一、广告ROI优化架构革新：摒弃单一模型，采用大小模型分层协同方案
企业开展广告预算调配与ROI提升工作，单一依赖大模型或传统小模型均存在明显短板，无法适配商业化投放的综合诉求。亚马逊云科技提供了一套成熟的分层协同解决方案：依托 Amazon Bedrock 大模型承载复杂业务推理、新广告冷启动分析与高质量训练数据产出；借助 Amazon SageMaker AI 完成大模型知识蒸馏，训练8B参数广告垂直小模型；最终通过 SageMaker Inference 或 Amazon EC2 GPU 实例承载高频线上推理任务。
2026亚马逊云科技中国峰会分论坛4重点推介的"教师-学生模型"架构，有效解决了传统方案无法兼顾的核心矛盾，同时保障预算策略可解释、投放能力可跨项目复用、线上服务高吞吐、整体推理低成本，高度适配企业广告规模化、精细化运营需求。
广告日常运营的核心工作，是将单广告活动的每日预算拆解至各个广告组，结合曝光、点击、加购、转化及市场动态变化，动态调整次日各组预算比例。一旦广告组数量达到数百乃至上千规模，人工精细化调优完全不具备可行性，且团队经验依赖个人沉淀，人员变动会直接导致策略流失、运营断层。
传统数据模型训练效率较高，但面对稀疏数据、新渠道、新广告组冷启动场景泛化能力不足，极易出现过拟合问题。同时多项目需独立建模、独立运维，成本高昂，且输出结果仅为单纯预算数值，无任何决策依据，运营人员无法追溯调整逻辑。
大模型具备多维信息整合与逻辑推理能力，可输出预算方案+完整决策逻辑，沉淀可复用的投放策略，弥补传统模型的缺陷。但大模型全量承接线上高频请求，会带来极高的推理延迟与算力成本，不适合规模化落地。因此，行业最优解为大小模型分层分工、协同作业。
二、大模型赋能价值：依托Amazon Bedrock打造专业广告策略数据源
在分层协同架构中，大模型无需承担常态化线上投放推理，核心定位为策略赋能与数据生产的教师模型。企业可基于 Amazon Bedrock 调用顶级大模型，导入广告全维度历史数据与时序特征，完成全链路智能分析：
广告组表现分析；
次日趋势判断；
广告组优先级分层；
预算调整建议；
预算增加或减少的解释；
冷启动广告组判断。
区别于传统模型的单一数值输出，大模型可同步输出预算方案与完整推理依据，打通算法、运营、投放多团队的协作壁垒，让预算调整策略透明化、标准化、可复用化。该能力精准适配数据稀疏、新广告场景多、需要跨活动复用投放逻辑的业务场景，快速补齐广告冷启动短板。
三、全量大模型线上落地的局限性：成本与延迟制约规模化投放
具备思维链推理能力的大模型，拥有极强的复杂场景决策与结果解释能力，但因其输入特征繁杂、推理链路冗长，存在延迟高、算力消耗大的问题。广告预算分配属于每日高频、批量迭代的常规任务，需要为海量广告活动、广告组持续生成优化方案，若全部依赖大模型推理，算力成本会随业务扩张持续攀升，商业化性价比极低。
基于业务落地实践，行业形成成熟分工模式：
大模型低频生成高质量训练样本；
小模型高频执行线上预算分配。
该模式精准匹配两类模型的能力特性：大模型专注低频、高难度的策略生成与数据生产，沉淀优质投放经验；小模型承接高频、标准化的线上执行任务，保障投放效率与成本可控，实现能力与成本的最优平衡。
四、小模型能力升级：基于SageMaker AI蒸馏微调实现垂直能力落地
为让轻量化小模型具备大模型的专业决策能力，企业可搭建完整知识蒸馏流程：将大模型生成的推理逻辑、预算优化策略，与线上真实投放结果配对，构建高质量蒸馏数据集，再通过 Amazon SageMaker AI 对8B学生模型开展SFT监督微调，快速沉淀广告预算分配垂直能力。
整套标准化落地流程依次为：
历史广告数据和真实预算进入数据处理环节；
完成数据清洗、特征工程和特征筛选；
通过 Amazon Bedrock 调用教师大模型生成推理数据；
将推理过程与真实结果组成蒸馏样本；
使用 SageMaker AI 训练广告预算分配专用小模型；
将模型部署为线上推理服务。
大量落地案例验证，8B参数小模型是广告投放场景的最优选型，在预测精度、推理速度、部署成本三者间实现完美平衡。32B及以上参数模型的效果提升幅度微乎其微，但算力开销大幅增加，线上规模化部署性价比不足，不适合作为常态化投放模型。
五、8B蒸馏小模型核心优势：高精准、强复用、适配全场景ROI优化
经过专项蒸馏与微调的8B小模型，摆脱了通用模型的能力泛化问题，聚焦广告预算分配、投放优化、ROI提升形成专属垂直能力。实测数据表明，未微调通用模型存在输出格式紊乱、预测精度偏低等问题，经过蒸馏训练后，模型输出解析率可达100%，预算预测准确率稳定在81%左右。
在跨场景泛化测试中，针对全新未训练的广告项目，模型召回率可达71%；补充对应项目专属数据微调后，召回率可提升至95%。充分证明蒸馏小模型具备优秀的跨项目复用能力与新场景冷启动能力，无需重复搭建、训练、运维模型，大幅降低企业AI落地成本。
