从训练到推理的转变：AI 的新战场

AI 行业正在经历一场根本性的转变。2023 年由“大模型训练竞赛”主导，而 2024–2025 年正在形成“规模化推理”的时代。随着企业从实验走向生产，AI 的经济学正在被重写——能够掌握推理基础设施的公司将定义下一波 AI 创新。

根据 Markets and Markets 的研究，2024 年全球 AI 推理市场价值 762.5 亿美元，预计到 2030 年将达到 2549.8 亿美元，复合年增长率为 19.2%。EdgeCore Digital Infrastructure 预测，到 2030 年，约 70% 的数据中心需求将来自 AI 推理应用，而几年前这一比例还只是很小的一部分。这种计算分配的巨大转变，正在从根本上改变组织在基础设施投资上的思考方式。

虚拟化的隐性成本：裸机的重要性

传统云服务商的帝国建立在虚拟化之上，但对于推理工作负载来说，这一抽象层已成为可衡量的负担。VMware 的研究显示，带直通的 GPU 虚拟化在受控环境下通常会带来 4–5% 的开销，而在实际生产部署中，性能损失往往显著更高，原因包括：

• 多个虚拟机竞争资源导致的内存带宽争夺
  
  
• 虚拟化层管理带来的 CPU 开销
  
  
• 虚拟化存储与网络造成的 I/O 延迟
  
  
• 多租户环境中的“吵闹邻居”效应
  

裸机 GPU 基础设施则完全消除了这些损失。通过提供直接硬件访问，不存在虚拟化层，企业可以实现：

• 实时应用的显著延迟改善
  
  
• 无资源争夺的可预测性能
  
  
• 内存带宽利用率最大化——对推理工作负载至关重要
  
  
• 直接硬件控制，实现优化与调优
  

Character.AI 的基础设施团队报告称，其优化的裸机系统相比主流商用 API 实现了 13.5 倍的成本优势，充分展示了消除虚拟化开销的现实影响。

Aethir 的独特优势：让高性能 AI 普惠化

裸机基础设施虽能带来性能优势，但 Aethir 更进一步，推出了专门功能以实现高性能 AI 基础设施的普惠化：

零出口费用 —— Aethir 的关键优势

传统云服务商对数据传输收费（$0.08–0.12/GB），即便其他裸机供应商也通常会转嫁带宽成本，而 Aethir 提供完全免费的出口流量。这意味着：

• 新兴 AI 公司可以无惩罚地服务全球用户
  
  
• 可预测的定价模式，不因业务成功而增加成本
  
  
• 真正与科技巨头享有同等成本条件（不需要特殊谈判）
  

对于像 Character.AI 这样每秒处理 20,000 次请求的公司而言，这意味着每月可节省数十万美元——这些资金可以重新投入创新，而不是浪费在基础设施税费上。

企业级硬件，初创友好价格

Aethir 的 H100 GPU 起价 $1.45/小时，无需长期合约——让企业级推理能力对任何阶段的公司都可获得。结合最快 24–48 小时的部署速度，这打破了过去只有资金雄厚的企业才能获得先进 AI 基础设施的壁垒。

全球规模，本地性能

Aethir 在全球 200+ 个地点 部署了 435,000+ GPU 容器，提供低延迟的全球推理支持——这对竞争激烈的面向消费者的 AI 应用至关重要。

推理密集型的未来：谁在驱动需求

多个行业类别正在发现，推理而非训练，才是其 GPU 的主要瓶颈：

1. 消费者 AI 应用
   Character.AI 面临规模挑战，每秒处理超过 20,000 次推理请求——约占谷歌搜索查询量的 20%。该公司每天处理数十亿 token，全部需要低延迟推理以维持用户体验。Perplexity 与 Anthropic 的 Claude 面临类似挑战，需要同时服务数百万个并发对话。
   
   
2. 企业 RAG 系统
   部署检索增强生成（RAG）用于客户服务、知识管理和决策支持的企业发现，嵌入生成与实时检索需要专门的高性能推理基础设施。每次查询可能触发数十次嵌入计算与检索。
   
