2025年，具備深度思考能力的DeepSeek的問世，讓大模型在商業(yè)落地過程中，有了處理復雜任務的能力。

然而，面對大模型技術的日新月異，當越來越多開發(fā)者、開發(fā)團隊著手基于大模型開發(fā)應用，乃至AI智能體時，如何用較低成本、開發(fā)出符合這個時代的AI智能體，就成了當下大多數(shù)開發(fā)者不得不面對的問題。

也是在這樣的背景下，基于英特爾至強6性能核的火山引擎第四代計算實例g4il提出了“一杯咖啡的成本，在云上構建專屬大模型知識庫”，似是有意解決這一問題。

近日，我們與英特爾技術專家進行了一次技術交流。

據(jù)英特爾技術專家透露，“英特爾已經(jīng)基于火山引擎第四代計算實例g4il進行了一系列測試，我們現(xiàn)在已經(jīng)能夠做到在一個云實例里，僅使用CPU就可以運行14B的大模型，這個門檻最低可以降到16vCPU或32vCPU，16vCPU在火山引擎官網(wǎng)的定價僅約3.8元/小時。”

這讓基于云計算的大模型應用開發(fā)頗具誘惑力，也為大模型步入真正具備落地能力的Agentic AI時代奠定了基礎。

01 DeepSeek帶來的高效開發(fā)啟示

年初DeepSeek的出現(xiàn)，不僅在各項能力上持續(xù)刷新業(yè)界對大模型潛能的認知上限，更以其獨特的“深度思考”能力，為大模型應用開發(fā)帶來了新思路。

DeepSeek的顯著特性之一是其高效的“蒸餾”技術。

通過這種技術，即使是參數(shù)量相對較?。ㄈ?B或14B參數(shù)）的大模型，也能夠展現(xiàn)出媲美甚至超越許多先前大模型的推理能力，這一點在DeepSeek-R1模型上得到了充分體現(xiàn)。

這種“小模型撬動大智慧”的特性，使得DeepSeek在學習和開發(fā)階段具有極高的性價比，為更廣泛的開發(fā)者和研究者提供了接觸和使用先進AI技術的機會。

面對大模型技術的飛速迭代，許多開發(fā)者和企業(yè)都感受到了前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。

英特爾技術專家指出，“面對這股不可逆轉的趨勢，與其在大模型本身研發(fā)上進行‘內卷’，不如將目光投向大模型應用開發(fā)這一更廣闊的賽道。”

因為大模型本身往往需要與具體的應用場景相結合，才能真正落地并發(fā)揮其價值。

投身大模型應用開發(fā)，不僅是緩解技術焦慮的有效途徑，更是提升自身價值、抓住時代機遇的關鍵一步。

然而，對于普通開發(fā)者而言，進入大模型應用開發(fā)領域并非易事，RAG、MCP、A2A等技術名詞層出不窮，技術棧的演進速度也令人眼花繚亂，許多人因此望而卻步。

一方面認為門檻過高，另一方面則苦于不知從何處入手，這種困境是當前AI普惠化過程中亟待解決的現(xiàn)實問題。

DeepSeek的成功也為模型架構的創(chuàng)新提供了啟示。

DeepSeek采用的MoE混合專家架構雖然并非首創(chuàng)，但卻有力地驗證了該架構的有效性。

MoE架構的特點在于，雖然模型總參數(shù)量可能大幅增加，但實際在推理過程中被激活的“有效參數(shù)”數(shù)量相對較少，這種機制使得模型能夠在不顯著增加算力需求的前提下，提升了性能和容量，實現(xiàn)了對計算資源的更高效利用。

英特爾技術專家特別指出，更值得關注的是DeepSeek所展現(xiàn)的“深度思考”能力，這意味著模型在處理復雜任務時，不再僅僅是簡單地根據(jù)輸入生成輸出，而是在內部經(jīng)歷“規(guī)劃”和“思考”階段，然后再給出結果。

這種機制顯著提升了模型在復雜問題解決和邏輯推理能力，也為接下來大模型的應用普及奠定了基礎。

然而，如何解決大模型在開發(fā)、測試、驗證過程中的算力開銷，降低大模型應用的開發(fā)成本，依然是開發(fā)者不得不三思的問題。

前不久，火山引擎云基礎團隊官方表示，基于英特爾至強6性能核的火山引擎第四代計算實例g4il，已經(jīng)可以實現(xiàn)“一杯咖啡的成本，在云上構建專屬大模型知識庫”。