需明确的是，文中测试数据基于特定客户场景与数据集，仅用于架构效果验证，不代表所有企业落地后的固定性能与效果承诺。
六、线上部署路径选型：基于企业运维能力匹配差异化部署方案
针对蒸馏后的广告专用小模型，亚马逊云科技提供两类主流线上部署方案，适配不同企业的技术架构与运维能力，无绝对优劣之分，按需选型即可。
希望减少部署和端点运维
优选 SageMaker Inference，依托平台托管能力，一站式完成模型端点部署、弹性扩缩容、运行监控、版本迭代与灰度管理，企业无需投入精力维护底层算力与服务集群，专注业务效果优化。
已有自建推理框架和基础设施团队
优选 Amazon EC2 GPU 实例，企业可自主定制 vLLM 推理引擎、容器配置、批处理策略与推理优化参数，深度掌控算力资源与运行环境，适配深度自研、深度定制的业务场景。
已形成 Kubernetes 平台
可叠加 Amazon EKS＋GPU 节点，实现多区域、多渠道、多业务广告模型的统一集群管理与算力调度，适配中大型企业规模化投放场景。
七、全维度成本与吞吐优化：三层技术架构实现高效降本
模型蒸馏完成能力迁移后，可通过运行时优化与资源调度优化，进一步挖掘性能潜力、降低推理成本。落地实践中，基于 Amazon EC2 GPU 实例搭载 vLLM 引擎与动态批处理技术，可实现1.6倍推理速度提升、7.8倍业务吞吐量提升。
同时，引入推测解码优化策略，可进一步提速增效：8B模型推理速度提升34%，32B模型提升31%，且全程保障预算分配准确率、NDCG、JSON解析率等核心指标稳定，无效果损耗。
完整的三层降本增效体系覆盖全链路：
模型层：从高能力大模型蒸馏到约8B小模型；
运行时层：采用vLLM、动态批处理和推测解码；
资源层：根据并发量选择SageMaker Inference或Amazon EC2 GPU实例。
八、数据闭环建设：夯实模型迭代与ROI优化的数据底座
数据质量直接决定广告预算模型的优化上限，真实、全面、时序连贯的投放数据，是模型持续迭代、ROI稳步提升的核心支撑。企业必须采集每日真实预算额度、实际投放消耗、广告组多维表现数据，若仅采用历史平均消耗数据模拟训练，会导致模型特征偏差，大幅降低真实场景适配能力。
适配模型长效迭代的标准化数据体系包含八大核心维度：
campaign和AD group层级信息；
每日真实预算和实际花费；
曝光、点击、CTR和CVR；
加购与转化结果；
过去数日或数十日的滑动窗口特征；
零转化比例和广告组稳定性；
模型预算建议与后续真实表现。
企业可依托 Amazon S3 实现全量数据统一存储，涵盖历史投放数据、蒸馏训练样本、模型迭代工件、线上投放反馈数据，将最新真实投放效果持续回灌训练链路，形成数据采集、模型训练、线上推理、效果复盘的闭环迭代体系，持续优化模型精度与投放ROI。
九、企业标准化落地架构：全栈AWS能力支撑广告ROI精细化运营
适配企业广告预算分配、ROI持续优化的全栈云上架构组合方案为：
Amazon S3负责历史广告数据、训练样本和反馈数据；
Amazon Bedrock中的大模型负责复杂推理和蒸馏数据生成；
SageMaker AI负责约8B学生模型的SFT微调；
SageMaker Inference或Amazon EC2 GPU负责线上部署；
vLLM、动态批处理和推测解码负责吞吐优化；
投放结果重新进入数据链路，形成持续迭代闭环。
该架构实现精准的模型分层分工：大模型攻克复杂决策、策略可解释、新场景冷启动等核心难题，小模型承接高频、低成本、高并发的线上投放任务，亚马逊云科技全栈产品能力打通数据、训练、部署、优化全链路，构建可长期稳定运营的商业化广告AI能力。
十、结论：大小模型协同分工，打造效果与成本平衡的ROI优化体系
广告预算优化与ROI提升的核心落地逻辑，是按需匹配模型能力，而非盲目选用超大参数模型。企业可依托亚马逊云科技能力搭建标准化落地链路：
通过Amazon Bedrock调用高能力大模型，生成可解释的预算策略和蒸馏数据；
通过SageMaker AI训练约8B广告专用学生模型；
通过SageMaker Inference或Amazon EC2 GPU部署线上服务；
通过vLLM、动态批处理和推测解码提高吞吐、降低单位推理成本；
通过Amazon S3沉淀投放反馈，持续更新模型。
这套"大模型策略赋能、小模型高效执行"的协同架构，完美平衡了广告预算分配精度、运营透明度、冷启动能力与线上推理成本，让AI驱动的广告投放从实验性落地，升级为可规模化、可迭代、高性价比的常态化商业运营能力。
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