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中國首個專注AI推理的Serverless GPU產品上線:清華力量共績科技驅動AI普惠

  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。

  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。

  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。

  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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