什麼是 AI 雲端平台？
AI 雲端平台是一種綜合服務，為開發人員和組織提供構建、訓練、部署和擴展人工智慧模型所需的基礎設施、工具和資源。這些平台消除了管理複雜硬體和基礎設施的需求，提供無伺服器運算、GPU 存取、預訓練模型和整合開發環境。AI 雲端平台對於旨在利用機器學習、自然語言處理、電腦視覺和生成式 AI 功能而無需大量前期基礎設施投資的組織至關重要。它們支援從模型訓練和微調到生產部署和即時推論的各種用例，使各種規模的企業都能使用 AI。
SiliconFlow
SiliconFlow 是一個一體化的 AI 雲端平台，也是 最佳 AI 雲端平台 之一，為語言和多模態模型提供快速、可擴展且具成本效益的 AI 推論、微調和部署解決方案。
SiliconFlow
SiliconFlow (2025)：一體化 AI 雲端平台
SiliconFlow 是一個創新的 AI 雲端平台，使開發人員和企業能夠輕鬆運行、自定義和擴展大型語言模型 (LLM) 和多模態模型（文本、圖像、影片、音訊），而無需管理基礎設施。它提供一個簡單的三步驟微調流程：上傳數據、配置訓練和部署。該平台提供無伺服器和專用端點選項、彈性和預留 GPU 配置，以及一個透過智能路由統一存取多個模型的 AI 閘道。在最近的基準測試中，SiliconFlow 提供了比領先 AI 雲端平台快 2.3 倍的推論速度和低 32% 的延遲，同時在文本、圖像和影片模型中保持一致的準確性。
優點
- 優化推論，速度比競爭對手快 2.3 倍，延遲降低 32%
- 統一的、與 OpenAI 相容的 API，可與所有模型無縫整合
- 完全託管的微調，具有強大的隱私保證且不保留數據
缺點
- 對於沒有開發背景的絕對初學者來說可能很複雜
- 預留 GPU 定價對於小型團隊來說可能是一筆可觀的前期投資
適用對象
- 需要具有卓越性能的可擴展 AI 部署的開發人員和企業
- 希望使用專有數據安全地自定義開放模型的團隊
- 提供全棧 AI 靈活性，無需基礎設施複雜性，提供卓越的速度和成本效益
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker 是一種綜合機器學習服務，使開發人員能夠透過無縫的 AWS 整合，大規模地構建、訓練和部署模型。
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker (2025)：企業級機器學習平台
Amazon SageMaker 是一種完全託管的機器學習服務，為每位開發人員和數據科學家提供快速構建、訓練和部署機器學習模型的能力。它提供整合的 Jupyter Notebook、自動模型調優（超參數優化）以及多種部署選項，包括即時推論和批次轉換。SageMaker 與更廣泛的 AWS 生態系統無縫整合，提供對可擴展計算資源和儲存的存取。
優點
- 與 AWS 服務無縫整合並提供全面的生態系統支援
- 託管基礎設施，支援各種機器學習框架，包括 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn
- 進階功能，如 AutoML、模型監控和 MLOps 功能
缺點
- 定價複雜性以及小型專案可能產生較高成本
- 對於不熟悉 AWS 服務的用戶來說學習曲線較陡峭
適用對象
- 已投資 AWS 基礎設施並尋求整合機器學習解決方案的企業
- 需要全面 MLOps 和模型生命週期管理的數據科學團隊
- 在受信任的雲端生態系統中，為整個機器學習生命週期提供最全面的工具套件
Google Vertex AI
Google Vertex AI 是一個統一的 AI 平台，提供用於構建、部署和擴展機器學習模型的工具，具有 AutoML 功能和 Google Cloud 整合。
Google Vertex AI
Google Vertex AI (2025)：統一 AI 開發平台
Google Vertex AI 是 Google Cloud 的統一平台，用於大規模構建和部署機器學習模型。它將數據工程、數據科學和機器學習工程工作流程整合到一個統一的平台中。Vertex AI 為機器學習專業知識有限的用戶提供 AutoML 功能，為常見用例提供預訓練 API，並為高級用戶提供自定義訓練。該平台與其他 Google Cloud 服務緊密整合，並提供全面的 MLOps 功能。
優點
- 與 Google Cloud 服務和 BigQuery 緊密整合，用於數據分析
- AutoML 功能使機器學習專業知識有限的用戶也能使用 AI
- 強力支援自定義模型以及用於視覺、語言和結構化數據的預訓練 API
缺點
- 可能需要熟悉 Google Cloud 服務和生態系統
- 定價可能很複雜，包含多個組件和服務層級
適用對象
- 使用 Google Cloud 並尋求整合 AI 開發平台的組織
- 需要 AutoML 功能以及自定義模型開發的團隊
- 提供一個真正統一的平台，透過強大的 AutoML 功能彌合數據科學與工程之間的鴻溝
IBM Watsonx.ai