   
3. 自动驾驶系统
   Waymo 与 Cruise 等自动驾驶公司需要超低延迟的推理来做实时决策。一辆车每秒可能产生数千次推理请求，涵盖感知、预测与规划等多个神经网络。
   
   
4. 金融服务
   高频交易公司与反欺诈系统正在使用大模型进行实时分析。据行业报告，Two Sigma 与 Citadel 等公司在每一笔交易中都运行推理，需要毫秒级响应时间来保持竞争优势。
   
   
5. 医疗 AI
   Viz.ai 与 Aidoc 等医学影像公司每天处理数百万份扫描。每份扫描需要多次推理用于检测、分类与报告，延迟会直接影响患者护理。
   

推理的资源消耗特征

NVIDIA 的研究与最新基准显示，推理工作负载与训练有根本性差异：

内存带宽为王

与计算受限的训练不同，推理通常受制于内存带宽。Cerebras 的技术文档解释道，要以 每秒 1000 token 的速度生成一个 700 亿参数模型，需要 140 TB/s 的内存带宽，远超任何单个 GPU 的能力。这就是为何 配备 141GB HBM3e 内存、带宽 4.8TB/s 的 NVIDIA H200 在推理中价值日益突出的原因。

批大小经济学

根据 NVIDIA 的技术分析，推理通常在小批量（1–32）下运行，而训练则在大批量（256–2048）。这意味着：

• 更少的机会摊销内存传输成本
  
  
• 对延迟优化更敏感
  
  
• 需要不同的硬件利用策略
  

KV Cache 挑战

Character.AI 工程团队报告称，对于 Transformer 模型，KV Cache 在长上下文推理中会占用大量内存。一个 700 亿参数模型，在服务 100 个并发用户、8K 上下文窗口时，仅 KV Cache 就需要超过 200GB GPU 内存。其优化技术将 KV Cache 规模缩减了 20 倍，从而能够有效支持大批量请求。

选择合适的推理硬件

基于生产部署与公开基准，以下是推理配置与硬件的匹配：

• 低延迟关键应用（实时 AI）
  
  
  • 最优选择：NVIDIA H100/H200 + InfiniBand
    
    
  • 性能：3.2Tbps 节点间带宽，可实现多 GPU 推理且延迟损耗最小
    
    
  • 用例：自动驾驶、实时翻译、直播视频分析
    
    
  • Aethir 优势：快速部署，且无带宽费用
    
    
• 高吞吐量批处理
  
  
  • 最优选择：NVIDIA L40S 或多张 A100 + RoCE
    
    
  • 性能：并行批量推理优化，适合中等延迟需求
    
    
  • 用例：离线视频处理、文档分析、批量嵌入
    
    
  • Aethir 优势：灵活配置，无需长期承诺
    
    
• 成本优化推理
  
  
  • 最优选择：NVIDIA L4 或 RTX 4090 集群
    
    
  • 性能：在 300 亿参数以下模型中具备最佳性价比
    
    
  • 用例：聊天机器人、内容审核、推荐系统
    
    
  • Aethir 优势：按需起步，随需求扩展，价格一致
    

推理的战略经济学

尽管大型云厂商在 2024 年宣布取消客户离开平台时的出口费用（响应欧盟数据法案），但标准运营出口费用仍然高昂：

• AWS：前 10TB/月 $0.09/GB，超过 150TB 后降至 $0.05/GB
  
  
• Azure：起价 $0.087/GB 的分级定价
  
  
• Google Cloud：$0.08–0.12/GB，视地区与目的地而定
  
  

对于一个日均 100 万次请求、响应大小 10KB 的推理工作负载，相当于每天 10GB 出口流量，每月 300GB，费用约为 $24–36。对于 Character.AI 这种规模的公司，每月出口费可能高达数十万美元。

