一、大模型降本新思路摒弃粗放管控以模型蒸馏分层架构控本提效面对企业大模型推理成本持续走高的行业难题粗放式的低价模型替换、缩减调用频次等管控方式无法兼顾业务效果与长期成本优化。针对任务稳定、调用密集、输出格式固定的规模化AI场景亚马逊云科技推出成熟的分层蒸馏降本方案由 Amazon Bedrock 高端大模型产出高标准训练数据借助 Amazon SageMaker AI 训练定制化蒸馏小模型通过 SageMaker Inference 或 Amazon EC2 GPU 承载高频线上推理将复杂、低频、高难度的推理任务统一回退至 Amazon Bedrock 大模型处理。2026亚马逊云科技中国峰会分论坛4的广告预算优化案例完整落地了“教师-学生模型”协同架构将大模型的深度推理与策略能力蒸馏至8B轻量化模型搭配全方位运行时优化手段大幅提升线上推理吞吐能力实现商业化场景的低成本、高质量落地。二、蒸馏场景精准界定明确适配模型轻量化的业务类型模型轻量化蒸馏技术具备明确的业务适配边界仅适配标准化、可复刻、高复用的推理任务满足以下全部条件的场景落地降本效果最显著调用频率高推理成本已经成为主要支出任务边界比较明确不需要回答所有开放问题输出格式可以标准化例如分类、评分、推荐或结构化 JSON企业已经积累历史输入、人工结果或业务反馈大模型效果较好但直接用于全部线上请求成本过高。广告预算智能分配、电商商品推荐、客服工单分类、业务风险筛查、内容标签自动化生成、用户意图识别、固定业务决策等场景是模型蒸馏的核心适用场景。而知识迭代快速、零散长尾问题多、依赖开放式创意推理的动态业务不适合全面替换为小模型需通过大小模型智能路由按需匹配模型能力。三、第一步依托Bedrock教师模型构建业务专属蒸馏数据集模型蒸馏的核心前提是优质训练数据而非直接启动模型训练。企业可调用 Amazon Bedrock 高性能大模型作为教师模型结合长期积累的业务历史数据完成多维度专业推理与内容生成复杂因素分析结果预测和决策建议理由或分析过程生成标准化输出异常样本处理冷启动任务判断。峰会广告预算落地实践中教师大模型基于海量历史广告投放数据生成完整推理逻辑与预算方案再结合次日真实业务投放结果整合配对生成可用于学生模型SFT微调的优质蒸馏样本。该模式重构大模型使用场景放弃高频线上轮询推理聚焦高价值的数据生产、策略沉淀与疑难问题处理为小模型赋能。四、第二步SageMaker AI专项微调打造轻量化业务学生模型对教师模型产出的原始数据完成清洗、去重、特征筛选后可通过 Amazon SageMaker AI 对轻量化学生模型开展监督微调精准复刻大模型的业务决策能力形成专属垂直模型。整套标准化训练闭环流程清晰、可批量复用历史业务数据进入 Amazon S3Amazon Bedrock 生成教师模型结果业务真实结果与教师输出组成蒸馏数据SageMaker AI 完成学生模型的 SFT评估小模型的准确率、召回率、格式解析率和业务指标通过评估后进入线上部署。学生模型无需具备通用大模型的广谱能力只需聚焦企业核心高频业务因此可大幅精简参数体量实现轻量化、高性价比落地。2026亚马逊云科技中国峰会实测结果表明8B参数模型在推理精度、响应速度、资源成本三者间达到最佳平衡32B高阶模型在该类标准化任务中效果提升微乎其微但算力成本大幅攀升商业化性价比偏低。企业需立足自身业务实测数据选型模型摒弃参数越大效果越好的固化思维。五、第三步按运维架构选型落地三类差异化推理部署模式1. 希望减少推理运维SageMaker Managed Inference针对无专业底层运维团队、追求轻量化部署的企业蒸馏后的自定义小模型可采用 SageMaker Managed Inference 托管部署。企业提交模型工件、推理代码与容器配置选定适配实例规格后平台自动完成端点部署、健康监控、弹性扩缩容与可观测体系搭建支持专属API快速调用全程无需人工干预底层资源。这条路径适合需要部署自定义小模型希望使用专属推理端点缺少完整的 Kubernetes 运维团队希望根据流量自动调整模型副本。2. 已经采用 Amazon EKSSageMaker HyperPod Inference已搭建 Amazon EKS 与 Kubernetes 集群、具备规模化AI运维能力的企业可选用 SageMaker HyperPod Inference。