降低推理成本新思路：探讨端云协同的模型分割架构
komorra · reddit · 2026-08-10
一位开发者提出了端云协同推理的架构设想，旨在应对当前AI推理成本过高的问题。
核心思路是将闭源/专有模型的推理计算拆分，把部分模型权重或模块保留在客户端本地运行，其余部分放在服务器端。这种做法有望将部分算力负担从数据中心转移到用户硬件上。
实现该方案的一种假设是分别训练客户端和服务器端模型，两者通过网络协议以张量或隐式表征进行通信。作者认为这种标准化的中间通信协议未来甚至能支持一对多、多对多的灵活部署，并就此向社区征求可行性意见。
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