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基于云边协同的分布式推理网络架构与赋能

作者:小编 点击: 发布时间:2025-07-02 22:48

  (CWW)人工智能(AI)领域正经历深刻变革,核心驱动力之一是DeepSeek等大语言模型(LLM)的成熟与广泛应Kaiyun开云用。这些模型在展现强大能力的同时,也推动市场算力需求发生巨变。过去,AI算力的投入高度集中于模型预训练阶段,训练千亿或万亿参数规模的AI模型需要消耗海量样本数据与庞大计算资源;而DeepSeek通过“算法+工程”创新提升模型推理能力与效率,将推理成本压缩至OpenAI同类模型的1/40~1/30,API调用价格仅为行业标准的3%~5%,这使中小型企业和开发者能以更低成本获取强大AI能力,算力需求重心由“训练侧”快速向“推理侧”倾斜,预计到2027年推理负载占比将达到72.6%。

  DeepSeek的开源模式大幅降低了AI应用门槛,用户推理需求激增。据统计,DeepSeek上线日的单日访问量高达4900万次。但高并发访问请求导致服务器资源迅速耗尽,用户访问DeepSeek网页时经常遇到“服务器繁忙,请稍后再试”的提示。2月6日DeepSeek官方宣布,由于服务器资源紧张,已暂停API服务充值功能。针对企业私有算力有限、难以满足海量用户并发推理需求的问题,运营商亟须利用自有网络资源、算力资源以及边缘计算能力,构建全新分布式推理架构,通过多节点云边协同,为用户提供无处不在的低时延推理服务。

基于云边协同的分布式推理网络架构与赋能(图1)

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