這為大模型應用開發(fā)者們帶來了一個低成本選項。

02 異構計算趨勢下，CPU如何發(fā)光發(fā)熱？

同樣是做AI推理，如何比較CPU和GPU的性能差異？

這是大模型應用開發(fā)者面臨的一個問題，也是英特爾這樣的算力供應商需要考慮的問題。

英特爾技術專家指出，“本質上CPU可以理解為一把‘瑞士軍刀’，是一個通用型計算設備，能夠執(zhí)行多種任務，我們也對英特爾至強6性能核的AI推理進行了加強，使其相比其他CPU有了專門做矩陣運算的AI加速器，GPU則更像一個專注于并行計算和AI加速的‘專家工具’。”

不過，英特爾技術專家也指出，“當前業(yè)界的普遍趨勢是采用異構計算方案，即根據(jù)任務特性，讓CPU和GPU協(xié)同工作，各展所長。”

CPU的優(yōu)勢在于其低成本、易獲得性，以及能夠滿足多數(shù)場景下的基本AI推理需求，特別是在GPU資源有限或不易獲取，或者僅需進行小規(guī)模模型推理及特定AI場景應用時。

即便在GPU資源充足的情況下，CPU依然可以與GPU協(xié)同工作，承擔數(shù)據(jù)預處理、任務調度、部分輕量級模型推理等任務，而非簡單的替代關系。

CPU與GPU協(xié)同的異構計算方案，實際上已經(jīng)是當下技術發(fā)展的主流方向。

大模型應用的生命周期通常包括開發(fā)、驗證和大規(guī)模生產(chǎn)部署三個階段，在對算力性能要求相對較低的開發(fā)和驗證階段，CPU的低成本和易獲得性使其成為理想的選擇。

正因如此，基于英特爾至強6性能核的火山引擎第四代計算實例g4il意在充分發(fā)揮CPU的這些優(yōu)勢，火山引擎聯(lián)合因特爾共同打造了面向大模型應用的開發(fā)環(huán)境，并整合了豐富的應用鏡像，將其包裝成一個完整的解決方案，旨在降低開發(fā)者入門的門檻。

英特爾技術專家指出，進行大模型應用開發(fā)需要具備三大要素：

用于驗證和練習的硬件環(huán)境，主流軟件棧的兼容支持，以及一個好老師。

為了幫助開發(fā)者跨越這“第一步”，英特爾與火山引擎致基于g4il實例就三大要素進行了如下布局：

硬件環(huán)境方面，火山引擎g4il實例搭載了先進的英特爾至強6處理器，內置AMX AI加速器，通過AMX的硬件加速能力，用戶在配置更低、更經(jīng)濟的虛擬機上也能獲得流暢的大模型應用體驗。

例如，針對DeepSeek的7B、14B參數(shù)的小尺寸模型，通過軟硬件協(xié)同優(yōu)化，可以在不依賴GPU的情況下，僅使用CPU（如16vCPU或32vCPU的g4il實例）即可實現(xiàn)每秒7個token以上的流暢輸出速度。

據(jù)悉，基于英特爾至強6性能核的g4il實例已經(jīng)正式發(fā)售。

在火山引擎官網(wǎng)上，一個16vCPU的g4il實例定價約為每小時3.8元，極大地降低了開發(fā)者的硬件成本。

軟件棧方面，英特爾發(fā)起的OPEA開源社區(qū)致力于利用開放架構和組件化、模塊化的思想，旨在為企業(yè)打造可擴展的AI應用部署基礎。

OPEA社區(qū)積累了大量經(jīng)過預先驗證和優(yōu)化的開源應用范例，可供用戶參考。

英特爾與火山引擎將這些范例和必要的軟件棧打包成虛擬機鏡像，用戶在火山引擎控制臺選擇g4il實例后，可以直接選用預置的知識庫問答等AI應用鏡像，實現(xiàn)一鍵部署。

據(jù)英特爾技術專家透露，“通過一鍵部署，原本可能需要數(shù)天才能完成的環(huán)境搭建過程，如今可以縮短至3分鐘左右。”

課程指導方面，英特爾準備了豐富的演示課程和技術文檔，內容涵蓋從基礎環(huán)境搭建、代碼開發(fā)環(huán)境配置，到模型調優(yōu)、性能優(yōu)化等各個環(huán)節(jié)。

這些課程旨在幫助基礎相對薄弱的用戶補齊知識短板，理解技術原理，掌握實際操作技能，從而真正實現(xiàn)能力的進階。

據(jù)悉，這些課程在英特爾官網(wǎng)上免費開放給所有用戶。

正是基于這三大要素的構建，火山引擎云基礎團隊有了提出“一杯咖啡的成本，在云上構建專屬大模型知識庫”的底氣，也為開發(fā)者提供了一條云上新路徑，一條高效通向Agentic AI的路徑。