青橙记录追剧
110.94M · 2026-02-27
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。
传统的方式是，企业通过基于服务器的推理来部署机器学习模型：
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（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。
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。
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。
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。
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：
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：
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。
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。
AWS SageMaker、Google Cloud Vertex AI、Microsoft Azure ML、DigitalOcean Gradient Platform，以及Modal、DataCrunch和Vultr等专业平台。
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。
