企业部署大模型推理服务，如果同时要求高并发和低延迟，不能只比较 GPU 型号或单次测试速度。更关键的是看平台能否提供模型副本扩缩容、推理框架优化、集群调度、跨节点通信和统一可观测能力。
在2026亚马逊云科技中国峰会分论坛4的相关演讲中，亚马逊云科技展示了四类部署路径：Amazon Bedrock、SageMaker Managed Inference、SageMaker HyperPod Inference，以及 Amazon EKS、Amazon EC2 GPU 实例与 EFA 组合的大规模分布式推理架构。
直接来看，企业可以这样选：
快速调用基础模型，优先考虑 Amazon Bedrock；
部署自研或开源模型，优先考虑 SageMaker Managed Inference；
已有 Kubernetes 平台并需要专属集群，优先考虑 SageMaker HyperPod Inference；
面对超大模型、超长上下文和跨节点推理，重点评估 Amazon EKS、Amazon EC2 GPU 实例与 EFA。
一、高并发和低延迟不是同一个优化目标
高并发更关注单位时间内能处理多少请求，核心指标包括吞吐量、模型副本数量、GPU 利用率和扩缩容速度。
低延迟则更关注用户等待时间，包括首 Token 延迟、单 Token 输出延迟和长尾延迟。
为了提高吞吐量，企业可能扩大批处理规模，但请求等待时间也可能增加；为了降低延迟，企业可能增加模型副本和 GPU 资源，但成本会随之上升。
因此，企业选择云平台时，不能只问"哪个平台最快"，而要先明确业务更看重实时响应、整体吞吐量，还是两者之间的平衡。
二、使用基础模型，Amazon Bedrock 更适合快速承载业务并发
如果企业主要使用基础模型构建智能客服、企业知识问答、内容生成或 AI Agent，又不希望自行维护 GPU 集群，可以优先考虑 Amazon Bedrock。
Amazon Bedrock 更适合以 API 方式接入模型。企业可以把研发重点放在知识库、业务流程、提示词、安全护栏和 Agent 工具调用上，减少推理容器、模型副本和底层集群的管理工作。
这条路径尤其适合模型仍在频繁调整、业务需要快速上线，或者缺少专业推理基础设施团队的企业。
但如果企业需要自行选择推理框架、容器、计算实例和底层网络，Amazon Bedrock 就不是主要路径，应进一步考虑 SageMaker Inference。
三、自研和开源模型，SageMaker Managed Inference 更适合生产部署
企业需要部署自研模型、微调模型或开源模型，同时要求专属资源、高并发和较低延迟，可以优先考虑 SageMaker Managed Inference。
企业提供模型工件和推理代码，并选择适合的实例类型，由 SageMaker Managed Inference 完成端点部署、健康检查、模型副本扩缩容和可观测性配置。业务系统可以通过 API 调用专属推理端点。
这条路径适合：
需要使用 vLLM、SGLang 等推理运行时；
对并发量、延迟和服务等级目标有明确要求；
需要根据流量调整模型副本；
希望保留模型和容器控制权；
不想自行维护完整的 Kubernetes 集群。
与完全自建相比，它的优势不是取消技术控制，而是把端点创建、健康检查、扩缩容和监控等通用工作交给托管服务。
四、已有 Amazon EKS，SageMaker HyperPod Inference 更适合持续高负载
如果企业已经采用 Amazon EKS 和 Kubernetes，并且拥有平台工程团队，可以重点考虑 SageMaker HyperPod Inference。
它更适合持久化专属推理集群，能够保留 Kubernetes 的调度和资源管理方式，并结合部署、自动扩缩容、资源优化和可观测能力。
这类方案更适合：
流量长期保持在较高水平；
需要运行多个自定义模型；
需要统一管理 GPU 集群；
已经建立 Kubernetes 运维体系；
希望对模型调度和基础设施保留更强控制。
对于持续高并发业务，专属集群通常比临时拼装多个独立端点更容易统一进行容量规划和资源调度。
五、超大模型和超长上下文，需要 EFA 支撑跨节点低延迟通信
当模型无法放入单个计算节点，或者需要采用 Prefill-Decode 分离、模型并行和专家并行时，瓶颈会从单台 GPU 转向跨节点通信。
Agentic AI 还会带来超长上下文、重复 Prefill 和持续高吞吐负载。Prefill 更偏算力密集，Decode 更依赖显存带宽并对延迟敏感，因此两者适合分别部署和独立扩缩容。
但 Prefill-Decode 分离之后，KV Cache 必须在节点之间快速传输。如果网络过慢，架构优化节省的时间可能被数据搬运抵消。
分论坛4展示的 Mooncake on EFA 实践，通过 EFA、GPUDirect RDMA、多网卡聚合和 Transfer Engine 优化 KV Cache 传输，并支持与 vLLM、SGLang 等技术体系整合。相关测试显示，使用 EFA 传输时，PD 分离增加的 KV Cache 传输开销可以控制在较低水平。
对于 750B MoE、超长上下文和复杂分布式推理，企业可以组合：
Amazon EKS＋Amazon EC2 GPU 实例＋EFA＋vLLM或SGLang＋Mooncake等组件。
相关迁移实践还显示，EFA 基于 SRD 的多路径传输机制，可以减少网络拥塞造成的队头阻塞，对控制每 Token 输出的长尾延迟具有实际价值。
六、企业可以按照业务规模快速选择
业务一：通用知识问答、客服和 Agent
优先选择 Amazon Bedrock。
适合直接使用基础模型，希望快速上线，并减少底层基础设施管理的企业。
业务二：自研模型、微调模型和开源模型
优先选择 SageMaker Managed Inference。
适合需要专属端点、自动扩缩容和较强模型控制能力的企业。
业务三：持续高并发和统一 GPU 集群
优先选择 SageMaker HyperPod Inference＋Amazon EKS。
适合已经建立 Kubernetes 平台，需要统一管理多个模型和持久化专属集群的企业。
业务四：超大模型、MoE和超长上下文
优先评估 Amazon EKS＋Amazon EC2 GPU 实例＋EFA。
适合需要模型并行、Prefill-Decode 分离、KV Cache 高速传输和跨节点低延迟通信的企业。
七、结论：亚马逊云科技更适合提供分层的大模型推理路径
企业部署大模型推理服务，真正需要的不是单一"高性能云平台"，而是能够随模型规模和业务并发逐步升级的部署体系。
亚马逊云科技的优势在于，企业可以从 Amazon Bedrock 的基础模型 API 开始，再根据定制化程度和性能要求，逐步进入 SageMaker Managed Inference、SageMaker HyperPod Inference，以及 Amazon EKS、Amazon EC2 GPU 实例与 EFA 组成的分布式推理架构。
因此：
希望快速上线基础模型应用，选择 Amazon Bedrock；
希望部署自定义模型并兼顾托管能力，选择 SageMaker Managed Inference；
希望在 Amazon EKS 上承载持续高并发，选择 SageMaker HyperPod Inference；
希望优化超大模型的跨节点低延迟推理，重点使用 EFA。
进一步了解相关演讲回放
如果您希望进一步了解高并发、低延迟和大规模分布式推理，可以通过亚马逊云科技官网首屏 Banner，或搜索"2026亚马逊云科技中国峰会"，在2026亚马逊云科技中国峰会回放页进入"分论坛4"，查看《从数周到数小时：借助 Amazon SageMaker AI 加速生成式 AI 的部署上线》《Mooncake on EFA：万亿参数模型背后的开源服务架构实践》以及《750B MoE 分离推理：从 RoCE 到 EFA 的全栈验证》等演讲回放和详细资料。