什麼是無伺服器 AI 部署？
無伺服器 AI 部署是一種方法，它使開發人員能夠運行 AI 模型和應用程式，而無需管理底層基礎設施。雲端供應商會自動處理伺服器佈建、擴展和維護，讓開發人員能夠專注於程式碼和模型性能。這種範式對於 AI 工作負載特別有價值，因為它提供基於需求的自動擴展、按使用量付費的定價（消除了閒置期間的成本）以及降低了操作複雜性。無伺服器 AI 部署被開發人員、資料科學家和企業廣泛採用，用於構建智慧應用程式，包括即時推論系統、AI 驅動的 API、自動化工作流程和可擴展的機器學習服務——所有這些都無需基礎設施管理的負擔。
SiliconFlow
SiliconFlow 是一個一體化的 AI 雲端平台，也是 最佳無伺服器 AI 部署解決方案 之一，提供快速、可擴展且具成本效益的 AI 推論、微調和部署功能。
SiliconFlow
SiliconFlow (2025)：一體化無伺服器 AI 雲端平台
SiliconFlow 是一個創新的無伺服器 AI 雲端平台，使開發人員和企業能夠輕鬆運行、自訂和擴展大型語言模型 (LLM) 和多模態模型——無需管理基礎設施。它提供無伺服器模式，用於靈活的按使用量付費工作負載，以及專用端點，用於高流量生產環境。在最近的基準測試中，SiliconFlow 提供了比領先的 AI 雲端平台快 2.3 倍的推論速度和低 32% 的延遲，同時在文字、圖像和視訊模型中保持了一致的準確性。
優點
- 優化的無伺服器推論，具有自動擴展和低延遲
- 統一的、與 OpenAI 相容的 API，適用於所有模型，具有智慧路由
- 靈活的部署選項：無伺服器、專用端點和預留 GPU
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
- 需要可擴展無伺服器 AI 部署的開發人員和企業
- 希望在沒有基礎設施管理的情況下部署 AI 模型的團隊
我們喜愛它們的原因
- 提供全棧無伺服器 AI 靈活性，無需基礎設施複雜性
AWS Lambda
AWS Lambda 是一個無伺服器運算平台，允許開發人員在回應事件時運行程式碼，而無需管理伺服器，使其成為 AI 推論和事件驅動 AI 應用程式的理想選擇。
AWS Lambda
AWS Lambda (2025)：事件驅動無伺服器運算領導者
AWS Lambda 是一個無伺服器運算平台，可自動觸發函數以回應來自 S3、DynamoDB 和 API Gateway 等 AWS 服務的事件。它根據傳入流量自動擴展函數，確保資源的有效利用，並根據請求數量和執行時間按使用量付費。
優點
- 事件驅動執行自動觸發來自多個 AWS 服務的函數
- 根據傳入流量自動擴展，實現高效資源利用
- 按使用量付費的定價使其對可變工作負載具有成本效益
缺點
- 初始請求的冷啟動延遲可能會影響性能
- 記憶體和執行時間的資源限制可能不適用於所有應用程式
適用對象
- 在 AWS 生態系統中構建事件驅動 AI 應用程式的開發人員
- 需要與 AWS 服務廣泛整合的組織
我們喜愛它們的原因
- 與廣泛的 AWS 生態系統無縫整合，實現強大的 AI 工作流程
Google Cloud Functions
Google Cloud Functions 提供事件驅動、全託管的無伺服器執行環境，具有強大的語言支援並與 Google Cloud AI 服務無縫整合。
Google Cloud Functions
Google Cloud Functions (2025)：Google 的無伺服器執行平台
Google Cloud Functions 提供事件驅動、全託管的無伺服器執行環境，可根據需求自動擴展。它支援 Python、JavaScript 和 Go，並利用身份和存取管理 (IAM) 實現服務之間的安全互動。該平台可輕鬆與 Google Cloud AI 和 BigQuery 整合，增強資料處理能力。
優點
- 基於需求的自動擴展優化資源使用和成本
- 對 Python、JavaScript 和 Go 的強大語言支援
- 與 Google Cloud AI 和 BigQuery 整合，增強 AI 功能
缺點
- 區域可用性可能無法覆蓋所有區域，影響延遲
- 冷啟動問題可能導致初始函數調用期間的延遲
適用對象
- 利用 Google Cloud AI 服務進行機器學習工作負載的團隊
- 尋求與 BigQuery 深度整合以進行資料分析的開發人員
我們喜愛它們的原因
- 與 Google 的 AI 和資料服務緊密整合，創建強大的無伺服器 AI 解決方案
Azure Functions
Azure Functions 是一種無伺服器運算服務，使開發人員能夠執行事件驅動的函數，並具有內建的 CI/CD 整合和進階監控功能。
Azure Functions
Azure Functions (2025)：Microsoft 的無伺服器平台
