提供商的配额（每分钟请求数或令牌数）
- 考虑使用预留容量选项
监控推理性能和日志
- 跟踪关键指标：请求吞吐量、延迟、错误率
- 监控模型调用次数和令牌消耗
- 启用详细调用日志记录用于审计和调试
DigitalOcean Gradient AI Platform：AI代理 vs 无服务器推理
DigitalOcean Gradient Platform提供两种强大的AI集成方法，都运行在相同基础设施（DigitalOcean 云平台）上，拥有统一计费方式。
AI代理
智能的、具有上下文感知能力的助手，能维护对话历史，遵循特定指令，并能访问知识库。
适用场景：
- 客户支持自动化
- 虚拟产品顾问
- 互动学习工具
- 业务流程自动化
无服务器推理
通过简单API提供对强大AI模型的直接、低级别访问，无状态、灵活，允许与应用程序逻辑紧密集成。
适用场景：
- 内容增强工作流程
- 实时数据处理
- 自定义应用程序集成
- 快速原型设计和实验
与AWS、Google Cloud或Azure相比，不同平台在目标客户群体和复杂度上存在明显差异。
例如，AWS Bedrock和Google Vertex AI通常更适合已经深度使用其云生态的大型企业。这些平台功能全面，但配置体系、权限管理结构以及计费模型相对复杂，更适合拥有成熟云架构团队且预算充足的企业。
相比之下，DigitalOcean 的无服务器推理更强调简洁性和可控成本。它面向成长型科技公司与开发者团队设计，提供更直接的API接入方式、更透明的定价结构，以及与云主机、托管数据库、Kubernetes 等产品的一体化体验。
对于没有庞大云架构团队的公司而言，这种"减少平台复杂度"的设计本身就是一种效率优势。开发者可以在同一控制台内完成模型调用、应用部署和数据存储的管理，而无需在多个产品线之间切换或配置复杂的IAM策略。
这种差异，并不只是功能层面的区别，而是平台定位与服务对象的不同。
常见问题解答
无服务器推理和传统基于服务器的部署有什么区别？
基于服务器的部署需要您配置和管理基础设施，提供更多控制权但增加了运营开销。无服务器推理（Serverless Inference）完全消除了基础设施管理，具有自动扩展和按使用量付费的定价模式。
哪些云平台提供无服务器推理选项？
AWS SageMaker、Google Cloud Vertex AI、Microsoft Azure ML、DigitalOcean Gradient Platform，以及Modal、DataCrunch和Vultr等专业平台。
如何处理无服务器推理中的冷启动？
- 通过定期发送"ping"请求实施预热策略
- 对延迟不太敏感的工作负载采用异步优先的设计
- 对时间关键的应用使用较小或量化后的模型
结论
无服务器推理（Serverless Inference）通过消除传统障碍，简化了企业处理AI实施的方式。无论您是初创企业还是成熟企业，都可以利用这一技术快速将AI能力集成到应用中，无需管理底层基础设施，只需为实际使用付费。