Fal、Together、Baseten 这些靠租 GPU 做推理服务的公司,现在开始自己买 Nvidia 芯片了。算力越来越难租到,说明推理这条赛道的成本和供应格局在变。做部署的朋友可以看看别人怎么重新算这笔账。
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跑过 vLLM 智能体服务的人应该都见过那种莫名的性能崩塌,这篇论文把它解释清楚了:一次几小时的突发流量就能让命中率掉到 10%,吞吐腰斩还自己好不了。论文给了能用的预算器方案,不用调参,直接把 KV 池撑爆的可能性掐掉。
这是 Databricks 内部人的第一视角:以前嫌公司安全流程太慢,看到别家推理服务商接连出安全事故后改观了。他说的具体一条是不用 neocloud 的低价 GPU。做企业服务、要评估推理供应商的团队值得看看这条思路。
SGLang 办的峰会,11 月在旧金山,议程全是智能体服务、评估这些硬核工程话题,做 agent 后端的人可以看看。
The 25x token growth in ten months is a rough proxy for how fast real application traffic, especially agentic workloads, is scaling across the ecosystem. Developers choosing routing providers or pricing tiers, and analysts tracking which model labs retain usage, can mine the recap for demand signals. Compare it against your own token spend to benchmark adoption curves.
这篇论文挺有意思:让 Claude Sonnet 5.5 这类编码智能体去自己写推理服务系统,成绩做到 vLLM 的 4.87 倍,还附带基准复现方法。
OpenRouter 的数据挺有意思:DeepSeek 官方只接到不到两成的自家流量,Novita 等十几家第三方都在分这块蛋糕。
Open-weight models decouple the model from the provider, so serving capacity becomes a commodity market where dozens of hosts compete on price and latency. Teams deploying DeepSeek can shop across providers rather than depend on one vendor. The 17% self-hosted share shows even the model's creator holds only a minority of its own serving traffic.
MiniMax 的 H3 Lite 和 Highspeed 在 Replicate 上打五折到年底,走 Cloudflare AI Gateway 也能用,想低成本跑这两个模型的可以薅一波。
Fireworks 晒了自家数据:每天处理 40 万亿 token,全是给客户定制的后训练模型,可以看看企业定制模型的需求规模到底有多大。
Moonshot 的 Kimi K3 现在能在印度本地跑推理了,数据不出 Mumbai 和 Hyderabad,还附了处理 Indic 语言文档的示例代码。
推理云公司 Baseten 传融资 20 亿、估值冲到 300 亿美元,收入一季度翻三倍,比 Fireworks 的 175 亿估值还高一截。
一篇系统方向的论文:GearUp 把模型加载塞进 DAG 的空闲时段,延迟最高降到十分之一,内存还省九成,做推理服务的人可以看看。
做 AI 应用的朋友可以看看,TokenPulse 在新加坡设了亚太中心,serverless、按需、预留三种付费方式都有,部署推理服务时多个选择。
DeepSeek 在知乎自曝家底:V4.1 Flash 每卡每小时收入 $38,有人算出毛利率约 80%,这数据 Twitter 上根本没有。
有人算了一笔账:DeepSeek 模型免费扩散,托管方却拿 90% 毛利,Moonshot 和智谱的托管生意也被点名讨论。
有人算出 DeepSeek 每张卡时收入 38 美元、H100 租金才 3 美元,就说利润十倍,这条帮你拆解这个算法错在哪。
DeepSeek 出了个叫 DeepInfer 的东西,主打让 AI tokens 到处都能用上,感兴趣可以盯一下详情。
开源模型让 Moonshot AI 和 MiniMax 涨了用户,但第三方托管商拿同款模型打价格战,钱反而难赚,这篇讲清了背后的矛盾。
This signals that diffusion-style and autoregressive denoising workloads are getting dedicated serving infrastructure rather than piggybacking on standard LLM stacks. Engineers running multimodal or video generation pipelines should watch vLLM-Omni, since the pipelining and multi-stream scheduling tricks could cut tail latency without a separate deployment. vLLM's direct endorsement also suggests upstream adoption of these scheduling techniques is likely.
这篇论文做了个叫 FlowMaker 的系统,能自动帮你选 LLM 工作流的模型和部署方案,实测 goodput 提到 10 倍还省钱,做推理服务的可以看看。
vLLM 的核心维护者亲自讲推理服务的成本和延迟怎么权衡,做部署的人去听听能省不少踩坑时间。
Prime Intellect 做了个兼容 OpenAI API 的推理平台,跑开源模型速度到 101 tok/s,还支持按需付费的 Serverless 模式。
Serving agentic workloads reliably is a systems problem beyond raw token throughput, and this launch shows how topology and scheduler design affect tool-call reliability. Practitioners building agent infrastructure can study the approach or evaluate Prime Inference against self-hosted vLLM deployments. GLM-5.3, a Zhipu (Z.ai) model, being served at scale also signals growing demand for open Chinese models in Western inference stacks.
阿里拿生产数据量化LoRA适配器共现规律,66.1%延迟开销这类数字,做推理服务的会想看。
Perplexity宣布用上NVLink Blackwells,每天5000万查询的AI搜索服务性能提升,还能扩展到Vera Rubins。
Kimi K3开源了,各平台价格统一,但有些套餐已经开始打折,Cursor给的额度也高,想用便宜算力的可以留意了。
做推理服务运维的团队终于有了能主动干活的事故排查工具——Devin Auto-Triage 自动监控、分析代码和指标,省去手动提示的麻烦,建议有运维痛点的团队试试。