训练模型用GCP，推理服务放阿里云？聊聊AIGC时代的多云自由

AIGC 浪潮下，我团队面临一个新难题：我们想用 Google Cloud 强大的 TPU 训练模型，又想用阿里云为国内用户提供低延迟的推理服务。这个看似两全其美的想法，在传统单云架构下几乎是天方夜谭。这让我开始反思一个核心问题：我们是否必须与某家云厂商深度绑定，从而放弃选择更优方案的权利？

传统单云模式的困局

All-in 一家云厂商的模式，很快就让我们陷入了被动的困局。

• 严重的厂商锁定：业务一旦深度使用某云的专有服务，就像被焊死在平台上，迁移成本高到无法想象。

• 失去成本主动权：我们只能被动接受一家厂商的定价，完全无法享受市场竞争带来的价格红利。

• 限制业务上限：无法为业务的不同模块，选择不同云上最优的解决方案，只能被迫将就，牺牲性能或体验。

我的破局点：构建一个统一的应用管理层

我多年的梦想，就是能像用个人电脑一样使用云计算，只关心我的应用，不关心底层是哪家厂商的服务器。这个梦想，正通过一个统一的云操作系统变为现实。它的核心思想，是在所有云厂商之上，构建一个以 Kubernetes 为内核的抽象层，将底层复杂的云资源，变成可以随时替换的标准化资源池。

我是如何实现真正的多云自由的

我选择用 Sealos 来实践这个理念，它通过几个关键步骤，让多云部署和管理变得出奇地简单。

1. 首先，我在不同云上构建了统一的运行底座，彻底屏蔽了底层差异。 我用一条 sealos run 命令，就在阿里云和 GCP 的服务器上，分别快速安装了生产级高可用 Kubernetes 集群。无论底层是哪家云，我面对的都是完全相同的 Sealos 桌面和应用管理界面，操作体验完全一致。

2. 接着，我将应用打包成标准格式，实现了跨云的一键迁移。 我的应用，无论是用 DevBox 开发后一键发布的，还是用 App Launchpad 部署的，最终都变成了标准的 OCI 镜像。这意味着从阿里云迁移到 GCP，我不需要改一行代码，只需在新的集群上用相同方式点击几下重新部署即可。

3. 最后，我将 AIGC 工作流拆分部署，实现了业务优势的最大化。 我在 GCP 集群的 Sealos 上部署了计算密集型的模型训练任务，充分利用其 TPU 优势。同时，我在阿里云集群的 Sealos 上部署了延迟敏感的推理服务，为国内用户提供了最佳访问体验，整个过程就像在同一台电脑的不同文件夹里操作一样简单。

写在最后

所以，是时候停止纠结“哪家云最强”这种问题了。更高级的玩法，是建立自己的统一应用平台，不再被任何一家厂商绑定。

我的终极目标，就是把强大的云厂商，从我们必须依附的“房东”，降级为可随时替换、标准化的计算资源供应商。

在 AIGC 这个算力为王的时代，这种灵活调度的能力，才是我掌握在自己手中的真正战略主动权。