解读

面试官真正想考察的是：

1. 对“成本”这一概念的多维拆解：算力租赁费、带宽费、运维人力、合规罚金、用户流失带来的机会成本等；
2. 对“推理阶段”全链路瓶颈的识别：延迟、吞吐、峰值弹性、数据安全、网络稳定性；
3. 在真实国内商业环境里，如何根据业务阶段、数据敏感级别、预算节奏做权衡，而不是单点炫技。

因此，回答必须体现“场景→指标→约束→方案→闭环”五步思考，并给出可落地的决策逻辑，而非简单三选一。

知识点

1. 国内主流云厂商GPU计费模式：按量（元/卡/小时）、包年包月、竞价实例、GPU池化+弹性容器；华北/华东地域的A100/A800现货紧张度与价格差异。
2. 边缘计算落地形态：运营商MEC机房、客户私有机房、工厂/门店工控机、嵌入式盒子；需考虑双碳政策下的地方电价、工信部进网许可证、信创名录。
3. 模型压缩技术图谱：量化（INT8/INT4）、剪枝（结构化/非结构化）、知识蒸馏、低秩分解、动态推理；国产芯片（华为昇腾、寒武纪、燧原）对不同压缩方式的SDK支持度。
4. 合规红线：数据跨境流动安全评估办法、个人信息保护法第38条、等保2.0三级对“重要数据”必须在境内完成处理的要求；边缘方案需通过工信部IPv6现网检测。
5. 成本测算公式：单请求成本 =（云GPU租赁费+公网流量费+SLA罚金）/ 日均请求量；边缘方案需叠加一次性硬件折旧与现场运维人力；压缩方案需计入精度回退带来的业务损失折现。
6. 灰度切换策略：影子模式双跑、可回滚网关、AB指标（P99延迟≤200 ms、业务转化率下降≤0.3%）作为上线门槛。

答案

“我会把决策拆成三步：先画场景象限，再算总拥有成本，最后设计灰度闭环。

第一步，场景象限。横轴是‘数据敏感度’，纵轴是‘峰值弹性要求’。

• 高敏感+高弹性：典型如金融实时风控，优先选‘私有云GPU+模型压缩’组合，既满足等保三级，又通过INT8量化+结构化剪枝把显存压到一半，可节省35%租赁费。
• 高敏感+低弹性：例如医院院内辅助诊断，直接落地边缘盒子（昇腾310），一次性硬件成本3万元，两年摊销，单张胸片推理电费低于0.005元，比云端GPU低一个数量级。
• 低敏感+高弹性：C端短视频特效，采用‘竞价GPU池+弹性扩容’，夜间利用闲置A800，成本可降到按量价的40%；同时用知识蒸馏训练小模型做兜底，当竞价资源被回收时30秒内自动切换，保证SLA。
• 低敏感+低弹性：内部OA文档分类，直接采购国产芯片服务器放在机房，通过低秩分解把模型压到1/4，单机QPS满足全天，无需云租赁。

第二步，算总拥有成本。以日活1000万的智能客服为例：

• 纯云端GPU（A10）方案：峰值2万QPS，需80卡，月租约28万元；加上CDN回源流量费6万元，总34万元。
• 边缘+压缩混合：把80%常规意图放在边缘INT8模型，20%复杂意图回云端FP16；边缘一次性投入120万元，折旧三年每月3.3万元，云端降至8万元，加上流量费2万元，总成本13.3万元，节省61%，且P99延迟从180 ms降到90 ms，用户转人工率下降1.2%，每月减少人力成本15万元，ROI 4.2个月打平。

第三步，灰度闭环。上线前用影子模式双跑两周，核心看三类指标：

1. 算法指标：FP32与INT8的F1差异≤0.5%；
2. 系统指标：边缘盒子CPU温度<70℃、内存占用<60%，满足信创环境72小时老化测试；
3. 业务指标：客户满意度≥98%，投诉率不高于基线。

若任何指标劣化，立即回滚到云端，确保业务无损。上线后建立月度成本-体验复盘会，持续迭代压缩比与边缘节点水位，实现成本逐年递减5%以上。

综上，没有绝对优先，而是用‘场景象限+TCO+灰度’框架动态决策，让技术方案与商业节奏同频。”

拓展思考

1. 当国产芯片推理生态（如昇腾CANN、寒武纪MagicMind）与海外CUDA性能差距收敛到10%以内时，边缘一次性CAPEX与云端OPEX的盈亏平衡点会如何移动？是否会出现“以购代租”的新商业模式？
2. 若未来运营商把5G网络能力开放（QoS+精准定位），边缘节点可实时获取用户位置，能否衍生出“位置感知动态推理”产品，把部分计算从终端进一步上移到MEC，从而节省终端电量？这会对产品形态和收费模式带来哪些创新？
3. 在双碳战略下，政府可能推出“绿色算力补贴”，对低于一定PUE的边缘机房给予0.1元/度电价优惠。作为AI产品经理，如何提前设计可计量的碳排放指标（如每千次推理的CO₂克数），把政策红利转化为产品竞争力？