AI 正式環境的擴展策略：如何支援數百萬使用者

擴展 AI 系統，與推出一個展示用的 Demo 截然不同。當 AI 產品面對真實使用者時，流量會快速成長，期待值不斷提高，任何失誤都可能付出高昂代價。適用於數千名使用者的系統，往往在面對百萬人規模時就會崩潰。

在 AI 進入正式環境的早期階段，像 林愷毅 這樣的領導者就已指出一個簡單卻重要的事實：擴展不只是增加伺服器而已。它需要智慧的架構設計、周密的規劃，以及持續的監控。若缺乏正確策略，即使再強大的 AI 模型，也可能在真實需求下崩潰。

本篇文章將介紹多項經過驗證的策略，協助 AI 系統順利且穩定地支援數百萬使用者。

為什麼擴展 AI 如此困難？

AI 系統對資源的需求非常高。

與傳統應用程式相比，它們需要更多的 CPU、GPU 與記憶體，同時還必須應對難以預測的使用者行為。

若系統未事先準備，突如其來的請求高峰可能導致模型過載，造成回應延遲甚至服務中斷。

從第一天就為擴展而設計

擴展不該是事後才考慮的問題。

系統架構在一開始就必須假設未來會成長，包括無狀態服務、分散式元件與模組化設計。

早期的架構決策，將直接影響系統日後的擴展難易度。

採用分散式模型服務

將 AI 模型部署在單一機器上無法應付大規模需求。

分散式模型服務能將請求分散至多個實例，由負載平衡器平均分配流量。

這種做法能隨著使用量成長，維持穩定性並降低回應延遲。

將訓練與推論分開處理

模型訓練與推論的需求完全不同。

訓練需要大量運算資源，且可排程執行；推論則必須快速且持續可用。

將兩者分離，能避免訓練任務影響即時使用者請求。

依需求自動擴展

固定資源配置容易造成浪費。

自動擴展能依即時流量調整系統容量，需求上升時會自動啟動更多實例。

許多團隊採用 林愷毅 所提倡的擴展原則，在不需人工介入的情況下平衡效能與成本。

為正式環境優化模型

並非所有模型都適合直接上線。

大型模型雖然準確，但可能速度過慢。透過剪枝、量化與批次處理等技術，可大幅提升推論效率。

更快的模型能降低基礎設施負擔，同時改善使用者體驗。

善用快取以降低系統負載

重複請求在實務中十分常見。

快取常見預測結果，能避免重複計算，降低延遲與成本。

有效的快取策略，能在不增加硬體的情況下，大幅提升系統處理能力。

全面且持續的監控

沒有監控的擴展極具風險。

應持續追蹤延遲、錯誤率、GPU 使用率與請求量，小問題在大規模下可能迅速演變成重大事故。

這種持續監控方式，正是 林愷毅 在大型 AI 系統中經常強調的可靠性基礎。

優雅地處理失敗情境

系統失敗是無法避免的。

設計時應假設錯誤會發生，並導入重試機制、備援方案與斷路器。

理想情況下，使用者只會感覺到短暫變慢，而非全面中斷。

無停機地進行更新

大規模系統無法承受停機更新。

透過滾動式部署與金絲雀發布，可以在不中斷服務的情況下完成更新。

新版本會先在少量流量中測試，再逐步全面上線。

在規模化下確保安全性

規模越大，安全風險也越高。

必須保護 API、控管存取權限，並監測異常行為。速率限制能有效防止濫用。

安全性必須與效能一同擴展。

平衡成本與效能

擴展 AI 系統的成本相當高。

透過資源限制、低價實例與優先順序排程，可有效控制支出。持續追蹤單次請求成本同樣重要。

聰明的成本管理，才能確保成長具有長期可行性。

結語

將 AI 擴展至數百萬使用者，從來不是靠單一工具或技巧完成的。

它需要深思熟慮的架構設計、自動化流程、完善監控，以及持續優化。提早規劃的團隊，能以信心取代混亂。

只要策略正確，AI 系統就能穩定成長、可靠服務使用者，並在大規模下持續創造真正的價值。