《Serverless+AI系列》标准解读
报告人:雷昊
2025年6月
目录
01.
标准编制背景
02.
标准编制思路及主要内容
03.
下一步工作计划
PartOne
标准编制背景
政策、市场交织驱动，Serverless标准体系亟需深化完善（1/2）
n与国家政策内涵异曲同工，弹性架构激活普惠算力新范式。
2025年5月，工信部发布《算力互联互通行动计划》，该计划提出到2026年建立较为完备的算力互联互通标准、标识和规则体系；到2028年基本实现全国公共算力标准化互联。
2023年12月，国家发改委等5部门联合印发《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，提出到2025年底，普惠易用、绿色安全的综合算力基础设施体系初步成型，东西部算力协同调度机制逐步完善等目标。
代码统一调度
代
码
Serverless
算力算力中心B
算力
算力
中心B
算力
中心X
中心A
算力互联互通通过整合算力资源经过统一调度平台提供算力服务。Serverless服务提供商为用户屏蔽底层资源限
算力互联互通通过整合算力资源经过统一调度平台提供算力服务。
从用户角度看，无论是算力互联互通还是Serverless，在资源测都能够提供“无限”算力，无需担心资源数量的问题。
?算力互联互通是一个巨大的Serverless资源池。
?Serverless平台是一个微观的算力互联互通平台。
政策、市场交织驱动，Serverless标准体系亟需深化完善（2/2）
nAI与Serverless的双向赋能：互为驱动，共创未来
01
01AI驱动下Serverless的刚需
AI应用开发周期长、资源浪费及高运维成本问题， 推动市场依赖Serverless轻量化弹性架构，实现资 源按需分配与自动伸缩，降低开发门槛与闲置损耗。
根据中国信通院发起的2025中国Serverless用户调查数据显示：
超六成调查用户所在团队已经或考虑使用
Serverless架构承载AI任务。
《2025中国Serverless用户调查》：是否考虑Serverless方式承载AI任务
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02AI增强Serverless能力
AI技术深度参与Serverless资源调度策略，通过动态学习与预测能力优化资源利用率及系统稳定性，形成双向驱动的技术闭环。
某企业自主创新的FoldFormerAI模型可在线持续预测用户业务负载，提前进行实例预热，达到85%~95%准确率，大大降低了冷启动概率。
数据来源：Netty之家
当智能无需服务器：AI×Serverless的共生方程式
nServerless内涵愈加丰富：历经数十年发展，Serverless已从早期的函数即服务扩展至容器、边缘计算与AI等全场景能力，成为云原生应用构建的重要基础。
n与AI协同发展的必然趋势：人工智能的发展对弹性算力与事件驱动提出新要求，Serverless天然契合其特性，正成为新一代智能应用的重要承载形态。
Serverless迅猛发展（2014年–2018年）
Serverless进入快速发展期，
Serverless进入快速发展期，函数即服务（FaaS）成为主流，开源生态初步形成。例如，2014年AWS推出Lambda，IBM、Google、Microsoft陆续发布FaaS产品；国内云厂商开始布局；AWSFargate、Lambda@Edge等推动Serverless向容器与边缘场景延伸。
Serverless加速与大模型、AI推理、异构算力融合，推动智
02能化应用部署。例如，AWS、阿里云、百度智能云等推出
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AIServerless服务，支持模型弹性推理与自动扩缩，广泛应
01用于AIGC、模型服务化等新兴场景。
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Serverless概念开始发酵（2006年–2012年）
2006年，Fotango推出Zimki平台提供按需服务；2012年Iron.io副总裁首次提出
“Serverless”概念。Serverless理念初步形成，开始探索将服务器管理抽象化，尝试实现资源的按需使用与自动伸缩。
Serverless形态逐渐丰富（2018年–2022年）
Serverless拓展至容器、PaaS和边缘计算，服务形态更加多样。例如，阿里云SAE、华为云CCI、GoogleCloudRun等容器化产品发布；Knative成为CNCF孵化项目；各厂商上线
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