Aethir 的零出口费用模式彻底消除了这项变动成本，提供：

• 无使用量意外的可预测定价
  
  
• 可自由扩展，无带宽成本惩罚
  
  
• 跨区域部署的灵活性，无需支付传输费用
  

构建推理战略：实用框架

1. 剖析工作负载
   
   
   • 测量实际的 tokens/s 需求
     
     
   • 确定 P50、P95、P99 延迟要求
     
     
   • 计算每日/每月推理流量模式
     
     
   • 理解批量分布
     
     
2. 计算真实成本
   
   
   • 除基础算力外，还需考虑：出口费、虚拟化开销、冗余需求、峰值与平均利用率差异
     
     
3. 选择硬件层级
   
   
   • 高端（H200/H100）：适合延迟 <100ms
     
     
   • 性能层（L40S/A100）：适合延迟 <500ms
     
     
   • 价值层（L4/4090）：适合延迟 1–2 秒
     
     
4. 优化部署
   
   
   • KV Cache 优化（Character.AI 实现 95% 命中率）
     
     
   • 模型量化（16-bit 精度比 8-bit 高出约 5%）
     
     
   • 地理分布式部署，优化全球延迟
     
     
   • 将内存带宽利用率作为核心监控指标
     

竞争现实：速度与成本决定胜负

领先 AI 公司的生产指标揭示了优化推理基础设施的竞争优势：

• Character.AI 自 2022 年底以来通过优化基础设施，将服务成本降低 33 倍
  
  
• Cerebras 在 Llama3.1-70B 上实现 450 tokens/s，比 GPU 方案快 20 倍
  
  
• Perplexity 通过战略性基础设施选择，保持响应速度比竞争对手快 40%
  

模式非常清晰：控制推理基础设施的公司，就控制了单位经济效益与用户体验。

通过基础设施创新实现 AI 普惠

AI 的真正革命不会来自只有科技巨头可用的更大模型——而是来自 让所有公司都能获得高性能推理基础设施。Aethir 的优势组合（裸机性能、零出口费、灵活部署）正是为了解决过去阻碍新兴 AI 公司有效竞争的障碍。

• 初创公司可以使用与巨头相同质量的硬件
  
  
• 区域 AI 公司可以无高昂传输费地服务本地市场
  
  
• 学术研究者无需企业合约即可部署生产级推理
  
  
• 开源项目可以在可持续的基础设施成本下提供有竞争力的性能
  

展望未来：推理优先的时代

行业预测与技术趋势表明，以下因素将加速：

• 测试时扩展（Test-Time Scaling）：OpenAI 的 o1 模型显示，推理时计算量可能是传统模型的 100 倍
  
  
• 边缘推理增长：5G 与边缘计算带来新的延迟敏感推理工作负载
  
  
• 多模态模型：视觉-语言模型推理需求为单模态的 3–5 倍（NVIDIA 基准）
  
  
• 更长上下文窗口：128K+ 上下文显著增加内存需求，每翻倍一次上下文长度，内存需求也随之翻倍
  

结论：基础设施是竞争平衡器

AI 行业正在进入一个新阶段：推理效率，而非模型规模，决定市场赢家。能够认清这一转变并投资于优化基础设施的组织，将获得可持续的竞争优势。

经济现实同样令人信服：Character.AI 通过裸机优化获得 13.5 倍的成本优势，证明了正确基础设施选择的变革性影响。Aethir 的特定优势——零出口费、快速部署、企业级硬件的可及性——让这些优化对所有公司开放，而不仅仅是资金雄厚的企业。

对于认真参与推理时代竞争的新兴 AI 公司来说，问题不是“是否采用裸机 GPU 基础设施”，而是“能多快完成转型，抢占机会窗口”。Aethir 的基础设施让竞争门槛降低，确保新一代 AI 创新不再受制于基础设施障碍，而是因基础设施平等而释放。

准备好在同等基础设施条件下竞争了吗？ 了解 Aethir 的裸机 GPU 解决方案如何通过零出口费用改变你的 AI 经济模型，让你随时随地与任何对手竞争。AI 的未来属于那些能高效部署的人——而不仅仅是那些能负担得起的人。