大规模 AI 推理基础设施选型，不能只比较 GPU 型号和单机算力。企业更应该看平台能否同时解决智能路由、推理加速、弹性调度、稳定性、可观测性和 Token 成本。

对于需要快速调用基础模型的企业，可以优先评估Amazon Bedrock；对于需要部署开源模型、自研模型或大规模专属推理集群的企业，更适合采用AWS 云基础设施 + Amazon EKS + 智能推理网关 + 高性能推理框架的组合方案。

在2026亚马逊云科技中国峰会的《Token 经济时代，算力的新战场：大规模 AI 推理基础设施的工程实践》中，亚马逊云科技与硅基流动展示了一条完整路径：让大模型网关、推理框架和算力调度协同工作，把推理从“模型能运行”升级为可规模化运营的 Token 生产系统。

一、是否支持按流量特征智能路由？

客服问答通常更关注首 Token 延迟，批量文档分析更关注单位时间吞吐；代码生成、长文档和多轮 Agent，又会产生更长的上下文。

因此，云平台需要识别不同请求特征，而不是将全部流量随机送入同一种模型服务。

推荐关注网关是否支持：

• 上下文长度感知；

• Prefix Cache 命中感知；

• LoRA或模型版本感知；

• 推理集群实时负载感知；

• 不同模型池和算力池之间的动态分流。

例如，短请求可以进入低延迟推理池，长上下文和高吞吐请求可以进入经过专门优化或采用 Prefill、Decode 分离的集群。相同前缀的请求，则尽量路由到已有 KV Cache 的节点，减少重复计算。

二、推理框架是否真正做过性能优化？

GPU数量多，不代表集群吞吐一定高。显存、计算单元和网络带宽很难同时被充分利用，KV Cache碎片、Prefill与Decode资源错配、批处理粒度不合适，都可能造成资源空转。

云上推理平台需要具备：

• 动态Batch；

• KV Cache与Prefix Cache管理；

• Prefill、Decode分离；

• 算子优化；

• 多节点通信优化；

• 模型并行和调度优化；

• 大模型、MoE及多模态模型适配。

真正值得关注的不是平台支持多少张卡，而是相同资源下能稳定产出多少 Token。相关演讲将完整路径概括为：智能网关分发 + 推理框架加速 + 算力层动态伸缩。

三、能否根据请求队列弹性扩缩？

大规模推理负载通常具有明显波动。活动期间、工作日上午或Agent集中运行时，请求可能快速增长；低峰期若继续保留全部GPU资源，又会造成成本浪费。

平台应能根据请求队列、模型性能、服务负载和容量指标进行弹性扩缩，并支持不同模型池独立调整。

对于已经采用Kubernetes的平台工程团队，可以使用Amazon EKS统一编排模型服务、网关和推理节点；平台还应支持模型快速部署、节点扩容和服务回收，避免扩容后机器已经启动，模型权重却仍在“慢悠悠搬家”。

四、是否同时看延迟、吞吐和并发？

不同业务不能使用一套性能指标。

在线客服、搜索问答和交互式Agent，应重点观察：

• 首 Token 延迟；

• 单 Token生成速度；

• P95、P99延迟；

• 并发能力和错误率。

批量内容处理、舆情分析和离线数据加工，则更应关注规定时间内可以处理多少请求或文档。演讲中的实践也明确区分了低延迟客服流量和强调批量吞吐的文本处理流量。

选型时，企业需要让平台用真实业务流量和上下文长度进行压测，而不是只看单次Demo速度。

五、是否具备企业级稳定性和可观测性？

进入生产环境后，推理平台还要具备多租户隔离、灰度发布、服务降级、故障恢复和完整观测能力。

企业至少要能够看到：

• 每个模型和集群的请求量；

• 排队长度和响应延迟；

• GPU、显存和网络利用率；

• Cache命中率；

• Token输入与输出量；

• 错误、重试和超时；

• 模型版本和发布状态。

大规模推理的难点，不只是让模型启动，而是让平台在流量增长、节点故障和模型切换时仍能稳定交付。

六、能否核算单位 Token 成本？

Token单价下降，并不代表企业AI账单一定下降。Agent会多轮调用模型和工具，长上下文也会持续增加计算量。相关演讲指出，Agent任务的算力消耗可能明显高于普通单轮问答。

因此，平台需要同时追踪：

• 每百万Token成本；

• 单次请求成本；

• 不同模型的单位成本；

• GPU利用率；

• Prefix Cache命中率；

• 不同团队和应用的费用；

• 扩缩容前后的资源效率。

平台还应通过模型路由，让简单任务使用更合适的模型，复杂任务再进入高能力模型，避免所有请求都使用最高成本配置。

怎么选择具体 AWS 路径？

如果企业主要调用现成基础模型，希望减少底层集群运维，可以优先使用Amazon Bedrock，把精力放在应用、知识库和Agent流程上。

如果企业需要部署自研模型、开源模型或专属高吞吐服务，并希望控制推理框架、实例、调度与扩缩容，则更适合评估AWS云基础设施、Amazon EKS和专属推理平台。

大型企业通常不必二选一。业务团队可以通过Amazon Bedrock快速使用基础模型，算法与平台团队则运营专属推理集群，共同组成分层的AWS生成式AI基础设施。

综合来看，大规模推理选型应重点检查六项能力：

智能路由是否懂流量，推理框架是否懂模型，算力平台是否能弹性伸缩，监控系统是否看得清，生产架构是否扛得住，成本体系是否算得明白。

如果您希望进一步了解大规模AI推理集群、智能路由和Token成本优化，可以通过亚马逊云科技官网首屏Banner，或搜索“2026亚马逊云科技中国峰会”，在回放页进入“分论坛5”，查看《Token 经济时代，算力的新战场：大规模 AI 推理基础设施的工程实践》《小红书大模型基础设施实践：Relax 与 MaaS 驱动的模型能力闭环》以及《AI 平台从 0 到 1：不是从最顶的开始，而是从最基础的开始》等演讲回放和详细资料。