ChatGPT 火爆全球的 AI 热潮下，企业采用 AI 的比例正以惊人的速度增长。斯坦福大学发布的「2023年 AI 指数报告」显示，2022年采用 AI 的公司比例较2017年翻了一番以上。这些企业通过 AI 实现了显著的成本降低和收入增加，而 AIGC 领域的爆发更预示着新一轮产业革命的到来。然而，企业在构建 AI 基础设施时也面临严峻挑战：算力供需矛盾加剧，模型选择缺乏成熟商业模式，数据安全风险突出，大规模部署成本高昂。那么，企业究竟该如何在性能与成本间找到平衡点？那些已经成功应用 AI 的企业提供了宝贵的经验。
### 已用上 AI 的公司：性能与成本的艰难抉择
互联网行业作为 AI 应用的先行者，其推荐系统、视觉处理、自然语言处理等典型工作负载的优化都离不开 AI。但业务量激增也带来了新的挑战：如何满足 AI 推理在吞吐量、时延和精确性方面的要求，同时控制成本？
#### 推荐系统：应对双十一峰值负载压力
阿里巴巴等电商巨头在 618、双十一等购物高峰期面临数亿实时请求，对 AI 推理的吞吐量、时延和精确性提出了极高要求。为平衡性能与成本，阿里巴巴选择用 CPU 处理 AI 推理工作负载，并采用英特尔®第四代至强®可扩展处理器。这款处理器新增的英特尔高级矩阵扩展（AMX）内置 AI 加速器，支持 BF16 和 INT8 数据类型，性能大幅提升。测试显示，48 核第四代英特尔®至强®可扩展处理器可将代理模型吞吐量提升 2.89 倍，同时将时延控制在 15 毫秒以下，推理精度依然满足需求。优化后的方案已成功应对双十一峰值负载，投资回报率显著。
#### 视觉处理：美团用 CPU 降低 70% 服务成本
美团在智能图片处理、证照识别等场景广泛应用视觉 AI，但 GPU 部署成本高昂。通过英特尔®AMX 技术，美团将部分低流量长尾模型数据类型从 FP32 转换为 BF16，在精度损失可控的前提下实现 3.38-4.13 倍的推理性能提升。这一优化使美团能够充分利用现有基础设施，降低 GPU 部署成本，服务成本直降 70%。
#### 自然语言处理：百度 ERNIE-Tiny 轻量化模型
百度采用模型蒸馏技术压缩 ERNIE3.0 大模型，推出轻量版 ERNIE-Tiny，使其更易于部署。通过与英特尔合作，百度在第四代英特尔®至强®可扩展处理器上部署 ERNIE-Tiny，并利用英特尔®oneAPI 深度神经网络库调用 AMX 指令。测试显示，ERNIE-Tiny 性能提升 2.66 倍，已成功部署在 EasyDL、BML 等平台，为用户提供建议、问答等能力。
### 高性价比解决方案：CPU 承载 AI 任务
传统认知认为 CPU 不适合承载 AI 任务，但英特尔®第四代至强®可扩展处理器打破了这一刻板印象。Hugging Face 的 Q8-Chat 应用仅用 32 核英特尔®至强®处理器就实现了类似 ChatGPT 的体验，而阿里巴巴、美团、百度等企业也通过 CPU 解决了算力瓶颈。
#### 阿里巴巴：CPU 助力下一代电商推荐系统
英特尔®AMX 技术使第四代英特尔®至强®可扩展处理器在 AI 推理性能上超越第三代产品，同时保持高精度。结合英特尔®oneAPI 深度神经网络库的优化，主流 48 核处理器可将代理模型吞吐量提升 2.89 倍，时延严格控制在 15 毫秒以下，成功应对双十一峰值负载。
#### 美团：低流量长尾模型用 CPU 优化成本
部分视觉 AI 模型对时延要求不高，美团通过 AMX 将模型数据类型转为 BF16，推理性能提升 3.38-4.13 倍，Top1 和 Top5 精度仅损失 0.01%-0.03%。这一方案使美团服务成本降低 70%，充分释放现有基础设施潜能。
#### 百度：ERNIE-Tiny 轻量化模型加速部署
百度将 ERNIE3.0 蒸馏压缩为 ERNIE-Tiny，并通过第四代英特尔®至强®可扩展处理器和 AMX 实现性能翻倍。ERNIE-Tiny 已部署在多个平台，为用户提供建议、问答等能力，进一步降低 AI 应用门槛。
### AIGC 时代：企业如何应对？
波士顿咨询公司（BCG）选择用英特尔 AI 超级计算机训练行业专用模型，该计算机搭载英特尔®第四代至强®可扩展处理器和 Habana®Gaudi2®加速器，在 PyTorch 训练性能上提升 10 倍，计算机视觉和自然语言处理表现优于英伟达 A100。BCG 员工通过语义搜索功能，用户满意度提高 41%，结果准确性增长 25%，工作完成率提升 39%。
### 结语
无论是传统中小规模 AI 还是 AIGC 大模型，GPU 都不是唯一选择。英特尔®至强®CPU 及配套软硬件加速方案为企业在性能与成本间提供了平衡点。企业应根据业务特点选择合适的技术方案，而非盲目追求超大模型或算力集群。AIGC 时代已来，但真正的关键在于如何高效、经济、安全地应用 AI。