解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否能把“技术选型”拆解成产品经理可落地的维度（价格、性能、稳定性），而不是罗列参数。
2. 你是否掌握国内主流云厂商的AI托管产品矩阵、计费套路与合规红线（数据不出境、算法备案）。
3. 你是否能用“业务语言”把差异转译成对成本、体验、风险的影响，最终指向业务指标（CTR、履约率、客诉率）。
   回答时先给结论，再给数据锚点，最后落到“我怎么做决策”。

知识点

1. 产品形态：
   • 阿里云 PAI-EAS、腾讯云 TI-ONE 在线服务、AWS SageMaker Endpoint，三者均支持 GPU/CPU 弹性推理，按量+包年包月混合计费。
2. 价格锚点（北京/上海地域，2024Q2 官网价，不含折扣券）：
   • GPU T4 4vCPU/16GB：阿里云 2.3 元/小时，腾讯云 2.4 元/小时，AWS 0.53 美元≈3.8 元/小时；
   • 冷启动到 1000 QPS 的弹性扩容，阿里云 PAI-EAS 自带“资源组预留”模式，最低可压到 1.1 元/小时，腾讯云 TI-ONE 需手动买“弹性容器 EKS”券后 1.3 元/小时，AWS 用 SageMaker Serverless 最低 0.35 美元≈2.5 元/小时，但首包 latency 高 200 ms。
3. 性能：
   • 同模型（ResNet50 batch=8）P99 latency：阿里云 38 ms、腾讯云 42 ms、AWS 36 ms；
   • 单卡峰值吞吐：阿里云 280 QPS、腾讯云 260 QPS、AWS 290 QPS。
4. 稳定性：
   • 国内双 AZ SLA 均为 99.95%，AWS 宁夏由西云数据运营，SLA 同样 99.95%，但跨区容灾需用户自己做 Endpoint Config；
   • 阿里云 PAI-EAS 提供“蓝绿发布+自动回滚”，腾讯云 TI-ONE 提供“影子测试”，AWS 需结合 CodeDeploy 自建。
5. 合规：
   • AWS 中国区域不支持公网直接调用境外模型仓库，需先在上海 ACR 镜像仓做一次中转；
   • 算法备案：阿里、腾讯提供“算法合规助手”模板，AWS 需客户自己填写《深度合成服务备案表》。

答案

结论先行：
如果业务主战场在国内、对数据出境敏感且需要快速过算法备案，优先阿里云 PAI-EAS；若已有大量腾讯生态流量（微信、小程序），且愿意用券换低价，可选腾讯云 TI-ONE；若团队对 AWS 生态依赖深（S3+Lambda+Off-line SageMaker），且能接受 15% 溢价与合规自填表，再考虑 AWS。

落地步骤：

1. 用 7 天真实流量做 A/B：同样 4 卡 T4 镜像，压测 1000 QPS，记录 P99 latency、5xx 错误、账单。
2. 把账单拆成“三块成本”给老板：①算力 ②带宽 ③人肉运维（发布、回滚、值班）。阿里云发布自动化最高，可省 0.4 FTE，按 30 k/月折算，相当于每月再降 1.2 万。
3. 用“单条请求成本”统一口径：阿里云 0.18 分/次、腾讯云 0.19 分/次、AWS 0.26 分/次；再把客诉率*客诉成本（一单 50 元）算进去，AWS 高 200 ms 导致视频卡顿投诉+0.3%，每月多 3000 元，综合 TC O 反而贵。
4. 输出一页 PRD：写明“选型阿里云 PAI-EAS，预留资源组 30% 保底+70% 弹性，预计月账单 4.2 万，比腾讯云省 8%，比 AWS 省 22%，且算法备案周期缩短 10 天”。

拓展思考

1. 价格只是入场券，真正的坑在“隐形成本”：冷启动镜像拉取 3 GB，公网带宽 0.8 元/GB，一次扩容 100 节点就多 240 元；做产品方案时要把“镜像瘦身、预热脚本、共享带宽包”写进 PRD。
2. 稳定性要量化到业务指标：推荐场景用“错误率>0.5% 即触发降级”，而不是云厂商的 5xx；提前把“版本回滚窗口”写进用户协议，避免客诉。
3. 多云是政治正确，但 AI 托管例外：跨云同步模型文件（>2 GB）走公网至少 5 分钟，无法满足“日内迭代”节奏；更务实的做法是“主云+灾备云”，灾备云保持镜像冷备，平时不跑流量，成本可再降 50%。
4. 未来 12 个月看 Serverless GPU：三家都在内测，阿里云喊价“1000 ms 内冷启动 0.9 元/千次”，一旦 GA，现有预留资源组模式会被颠覆；产品经理应提前在 PRD 里留“Serverless 开关”，避免二次迁移。