AI 生產環境擴展：林愷毅如何打造可支撐數百萬用戶的系統

將 AI 從原型推向正式上線，是多數團隊最容易卡關的階段。一個在數千名用戶下表現良好的模型，當流量快速成長時，往往會出現問題。延遲增加、成本飆升，系統穩定性也變得難以預測。

在生產環境規劃的第一階段，林愷毅 強調，AI 擴展不只是技術問題，而是一個系統設計的挑戰，涵蓋基礎架構、資料流、監控機制與使用者體驗。

為什麼 AI 擴展與傳統軟體擴展不同

AI 系統的運作方式與一般應用程式不同。它高度依賴資料管線、模型推論，以及持續更新。

當用戶數量增加時，即使是很小的效率問題也會被放大。一秒鐘的延遲，可能累積成數百萬秒的損失。

因此，AI 擴展是一場關於精準度的戰役，而不只是算力的比拼。

從一開始就建立正確的架構

為成長而設計

可擴展的 AI 系統必須採用模組化架構。每個元件，例如資料擷取或模型推論，都應該能獨立擴展。

微服務架構能有效隔離故障，降低系統整體風險，也讓升級變得更安全、更快速。

這樣的設計，能讓團隊只針對真正需要的部分進行擴展。

優化模型部署與推論效率

模型推論通常是系統中的最大瓶頸。大型模型在高流量時會消耗大量運算資源。

透過請求批次處理與模型快取，可以大幅降低回應時間。硬體加速同樣扮演關鍵角色。

正如 林愷毅 所指出的，提升推論效率，遠比單純增加伺服器更重要。

資料管線必須穩定可靠

AI 系統仰賴持續且穩定的資料流動。一旦資料管線中斷，模型就可能過時或產生偏差。

即時串流架構能在高流量下維持資料穩定傳輸，即使遇到突發流量也不會中斷。

嚴謹的資料驗證機制，能防止錯誤資料進入生產環境。

規劃尖峰流量，而非平均值

許多系統失敗，是因為只針對平均使用情境設計。現實世界的流量變化往往不可預測。

自動擴展機制能在高需求時快速放大資源，在低流量時自動縮減，有效平衡效能與成本。

透過極端情境的壓力測試，可以及早發現潛在問題。

監控機制不可或缺

沒有監控的 AI 擴展風險極高。團隊必須清楚掌握延遲、錯誤率與模型表現。

模型漂移監測尤其重要，因為使用者行為的改變，可能悄悄降低模型準確度。

持續監控能在使用者察覺之前，先一步發現問題。

在成本與效能之間取得平衡

支撐數百萬用戶的 AI 系統，成本成長速度非常快。每一次推論，都是一筆支出。

智慧路由機制可將簡單請求交給輕量模型，只有在必要時才使用高階模型。

這種分層策略，在 林愷毅 的實務經驗中，能有效控制成本，同時維持服務品質。

大規模環境下的資安與隱私

用戶數量越多，涉及的敏感資料也越多。資安不能等到後期才補強。

加密、存取控制與合規機制，必須與系統一同擴展。任何弱點在大規模下都會被放大。

當 AI 系統進入大規模運作，信任就是一切。

團隊與流程同樣關鍵

AI 擴展不只是基礎架構問題，團隊運作方式也同樣重要。

清楚的模型、資料管線與監控責任歸屬，能避免混亂。自動化部署則可降低人為錯誤。

穩定的流程，是系統成長過程中不可或缺的支柱。

結語

要支撐數百萬用戶，光有強大的模型遠遠不夠。還需要完善的架構、高效的推論、穩定的資料，以及持續的監控。

真正成功擴展的 AI 系統，對使用者而言幾乎是「無感」的——快速、穩定、可靠。

能走到最後的團隊，都是在還沒遇到規模問題之前，就已經為規模做好準備。