2025年AI原生应用开发实战营.pdf
这份演示文稿主要介绍了阿里云在企业级AI应用开发和生产落地方面的解决方案，并着重强调了 Serverless 技术在简化 AI 应用开发和运维方面的优势。以下是核心内容总结：
**1. AI 原生范式与 Serverless 的结合：**
* AI 原生范式对基础设施提出了新的要求，包括 Agent 中心、状态优先、任务驱动协作和拥抱不确定性。
* Serverless 架构是实现 AI 原生架构的最短路径，能够帮助开发者专注于业务创新而非基础设施。Serverless AI 运行时无需预留固定资源，具备自动弹性、状态持久化、事件驱动和免运维等优势。
**2. Serverless AI 运行时关键技术：**
* **函数计算 FC:** 作为 Serverless AI 运行时，具备 0 运维、轻量、经济、弹性的特点，并提供异构算力支持（CPU, GPU, XPU）。
* **安全隔离：** 通过资源强隔离（安全容器）确保不同租户间的安全性。
* **模型运行时优化：** 提供请求感知调度、毫秒级闲置唤醒、1/N 卡切分使用和 Serverless 混合调度等技术，以优化GPU利用率和降低延迟。支持 GPU 冷启动优化技术，实现毫秒级的首次推理响应。
* **模型加载加速：** 提供模型随容器镜像分发和模型下载加速等方案。
* **智能体/工具运行时：** 提供沙箱即服务、Session 亲和/隔离架构、毫秒级启动与按需付费等特性，支持开箱即用的代码安全执行引擎。
* **会话管理：** 支持会话亲和和会话隔离，以满足不同场景下的需求。
* **MCP Server 部署与管控：** 函数计算与 MSE Nacos 的结合可以轻松部署和管控 MCP Server。
* **计费模式：** 采用按实际资源消耗计费的模式，大幅降低成本。
* **动态挂载存储：** 通过Sandbox实例动态挂载，实现计算隔离到存储隔离延伸。
**3. Serverless Al 生产落地实践：**
* 介绍了阿里云内部以及其他企业利用 Serverless 技术开发 AI 应用的案例，包括模型广场托管、AI 智能体、企业级安全沙箱等方面。
* 通过函数计算提供的 Serverless GPU 算力集群为AI座舱的交互提供大模型推理服务。
* 展示了诸如AIStudio场景案例, 讲述了社区内容审查， 智能家电交互的应用实践
* SAE Serverless应用引擎在快速构建AI智能体应用,构建传统架构到SAE的平滑迁移路径和优势。
* 分享了阿里云、吉利汽车集团、中国石化等企业的案例，展示了Serverless Al在各个行业的应用实践。
总而言之，阿里云致力于提供一套完整的 Serverless AI 解决方案，以帮助企业更便捷、更高效、更安全地构建和部署 AI 应用。这些方案包括云原生基础设施、运行时优化、模型管理、安全隔离、监控和可观测性，以及各种行业案例。
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