阿里云《2025年AI原生應用實踐沙龍-Serverless AI專場報告》，圍繞企業(yè)級AI應用開發(fā)痛點，從技術(shù)選型、生產(chǎn)實踐、平臺工具及案例落地多維度，系統(tǒng)闡述Serverless AI架構(gòu)的解決方案與實踐成果，為企業(yè)AI應用落地提供路徑參考。

報告首先剖析企業(yè)級AI應用開發(fā)的核心挑戰(zhàn)：生產(chǎn)級AI系統(tǒng)90%工作聚焦底層軟件工程與基礎設施，開發(fā)者需解決模型（大模型/領(lǐng)域模型選型、參數(shù)規(guī)模選擇）、工具（Function Call/MCP協(xié)議、工具類型適配）、智能體（開發(fā)范式、零/低/高代碼選擇）三大選型痛點，且企業(yè)對彈性、效率、安全、可擴展需求迫切。

技術(shù)選型層面，模型服務有SaaS（模型服務商）、PaaS（Serverless自建）、IaaS（VM/容器自建）三種模式。PaaS模式（如函數(shù)計算FC）兼具數(shù)據(jù)安全（私網(wǎng)部署）、開發(fā)效率（開箱即用）、定制靈活（框架/模型自由）、成本可控（按請求計費）優(yōu)勢，成企業(yè)生產(chǎn)級首選；SaaS適合初創(chuàng)公司PoC驗證，IaaS僅推薦巨型企業(yè)自主可控場景。工具方面，MCP作為AI領(lǐng)域“USB-C接口”統(tǒng)一交互規(guī)范，函數(shù)計算FC提供MCP Runtime，支持STDIO零改造升級SSE，構(gòu)建企業(yè)專屬工具市場；Sandbox工具（Code Sandbox、Browser Use Sandbox）解決Agent行為不可預測、安全隔離問題，保障代碼執(zhí)行與數(shù)據(jù)采集安全。

生產(chǎn)實踐中，函數(shù)計算FC與Serverless應用引擎SAE為核心載體。FC提供毫秒級彈性GPU算力，支持魔搭社區(qū)/HuggingFace模型一鍵部署，內(nèi)置vLLM/SGLang等推理框架，適配ComfyUI/Stable Diffusion圖像生成，助力企業(yè)降本增效（如某景區(qū)設計師用AI繪畫提效，某兒童閱讀App開發(fā)周期縮短）；SAE則實現(xiàn)傳統(tǒng)應用與AI應用一站式托管，支持Dify/JManus等AI框架快速部署，提供多AZ容災、彈性伸縮、全鏈路監(jiān)控，降低運維復雜度，冷啟動速度較容器提升5-100倍，成本降低30%-80%。

平臺工具方面，F(xiàn)unctionAI開發(fā)平臺提供一鍵創(chuàng)建AI應用、按需模型托管、Serverless GPU算力（成本降60%），集成豐富云服務與自定義插件；AI網(wǎng)關(guān)實現(xiàn)多模型統(tǒng)一代理、MCP協(xié)議轉(zhuǎn)換（0代碼將OpenAPI轉(zhuǎn)MCP服務）、安全防護（API-KEY托管、限流降級）與成本優(yōu)化（結(jié)果緩存），解決企業(yè)現(xiàn)存服務AI化改造難題。

案例落地覆蓋多行業(yè)：中國石化通過SAE實現(xiàn)?；肺锪鳌RM系統(tǒng)Serverless轉(zhuǎn)型，構(gòu)建橫向擴縮標準；中國寶馬以Serverless Landing Zone方案統(tǒng)一環(huán)境IaC標準；茶飲頭部企業(yè)（如霸王茶姬）用SAE支撐業(yè)務3倍增長，運維僅1人，輕松應對百萬QPS大促；出行企業(yè)通過SAE+MSE+ARMS提升系統(tǒng)穩(wěn)定性，資源利用率顯著提高。

報告最后指出，阿里云Serverless AI架構(gòu)獲Gartner、Forrester雙領(lǐng)導者象限認證，未來將持續(xù)通過開源生態(tài)（Nacos、Sentinel等）與標準化（OpenSergo），推動AI原生應用開發(fā)范式革新，助力企業(yè)安全高效落地AI智能體應用。

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