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Serverless AI原生架构如何破解企业AI应用的"三高"难题？阿里云专家深度解析架构变革之道。核心内容：1. AI应用面临的成本高、复杂度高、风险高三大困境2. Serverless AI原生架构的三大核心需求与解决方案3. 阿里云Serverless AI全栈能力支撑与落地实践
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
本文整理自 2025 云栖大会，阿里云智能集团产品架构师赵世振的主题演讲《Serverless AI 原生应用架构》
在 AI 大模型浪潮席卷全球的今天，企业纷纷加速拥抱 AI，推动智能客服、内容生成、流程自动化等场景快速落地。然而，许多企业在实践中却遭遇了“三高困境”——成本高、复杂度高、风险高。
一位互联网公司 CTO 曾坦言：“智能客服流量暴增，模型服务很容易被打挂，紧急手动扩容后，GPU 闲置率高达 90%，月底账单翻倍，还有数据泄漏风险。”
这并非个例——大量企业仍在用“传统架构”承载“新型 AI 业务”，要让 AI 业务简单、稳定、安全落地，我们必须从基础设施到业务接入层，进行一场 AI 原生的架构重塑。
过去十余年间，应用架构持续演进：从单体架构到垂直拆分，历经 SOA、微服务，走向云原生，直至今日的 AI 原生架构。这一进程的本质，是业务逻辑不断解耦、分布化与智能化的过程，旨在实现更快速的业务响应、更灵活的协同能力。
与此同时，底层基础设施也同步进化——从物理机、虚拟机到容器、Kubernetes，再到 Serverless，如今迈向 Serverless AI 的新阶段。其核心在于对资源与能力的极致抽象，实现按需弹性、自动伸缩，让计算如同水电一般随取随用、高效便捷。
两条演进主线共同揭示了一个清晰的趋势：未来的技术重心将愈发聚焦于业务逻辑本身的创新与实现，而基础设施则趋于全面抽象化、自动化和智能化。开发者无需再过多关注底层运维细节，而是可以专注于创造更高价值的业务场景。这不仅是技术的跃迁，更是生产力的一次深刻变革。
通过与 300 余家企业的深度交流，AI 原生应用架构的核心需求可归纳为高模型算力、高可用性及严格安全管控三大维度：
- 成本优化：GPU 算力成本是 CPU 的数倍，且供应波动大。需提供灵活的卡型选择（如 N 分之一卡）、按需付费模式及预留闲置资源策略，以平衡成本与性能。
- 稳定性保障：通过多可用区部署与动态资源调度，确保模型调用的持续性与资源利用率最大化。
- 限流与 fallback 机制：突发流量时自动限流，模型服务异常时无缝切换至备用模型，保障业务连续性。
- 输入输出合规性：模型输入输出均设内容安全防护，过滤违规内容、敏感信息等；
- 消费者鉴权：不同团队或不同用户请求带有不同的鉴权凭证，权限最小化；
总结来说，AI 原生应用架构需要的是：简单易用的开发体验、生产级的性能、稳定性和安全保障。
Serverless AI 原生架构的
全栈能力支撑
为满足上述需求，Serverless AI 原生应用架构应运而生。在该架构中，模型可通过 Serverless GPU（即函数计算 FC）进行部署，与 Agent 相关的 Sandbox、MCP Server、E2B 等服务也可托管于 FC。AI 网关作为模型与 MCP 服务的代理层，提供限流、鉴权、可观测性与安全护栏等功能。AI Agent 的开发支持低代码、零代码及高代码方式，可部署于 FC 或 SAE。Agent 前端通过网关进行代理，全链路配备 AI 应用观测能力，实现端到端可观测。
该架构具备以下特点：
整个架构中，函数计算 FC、SAE（Serverless应用引擎）、MSE Nacos、RocketMQ、AI 网关等关键组件均为 Serverless 形态或具备 Serverless 特性。无需管理底层服务器，自动扩缩容真正做到“一键部署、开箱即用”。
架构中的每一个产品节点均支持多可用区部署，具备跨区域容灾能力。特别是函数计算 FC 提供的 Serverless GPU 实例，已实现三可用区冗余部署，并配备实例级健康检查与自动恢复机制，极大提升了模型服务的稳定性。
此外，AI 网关内置 Fallback 机制，在主模型不可用时可自动切换至备用模型，确保关键业务不中断。
安全贯穿整个调用链路：
- 运行时安全：FC 和 SAE 采用实例隔离机制，防止租户间干扰；
- 调用层安全：AI 网关提供消费者鉴权、API Key 管理、内容审核等功能，有效防范未授权访问与恶意攻击。
所有产品都是云上托管，一键部署启动，常见模型与 MCP 服务已封装为模板，可在 FunctionAI 平台一键部署，不管你是零代码用户、低代码开发者，还是资深工程师，都能找到适合你的入口。
函数计算 FC：定义 Serverless 终极形态定位为弹性经济的全托管 Serverless 计算服务，专用于部署大模型与 MCP 工具：
- 经济降本：支持卡切分（1/N GPU）、阶梯定价、常驻实例等策略，整体 GPU 利用率超 50%，成本更低。
- 极致弹性：GPU 实例启动快（毫秒级/秒级），通过请求感知调度显著降低 RT 抖动，支持定时/水位伸缩、延迟释放、会话亲和。
- 开发框架集成：内置 MCP Server、Sandbox 等服务运行时，支持模型微调镜像一键部署；
- 运维能力：提供镜像加速、资源调度、请求级监控日志，实现零运维体验。
作为模型、MCP、Agent 的统一接入入口，承担安全、治理与调度职责：
- 统一代理：支持多模型路由、MCP 协议适配、Agent API 封装，简化调用复杂度；
- 安全鉴权：集中管理 API-KEY，支持二次分发与消费者身份验证，设置 AI 安全护栏防范恶意输入与输出；
- 高可用保障：多可用区部署 + fallback 机制，异常时自动切换备用模型，支持精细化限流，保障核心业务稳定性；
- 成本优化：内置 AI 缓存减少算力资源消耗，结合观测能力实现 Token 级成本监控；
- 灵活扩展：支持动态组装 MCP 新工具链，快速接入外部 AI 服务。
Serverless AI 原生架构不仅是技术演进，更是企业智能化转型的关键基础设施。它让开发者聚焦业务逻辑，让企业告别“基建焦虑”，让 AI 真正“飞入寻常百姓家”。
正如本次演讲尾声所说：“让架构为业务赋能，让 AI 为世界创造更多可能。”
阿里云将持续投入 Serverless 与 AI 原生架构研发，携手更多行业伙伴，共同构建开放、智能、安全的新一代 AI 应用生态。
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