引言：AI 推理算力市场的困境
AI 应用对推理算力需求激增，但国内算力市场存在结构性问题，高昂的推理成本阻碍了 AI 应用的落地与创新。主要痛点包括：
- 服务僵化，弹性不足： 供需矛盾影响效率和体验。
- 模式传统，阻碍增长： 长租模式和高固定投入限制了快速迭代。
- 管理繁琐 & 效率低下： 基础设施管理耗费工程师精力。
- 资源错配，寻卡无门： 算力闲置与高性能 GPU 短缺并存。
这些问题构成了 AI 算力市场的 "弹性、稳定、低价"不可能三角，企业难以兼得。多数云平台提供的三类服务：整租（低价&稳定）、按量租（高价&稳定）、抢占式 SPOT 实例（低价&弹性）
传统 GPU 整租模式难以匹配 AI 推理的波动性需求，导致高昂的"空闲成本"或服务中断，阻碍 AI 应用的商业化。
图：刚性供给与弹性需求之间的矛盾，直接影响了 AI 应用成本和用户体验
那么，如何才能有效化解这一矛盾，真正实现 AI 推理的降本增效呢？近年来兴起的 Serverless 计算理念，为我们提供了新的视角和可行的路径。
它通过按需付费、自动伸缩和简化运维，为 AI 推理提供了解决方案。Serverless GPU 允许开发者按需调用 GPU 算力，无需管理硬件，特别适合请求量不稳定的 AI 推理。
全球 Serverless GPU 市场发展迅速，如 RunPod 提供按小时计费、容器化部署等服务。
然而，国内专注于 Serverless GPU 服务的平台较少，资源储备不足限制了本土 AI 应用的 Serverless 部署。
共绩算力：专为 AI 推理打造的 Serverless GPU 平台
"共绩算力"（http://suanli.cn）应运而生，提供 Serverless GPU 推理服务，旨在打破行业"不可能三角"，实现弹性、稳定、低价。
共绩算力平台核心价值：
- 极致弹性： 随流量自动扩缩容，毫秒级按量计费，告别资源浪费和空闲成本。
- 部署极简： Docker 容器化，五步快速上云，兼容各类平台，提供技术支持。
- 海量资源： 整合全国算力，提供万卡资源，以高性价比保障稳定供给（如 4090 单卡低至 1.68 元/小时）。
共绩科技自研的闲时算力调度平台整合了多家智算平台的资源，提供 Serverless 按需付费特性，并通过跨平台资源整合破解"供需错配"难题。
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