Serverless+AI系列标准解读

《Serverless+AI系列》 标准解读报告人:雷昊2025年6月目录01.标准编制背景02.标准编制思路及主要内容03.下一步工作计划Part One标准编制背景n 与国家政策内涵异曲同工，弹性架构激活普惠算力新范式。政策、市场交织驱动，Serverless标准体系亟需深化完善（1/2）2025年5月，工信部发布《算力互联互通行动计划》，该计划提出到2026年建立较为完备的算力互联互通标准、标识和规则体系；到2028年基本实现全国公共算力标准化互联。2023年12月，国家发改委等5部门联合印发《关于深入实施 “东数西算” 工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，提出到 2025 年底，普惠易用、绿色安全的综合算力基础设施体系初步成型，东西部算力协同调度机制逐步完善等目标。V算力中心A算力中心B算力中心X统一调度Serverless平台代码算力互联互通通过整合算力资源经过统一调度平台提供算力服务。Serverless服务提供商为用户屏蔽底层资源限制，按量付费。从用户角度看，无论是算力互联互通还是Serverless，在资源测都能够提供“无限”算力，无需担心资源数量的问题。•算力互联互通是一个巨大的Serverless资源池。•Serverless平台是一个微观的算力互联互通平台。n AI与Serverless的双向赋能：互为驱动，共创未来政策、市场交织驱动，Serverless标准体系亟需深化完善（2/2）0201AI技术深度参与Serverless资源调度策略，通过动态学习与预测能力优化资源利用率及系统稳定性，形成双向驱动的技术闭环。AI增强Serverless能力AI应用开发周期长、资源浪费及高运维成本问题，推动市场依赖Serverless轻量化弹性架构，实现资源按需分配与自动伸缩，降低开发门槛与闲置损耗。AI驱动下Serverless的刚需《2025中国Serverless用户调查》：是否考虑Serverless方式承载AI任务根据中国信通院发起的2025中国Serverless用户调查数据显示：超六成调查用户所在团队已经或考虑使用Serverless架构承载AI任务。某企业自主创新的 FoldFormer AI 模型可在线持续预测用户业务负载，提前进行实例预热，达到 85%~95%准确率，大大降低了冷启动概率。数据来源：Netty之家Serverless拓展至容器、PaaS和边缘计算，服务形态更加多样。例如，阿里云SAE、华为云CCI、Google Cloud Run等容器化产品发布；Knative成为CNCF孵化项目；各厂商上线Serverless应用托管与边缘服务，如AWS App Runner、Fastly Compute@Edge。Serverless加速与大模型、AI推理、异构算力融合，推动智能化应用部署。例如，AWS、阿里云、百度智能云等推出AI Serverless服务，支持模型弹性推理与自动扩缩，广泛应用于AIGC、模型服务化等新兴场景。Serverless加速融合人工智能（2023年至今）040302012006年，Fotango推出Zimki平台提供按需服务；2012年Iron.io副总裁首次提出“Serverless”概念。Serverless理念初步形成，开始探索将服务器管理抽象化，尝试实现资源的按需使用与自动伸缩。Serverless概念开始发酵（2006年–2012年）Serverless进入快速发展期，函数即服务（FaaS）成为主流，开源生态初步形成。例如，2014年AWS推出Lambda，IBM、Google、Microsoft陆续发布FaaS产品；国内云厂商开始布局；AWS Fargate、Lambda@Edge等推动Serverless向容器与边缘场景延伸。Serverless迅猛发展（2014年–2018年）nServerless内涵愈加丰富：历经数十年发展，Serverless已从早期的函数即服务扩展至容器、边缘计算与AI等全场景能力，成为云原生应用构建的重要基础。n与AI协同发展的必然趋势：人工智能的发展对弹性算力与事件驱动提出新要求，Serverless天然契合其特性，正成为新一代智能应用的重要承载形态。Serverless形态逐渐丰富（2018年–2022年）当智能无需服务器：AI×Serverless的共生方程式Part Two标准编制思路及主要内容Serverless＋AI系列标准编制情况n “Serverless＋AI”系列标准聚焦AI发展对Serverless的影响，梳理AI应用对弹性计算、异构算力支持、模型调用等方面提出的新需求，从计算资源、应用管理、模型管理三大维度切入，明确Serverless平台在支撑AI场景下所需具备的技术能力和服务规范。n 适用于为Serverless平台的设计提供参考，也适用于衡量已有Serverless平台的建设水平。2025年2月初：发布“AI＋Serverless”体系研究工作启动新闻，正式启动相关研究工作2025年2月-2025年3月：针对近10家单位开展点对点调研走访，梳理行业现状，摸清行业发展规划，确定标准框架2025年3月—5月:开展2次集中研讨会，十余次小范围研讨会，持续完善与打磨标准内容2025年6月：”Serverless+AI“系列标准（计算资源和应用开发）定稿并正式发布计算资源编制历程编制组应用开发模型管理阿里云、火山引擎、AWS、联通软研院、华为云、中移杭研、中电金信、九章云极、电信、农行、工行、浪潮数据阿里云、火山引擎、AWS、华为云、中移杭研、中电金信、九章云极、四川长虹九章云极、阿里云、火山引擎、联通软研院、AWS、中电金信、华为云、中移杭研Serverless+AI系列标准简介计算资源基于人工智能的服务器无感知能力要求系列标准计算资源适配资源调度与伸缩性能优化可观测性计量计费应用管理（制定中）模型管理应用开发开发模式代码和函数管理开发调式能力应用测试性能负载测试兼容性测试部署、运行与运维自动化部署可观测性智能运维模型开发模型训练模型推理模型部署“三”重核心价值“两”维度量视角单域度量：衡量”Serverless+AI“单个域的能力水平。评估特定模块的技术成效与落地情况。完整度量：用于系统评估“Serverless＋AI”在计算支撑、模型管理、平台服务三个核心能力域的综合能力水平，适用于全栈建设的单位，明确优化方向或验证整体建设成效。以推动“Serverless＋AI”融合能力提升、促进智能化应用高效落地为目标，该系列标准彰显“三重”核心价值：多维度把脉：系统化评估Serverless在支撑AI应用过程中的关键能力水平，便于行业内横向比较。问题定位精确：深入剖析在算力支撑、模型管理、应用开发等方面的能力要求，助力精准化能力诊断。引导式演进：明确优化路径与能力演进建议，促进Serverless持续升级，支撑更广泛的AI场景应用部署。计算资源-计算资源适配(1/5)资源兼容性：支持多类型算力资源的统一接入与标准化管理能力。ü支持异构资源统一识别与接入ü实现平台内算力资源的高效整合Ø 计算资源适配衡量平台对异构算力资源的接入、抽象、封装与统一管理能力，确保