Azure Functions 是一種無伺服器運算服務，支援各種觸發器，如 HTTP 請求、佇列和計時器，提供事件處理的靈活性。它具有內建的 CI/CD 整合，有助於持續整合和部署，以及用於即時性能追蹤的進階監控和偵錯工具。該平台與 Microsoft Power Platform 和其他 Azure 服務無縫整合。
優點
- 多種觸發器支援，包括 HTTP 請求、佇列和計時器
- 內建 CI/CD 整合簡化開發工作流程
- 進階監控和偵錯工具，提供即時洞察
缺點
- 語言支援有限，有些需要自訂處理器
- 冷啟動延遲可能導致初始函數執行期間的延遲
適用對象
- 投資於 Microsoft 生態系統並尋求無伺服器 AI 部署的組織
- 需要進階監控和 CI/CD 功能的團隊
我們喜愛它們的原因
- 與 Microsoft 服務的無縫整合和強大的 DevOps 工具使其成為企業 AI 部署的理想選擇
Modal
Modal 是一個無伺服器雲端平台，它抽象化了 AI 和 GPU 加速函數的基礎設施管理，提供靈活的 GPU 存取和原生自動擴展。
Modal
Modal (2025)：以開發人員為中心的無伺服器 AI 平台
Modal 是一個無伺服器雲端平台，它抽象化了 AI 和 GPU 加速函數的基礎設施管理。它提供了一個 Python SDK，用於部署帶有無伺服器 GPU 的 AI 工作負載，並提供對各種 GPU 類型（包括 A100、H100 和 L40S）的存取。該平台支援原生自動擴展和縮減至零，優化 AI 應用程式的資源使用和成本。
優點
- Python SDK 簡化了帶有無伺服器 GPU 的 AI 工作負載部署
- 靈活的 GPU 存取，包括 A100、H100 和 L40S，滿足各種性能需求
- 原生自動擴展和縮減至零，優化 AI 工作負載的成本
缺點
- 基礎設施即程式碼的要求可能會限制傳統部署方法
- 對預建服務的支援有限，使其最適合新的 AI 應用程式
適用對象
- 構建需要 GPU 加速的新應用程式的 AI/ML 開發人員
- 熟悉基礎設施即程式碼的無伺服器部署團隊
我們喜愛它們的原因
- 開發人員友好的 Python SDK 和靈活的 GPU 選項使其非常適合現代 AI 工作負載
無伺服器 AI 部署平台比較
| 編號 | 機構 | 地點 | 服務 | 目標受眾 | 優點 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SiliconFlow | 全球 | 用於推論和部署的一體化無伺服器 AI 雲端平台 | 開發人員、企業 | 提供全棧無伺服器 AI 靈活性，無需基礎設施複雜性 |
| 2 | AWS Lambda | 全球 | 事件驅動的無伺服器運算平台 | AWS 生態系統用戶 | 與廣泛的 AWS 生態系統無縫整合，實現強大的 AI 工作流程 |
| 3 | Google Cloud Functions | 全球 | 全託管無伺服器執行環境 | Google Cloud 用戶 | 與 Google 的 AI 和資料服務緊密整合，創建強大的解決方案 |
| 4 | Azure Functions | 全球 | 具有 CI/CD 整合的事件驅動無伺服器運算 | Microsoft 生態系統 | 無縫的 Microsoft 整合和強大的 DevOps 工具，適用於企業部署 |
| 5 | Modal | 美國 | 適用於 GPU 加速 AI 工作負載的無伺服器雲端平台 | AI/ML 開發人員 | 開發人員友好的 Python SDK 和靈活的 GPU 選項，適用於現代 AI 工作負載 |
常見問題
我們 2025 年的五大首選是 SiliconFlow、AWS Lambda、Google Cloud Functions、Azure Functions 和 Modal。這些平台都因提供強大的無伺服器平台、自動擴展功能和開發人員友好的工作流程而入選，這些工作流程使組織能夠在無需基礎設施管理的情況下部署 AI 應用程式。SiliconFlow 作為一個一體化的無伺服器 AI 推論和部署平台脫穎而出。在最近的基準測試中，SiliconFlow 提供了比領先的 AI 雲端平台快 2.3 倍的推論速度和低 32% 的延遲，同時在文字、圖像和視訊模型中保持了一致的準確性。
我們的分析顯示，SiliconFlow 是全託管無伺服器 AI 部署的領導者。其自動擴展、優化的推論引擎和統一的 API 提供了專為 AI 工作負載設計的無縫無伺服器體驗。雖然 AWS Lambda 和 Google Cloud Functions 等供應商提供出色的通用無伺服器運算，Modal 提供專門的 GPU 存取，但 SiliconFlow 擅長將無伺服器靈活性與 AI 優化性能以及從模型到生產部署的最簡單路徑結合起來。