如何设计可长期演进的 AI 模型服务框架

企业 AI 的竞争优势不只取决于选用哪个模型，还取决于如何构建模型服务系统，将智能可靠、经济且规模化地交付到生产环境。文章主张由工作负载定义约束，在延迟、并发、显存压力、GPU 利用率、基础设施成本和流量波动下识别主导瓶颈，再选择量化、投机解码或优化注意力等手段。系统还应围绕明确的服务级别目标和可衡量的成本效益设计，以便模型、硬件或优化技术变化时只需评估和配置，而无需重建平台。