阿里云《2025年AI原生应用实践沙龙-Serverless AI专场报告》，围绕企业级AI应用开发痛点，从技术选型、生产实践、平台工具及案例落地多维度，系统阐述Serverless AI架构的解决方案与实践成果，为企业AI应用落地提供路径参考。
报告首先剖析企业级AI应用开发的核心挑战：生产级AI系统90%工作聚焦底层软件工程与基础设施，开发者需解决模型（大模型/领域模型选型、参数规模选择）、工具（Function Call/MCP协议、工具类型适配）、智能体（开发范式、零/低/高代码选择）三大选型痛点，且企业对弹性、效率、安全、可扩展需求迫切。
技术选型层面，模型服务有SaaS（模型服务商）、PaaS（Serverless自建）、IaaS（VM/容器自建）三种模式。PaaS模式（如函数计算FC）兼具数据安全（私网部署）、开发效率（开箱即用）、定制灵活（框架/模型自由）、成本可控（按请求计费）优势，成企业生产级首选；SaaS适合初创公司PoC验证，IaaS仅推荐巨型企业自主可控场景。工具方面，MCP作为AI领域“USB-C接口”统一交互规范，函数计算FC提供MCP Runtime，支持STDIO零改造升级SSE，构建企业专属工具市场；Sandbox工具（Code Sandbox、Browser Use Sandbox）解决Agent行为不可预测、安全隔离问题，保障代码执行与数据采集安全。
展开剩余55%生产实践中，函数计算FC与Serverless应用引擎SAE为核心载体。FC提供毫秒级弹性GPU算力，支持魔搭社区/HuggingFace模型一键部署，内置vLLM/SGLang等推理框架，适配ComfyUI/Stable Diffusion图像生成，助力企业降本增效（如某景区设计师用AI绘画提效，某儿童阅读App开发周期缩短）；SAE则实现传统应用与AI应用一站式托管，支持Dify/JManus等AI框架快速部署，提供多AZ容灾、弹性伸缩、全链路监控，降低运维复杂度，冷启动速度较容器提升5-100倍，成本降低30%-80%。
平台工具方面，FunctionAI开发平台提供一键创建AI应用、按需模型托管、Serverless GPU算力（成本降60%），集成丰富云服务与自定义插件；AI网关实现多模型统一代理、MCP协议转换（0代码将OpenAPI转MCP服务）、安全防护（API-KEY托管、限流降级）与成本优化（结果缓存），解决企业现存服务AI化改造难题。
案例落地覆盖多行业：中国石化通过SAE实现危化品物流、CRM系统Serverless转型，构建横向扩缩标准；中国宝马以Serverless Landing Zone方案统一环境IaC标准；茶饮头部企业（如霸王茶姬）用SAE支撑业务3倍增长，运维仅1人，轻松应对百万QPS大促；出行企业通过SAE+MSE+ARMS提升系统稳定性，资源利用率显著提高。
报告最后指出，阿里云Serverless AI架构获Gartner、Forrester双领导者象限认证，未来将持续通过开源生态（Nacos、Sentinel等）与标准化（OpenSergo），推动AI原生应用开发范式革新，助力企业安全高效落地AI智能体应用。
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