2025 年 12 月，全球科技圈的目光都聚焦在拉斯维加斯的 AWS re:Invent 大会。

几乎所有的重磅发布都围绕一个关键词展开：推理计算（Inference Compute）——从更智能分层的推理实例、面向大模型的高性能 GPU 集群，到为推理流量精细计费的调度编排方案，已经清晰地把“训练”和“推理”拆成了两条独立产品线。

行业分析机构也在给这一趋势盖章。Forrester 最新技术支出预测显示，到 2025 年，全球科技支出将增至 4.9 万亿美元，其中 Generative AI 和云服务是增长主引擎，AI 相关支出增速显著高于传统通用 IT 软件和算力投入。这意味着企业预算正在从“通用计算”转向“AI 推理能力”。

这背后的含义是：过去十年构建的那套以虚拟机、通用容器计算为中心的“云原生架构”，正在被一套“以推理为中心、以数据为核心”的新秩序重写。

💸 现状：多模型时代的“全家桶陷阱”

在 2025 年的今天，一家聪明的科技公司往往会这样组合自己的 AI 能力：

● 用 DeepSeek V3 写代码和做复杂推理，因为逻辑性强且有开源生态；

 

● 用 Kimi / Moonshot 读长文档，因为上下文窗口极大且专门优化了长文本推理；

 

● 用 MiniMax 处理语音交互，因为拟人度高、延迟低，适合做实时 Voice Agent。

 

但架构上，这往往会演变为一个“钱包黑洞”。

痛点一：数据孤岛（Data Silos）变成“跨云税”

Kimi 和 Moonshot 这种长文本模型，为了支撑 20 万字甚至 256K Token 级别的上下文，需要靠重度的存储和带宽支撑，很多团队会优先部署在某一家云上以减少内部数据搬运。

Moonshot 的长文本引擎在处理 200K 字级别文档时，能把特定分析任务的推理速度提升数十倍，但前提是相关数据尽可能在同一侧；一旦你的主数据还留在另一家云的对象存储里，跨云 Egress (流量流出) 成本很快就会压过“推理性能带来的收益”。

现实中常见的情况是：DeepSeek 部署在阿里云，Kimi / Moonshot 使用另一家的推理平台，原始业务数据却还躺在 AWS 或传统存储上。每一次“让模型跨云读一次数据”，账单上都会用一行行的流量费提醒你：多模型的技术红利，正在被“跨云税”一点点吃掉。

痛点二：厂商锁定（Vendor Lock-in）的 2.0 版本

传统的锁定是“算力”和“数据库”层面的，现在进入了“数据+模型内网”的捆绑阶段。很多云厂商的宣传话术是：“把数据都放在我这里，用我的大模型内网免费调用。”

听起来很香，但一旦你把 PB 级的非结构化数据和日志都沉淀进去，再叠加上专有格式的表、特征库和内部工具链，你就从“迁移难”变成了“几乎迁不走”。当开源模型（比如最新一代的 DeepSeek、Llama 或 Kimi K2 等）在价格或效果上有明显优势时，你会发现自己没法“说换就换”，因为迁移数据本身就要付一笔巨额“赎身费”。

🛡️ 破局：为什么你需要一家“数据瑞士银行”？

在金融世界，富豪们把钱放在瑞士银行，是为了一个词：中立。

在 AI 时代，你的企业数据（文档、日志、音视频、业务资产）就是黄金，而 模型只是加工黄金的各种锤子——今天可能是 Kimi 的长文本引擎，明天可能是 MiniMax 的语音代理，后天又换成了更便宜的开源组合。

锤子可以天天换，但黄金必须放在一个绝对安全、中立、且随时可以分发到任意“锤子”手里的地方。

这正是 七牛云 在 2025 年把 “Unified Data Lake（统一数据湖）” 推到台前后，开始被 CTO 圈子频繁提起的原因：它不抢模型赛道，只专注做一个“中立的、面向多云和多模型的非结构化数据底座”。

从定位上看，七牛云更像是 AI 时代的“数据瑞士银行”：

1. 绝对中立： 不自研大模型，而是通过对象存储 Kodo、CDN 和数据管理服务，对接不同云厂商上的推理集群，让同一份数据可以被 DeepSeek、Kimi、GPT 等多种模型按统一接口访问。

 

2. 拒绝锁定： 数据统一存放在中立存储中，算力在哪家云上、模型是商用还是开源，都可以随时调整，相当于把“数据主权”握在企业自己手里，而不是交给某一家云厂商的全家桶套餐。

 

3. 成本透明： 存储按量计费，冷热数据自动分层归档；借助全球加速网络，把跨区域、跨云的数据读取成本控制在可预测的范围内，避免在账单上出现意料之外的“带宽黑洞”。

 

🔮 2026 战略建议：模型是日用品，数据是资产

在 2025 年之后，技术圈越来越达成共识：“Model is commodity, Data is asset.”（模型是日用品，数据是资产）。

原因很简单：

一方面，像 Kimi K2 这样万亿参数 MoE 架构的大模型已经在开源生态中出现，通过只激活几十亿参数实现高性价比推理，模型侧的“参数规模+价格战”正在变成常态。

另一方面，Moonshot 的长文本引擎、MiniMax Speech 2.6 的 250 毫秒级语音响应，表明“单点模型能力”正在被快速追平，真正的壁垒转向了谁掌握了更完整、更干净、更可流动的数据资产。

如果希望在 2026 年保留“随时切换更好/更便宜模型”的自由，基础设施层面必须现在就做几件事：

1. 存算分离： 不要再把所有数据绑到某一家计算云的专有存储和内网之中，而是优先把非结构化数据沉淀到中立的统一数据湖，再通过多云网络把算力拉到数据附近。

 

2. 中立底座： 选择像 七牛云 这样专注存储和内容分发、不自研大模型的第三方作为“数据主权”的承载方，在架构上给未来的模型更换、云厂商更换提前预留空间。

 

3. 多云策略： 在推理层明确规划“主云+备云+开源方案”的组合。

 

AWS re:Invent 2025 上针对大模型推理做的性能、调度和计费改造，只是一个起点，它释放的信号是明确的：从“云计算”到“推理计算”的迁徙已经开始，下半场的胜负将由谁真正掌握数据主动权来决定。

一个简易的自查标准是： 如果你的“跨云流量费+专有存储成本”已经接近或超过整体存储成本的 20%，就意味着你的架构正在被锁定在某个“全家桶”里，是时候认真评估是否需要把数据迁回一个中立的数据湖了。

 

互动话题：

你们公司现在主要依赖哪几家的 AI 模型？在长文本（例如 Kimi）、语音交互（例如 MiniMax）、代码推理（例如 DeepSeek）这些场景中分别是怎样组合的？

如果明天其中一个模型突然涨价或者某个云区出现故障，你的系统能做到“几天之内切到另外一家”吗？欢迎在评论区聊聊你现在最真实的焦虑。