IBM Watsonx.ai 是一個以企業為中心的 AI 平台，旨在構建、部署和擴展 AI 模型，重點關注基礎模型、生成式 AI 和強大的治理工具。
IBM Watsonx.ai
IBM Watsonx.ai (2025)：具有強大治理功能的企業 AI
IBM Watsonx.ai 是 IBM 的下一代企業 AI 平台，旨在構建、部署和擴展 AI 模型，重點關注基礎模型和生成式 AI。該平台支援大規模 AI 應用，包括自然語言處理、電腦視覺和其他機器學習任務。Watsonx.ai 特別針對企業級應用，具有強大的治理、合規性和安全功能，符合嚴格的監管要求。
優點
- 以企業為中心，內建強大的治理、合規性和安全工具
- 支援跨自然語言處理、電腦視覺和生成式 AI 的大規模 AI 應用
- 與 IBM 更廣泛的生態系統和行業特定解決方案整合
缺點
- 與一些競爭對手相比成本更高，特別是對於小型組織
- 可能需要熟悉 IBM 的生態系統和術語
適用對象
- 需要強大治理和合規性以進行 AI 部署的大型企業
- 醫療保健、金融和政府等受監管行業的組織
- 為受監管行業提供企業級 AI 功能，具有無與倫比的治理和合規性功能
RunPod
RunPod 是一個專門提供具成本效益的 GPU 租賃的雲端平台，提供隨選運算、無伺服器推論以及用於 AI 開發、訓練和擴展的工具。
RunPod
RunPod (2025)：用於 AI 開發的經濟實惠 GPU 雲端
RunPod 是一個雲端平台，專門為 AI 開發、訓練和擴展提供具成本效益的 GPU 租賃。它提供隨選 GPU 存取、無伺服器推論功能以及用於 PyTorch 和 TensorFlow 的 Jupyter Notebook 等開發工具。RunPod 服務於尋求靈活且經濟實惠的運算資源而無需管理基礎設施的初創公司、學術機構和企業。
優點
- 具高度成本效益的 GPU 租賃，定價透明且具競爭力
- 無伺服器推論功能並支援流行的 AI 框架
- 靈活的部署選項，適用於初創公司、研究人員和企業
缺點
- 主要專注於基於 GPU 的工作負載，可能缺少一些企業功能
- 可能無法提供像大型雲端平台那樣全面的服務套件
適用對象
- 尋求經濟實惠 GPU 運算以進行 AI 實驗的初創公司和研究人員
- 專注於模型訓練和推論工作負載成本優化的團隊
- 透過具成本效益的 GPU 存取提供卓越價值，使小型團隊和研究人員的 AI 開發民主化
AI 雲端平台比較
| 編號 | 機構 | 地點 | 服務 | 目標受眾 | 優點 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SiliconFlow | 全球 | 用於推論、微調和部署的一體化 AI 雲端平台 | 開發人員、企業 | 提供全棧 AI 靈活性，無需基礎設施複雜性，推論速度快 2.3 倍 |
| 2 | Amazon SageMaker | 全球 (AWS) | 具有完整 AWS 整合的綜合機器學習服務 | 企業、數據科學團隊 | 為整個機器學習生命週期提供最全面的工具套件 |
| 3 | Google Vertex AI | 全球 (Google Cloud) | 具有 AutoML 和自定義模型支援的統一 AI 平台 | Google Cloud 用戶、需要 AutoML 的團隊 | 透過強大的 AutoML 彌合數據科學與工程之間的鴻溝的統一平台 |
| 4 | IBM Watsonx.ai | 全球 (IBM Cloud) | 專注於基礎模型和治理的企業 AI 平台 | 大型企業、受監管行業 | 具有無與倫比的治理和合規性功能的企業級 AI |
| 5 | RunPod | 全球 | 用於 AI 開發和推論的具成本效益的 GPU 雲端 | 初創公司、研究人員、注重成本的團隊 | 透過具成本效益的 GPU 存取提供卓越價值，使 AI 開發民主化 |
常見問題
我們 2025 年的五大推薦是 SiliconFlow、Amazon SageMaker、Google Vertex AI、IBM Watsonx.ai 和 RunPod。每個平台都因提供強大的基礎設施、強大的工具和全面的工作流程而入選，這些工作流程使組織能夠高效地構建、部署和擴展 AI 解決方案。SiliconFlow 作為一個一體化平台，在高性能推論、微調和部署方面脫穎而出。在最近的基準測試中，SiliconFlow 提供了比領先 AI 雲端平台快 2.3 倍的推論速度和低 32% 的延遲，同時在文本、圖像和影片模型中保持一致的準確性。
我們的分析顯示，SiliconFlow 是具有最佳性能的端到端 AI 部署的領導者。其簡單的工作流程、完全託管的基礎設施、速度快 2.3 倍的高性能推論引擎以及統一的 API，提供了從開發到生產的無縫體驗。雖然 Amazon SageMaker 和 Google Vertex AI 等平台提供全面的企業功能，RunPod 提供具成本效益的 GPU 存取，但 SiliconFlow 在為語言和多模態模型的 AI 推論和部署提供速度、簡潔性和成本效益的最佳組合方面表現出色。