该方案支持搭建持久化专属推理集群集成自动化部署、资源智能优化、弹性扩缩容与统一可观测能力适配多业务线共享GPU资源、多蒸馏模型统一管控的中大型规模化场景。3. 需要深度控制成本和运行时Amazon EC2 GPU 实例拥有资深基础设施团队、需要自主掌控推理全流程的企业可基于 Amazon EC2 GPU 实例自主部署。企业可灵活定制推理容器、批处理机制、运行时参数与实例规格最大化挖掘性能优化空间同时自主负责集群运维、故障处理、资源调度与监控告警实现极致精细化成本管控。六、第四步运行时深度优化持续压降单次推理成本模型蒸馏完成轻量化迁移后仍可通过推理运行时的精细化调优进一步提升吞吐、降低成本全方位挖掘性能潜力。企业可落地多项成熟优化手段使用 vLLM 提高 GPU 利用率使用动态批处理合并并发请求使用推测解码提高 Token 生成速度根据请求长度和并发量调整模型副本通过基准测试选择更匹配的实例。峰会广告预算优化案例实测数据验证vLLM结合动态批处理优化可实现推理速度提升1.6倍、整体吞吐量提升7.8倍推测解码技术可让8B轻量化模型推理速度提升34%且预算分配准确率、NDCG、JSON解析率等核心业务指标稳定无衰减。该优化效果基于特定测试环境得出企业需结合自身业务负载重新校准适配。七、第五步搭建大小模型智能路由实现能力互补闭环迭代模型轻量化蒸馏并非完全替代大模型而是优化资源配比、实现分层复用。企业标准化生产架构需构建大小模型智能路由调度体系各司其职、协同作业高频、标准化请求进入蒸馏小模型复杂、低频和高价值请求进入 Amazon Bedrock 中的大模型小模型置信度不足或输出不合规时自动回退大模型大模型处理的新样本继续沉淀为下一轮蒸馏数据。该架构完美平衡成本与效果绝大多数标准化高频请求由低成本小模型承接严控整体算力开销疑难复杂、高价值请求由高精度大模型兜底保障业务效果上限。同时形成完整迭代闭环大模型持续输出优质策略与样本小模型不断学习迭代、优化规模化推理能力实现长效进化。八、优化资源匹配杜绝实例错配与盲目扩容浪费推理成本过高的核心诱因除模型算力开销外资源与业务负载不匹配、盲目扩容、资源闲置也是关键问题。企业需全面复盘多维度运行指标精准匹配算力资源与业务需求输入和输出 Token 长度请求峰值和稳定并发首 Token 延迟要求单位时间吞吐量GPU 利用率模型副本数量空闲资源比例。SageMaker AI 自带智能推理推荐与自动化基准测试能力可基于 Amazon S3 存储的模型文件、业务负载特征与性能目标快速比对各类部署组合的适配效果。相较于传统数周的人工测试流程该能力可将适配周期压缩至2小时大幅提升资源匹配效率。优先完成模型与实例的精准适配再按需扩容生产资源是比单纯叠加GPU更高效的降本方式。九、结论全链路分层优化打造低成本高可用推理体系企业破解大模型推理高成本难题可落地一套标准化、全链路的AWS优化方案覆盖数据、训练、部署、运维全流程使用 Amazon Bedrock 中的大模型担任教师生成高质量蒸馏数据使用 Amazon S3 管理业务数据、训练样本和模型工件使用 SageMaker AI 训练约8B或其他合适规模的学生模型使用 SageMaker Managed Inference 部署托管专属端点已有 Amazon EKS 的企业选择 SageMaker HyperPod Inference需要深度控制运行时的企业使用 Amazon EC2 GPU 实例通过 vLLM、动态批处理、推测解码和实例基准测试继续降低单位请求成本保留 Amazon Bedrock 处理复杂任务形成大小模型分层路由。科学的推理降本并非简单替换轻量化模型而是依托分层架构实现精准分工大模型深耕复杂推理、策略提炼、能力沉淀小模型承接标准化、高频化、规模化的线上执行任务通过全链路优化实现成本可控、效果优质、性能稳定的商业化AI落地。进一步了解相关演讲回放如果您希望进一步了解模型蒸馏、小模型部署和推理成本优化可以通过亚马逊云科技官网首屏 Banner或搜索“2026亚马逊云科技中国峰会”在2026亚马逊云科技中国峰会回放页进入“分论坛4”查看《基于大语言模型的广告预算分配从思维链推理到小模型蒸馏》以及《从数周到数小时借助 Amazon SageMaker AI 加速生成式 AI 的部署上线》等演讲回放和详细资料。