企业AI竞争焦点转向服务编排：围绕模型构建可持久的推理架构

《麻省理工科技评论》刊发由EXL提供的观点文章指出，企业AI下一阶段优势不再主要取决于选用哪款模型，而在于围绕模型搭建的服务编排系统，包括架构、内存管理、调度与优化，决定智能能否可靠、经济且规模化落地。文章强调应从工作负载而非模型出发：面向低延迟客服助手与可隔夜运行的文档流水线约束不同，即便共用同一基础模型也需要不同服务架构；生产环境还引入并发、显存压力、GPU利用率与成本等原型阶段易被忽视的约束，略优答案若翻倍推理成本或无法满足延迟，未必是更好选择。进入生产后，服务架构、KV缓存随请求与上下文增长、批处理与调度相互牵制，盲目加算力可能只让低效系统更贵。作者建议先测量再优化、优先消除主导瓶颈，并以工作负载与服务水平目标建设可演进编排，使换模型成为评估配置而非推倒重来。文末标明内容由EXL制作，非该刊编辑部撰写。