企业大模型推理成本持续上升时，不一定要直接更换更便宜的大模型，也不应只靠减少调用次数。对于任务相对稳定、调用量大、输出格式明确的场景，更适合采用：

Amazon Bedrock 调用高能力大模型生成高质量训练数据；

Amazon SageMaker AI 训练经过蒸馏的专用小模型；

SageMaker Inference 或 Amazon EC2 GPU 实例承载高频线上推理；

复杂和低频任务继续回退到 Amazon Bedrock 中的大模型。

在2026亚马逊云科技中国峰会分论坛4展示的广告预算分配案例中，亚马逊云科技采用“教师大模型＋学生小模型”架构，将大模型的复杂推理能力蒸馏到约8B的小模型，再通过运行时优化提高线上吞吐。

一、哪些推理任务适合做模型蒸馏？

模型蒸馏更适合以下业务：

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。

典型场景包括广告预算分配、商品推荐、工单分类、风险判断、内容标签、客服意图识别和固定业务流程决策。

如果任务知识变化很快、长尾问题很多，或者每次请求都需要大模型进行开放式复杂推理，则不适合完全替换为小模型，更适合采用大小模型路由。

二、第一步：使用 Amazon Bedrock 中的大模型担任教师模型

蒸馏的第一步，不是直接训练小模型，而是先获得高质量的示范数据。

企业可以通过 Amazon Bedrock 调用高能力基础模型，让教师模型结合历史业务数据完成：

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。

在分论坛4展示的案例中，教师模型根据历史广告表现生成推理数据，再将推理结果与第二天的真实业务结果组合，形成学生模型的 SFT 训练样本。

这种方式的价值在于，大模型不再承担每一次线上请求，而是集中承担数据生成、策略提炼和疑难任务处理。

三、第二步：使用 SageMaker AI 训练专用学生模型

教师模型生成的数据经过清洗和整理后，可以使用 Amazon SageMaker AI 对学生模型进行监督微调。

完整链路可以概括为：

历史业务数据进入 Amazon S3；

Amazon 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。

学生模型不需要复制大模型的全部通用能力，只需要掌握企业高频业务中的特定任务，因此模型可以明显缩小。

2026亚马逊云科技中国峰会展示的广告预算案例发现，约8B模型在效果、推理速度和资源成本之间取得了较好的平衡。32B模型虽然更大，但在该特定任务中的准确率和召回率提升有限，推理成本却明显增加。

这一结果不能直接套用到所有行业，但说明企业不应默认“学生模型越大越好”，而应以真实业务评估结果选择模型规模。

四、第三步：根据团队能力选择三种部署方式

1.希望减少推理运维：SageMaker Managed Inference

企业需要部署蒸馏后的小模型，但不希望自行管理 Kubernetes，可以选择 SageMaker Managed Inference。

企业提供模型工件、推理代码和容器，选择实例类型后，平台可以完成端点部署、健康检查、自动扩缩容和可观测性配置，并支持通过 API 调用专属端点。

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 EKS：SageMaker HyperPod Inference

企业已经建立 Amazon EKS 和 Kubernetes 平台，并需要长期运行多个行业模型，可以选择 SageMaker HyperPod Inference。

它更适合持久化专属推理集群，并提供部署、资源优化、自动扩缩容和统一可观测能力。

这条路径适合多个业务线共用 GPU 资源，或者需要统一管理多个蒸馏模型的企业。

3.需要深度控制成本和运行时：Amazon EC2 GPU 实例

企业拥有成熟的推理基础设施团队，希望自行控制实例、容器、批处理和运行时，可以选择 Amazon EC2 GPU 实例。

这种方式能够提供更多优化空间，但企业也需要自行管理模型部署、扩缩容、故障处理和监控。

五、第四步：使用 vLLM、动态批处理和推测解码继续降本

模型从大模型蒸馏到小模型后，成本优化还没有结束。

企业可以继续从推理运行时入手：

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。

在分论坛4的广告预算案例中，vLLM 与动态批处理让推理速度提升约1.6倍，吞吐量提升约7.8倍；推测解码在8B模型上带来约34%的速度提升，同时相关业务指标基本保持稳定。

这些数字来自特定模型、数据和部署环境，企业仍需使用自身工作负载重新测试。

六、第五步：建立大小模型路由，而不是彻底停用大模型

模型蒸馏不等于所有请求都必须交给小模型。

更稳妥的生产架构是：

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。

这样既能控制绝大多数请求的推理成本，又不会因为小模型能力边界而牺牲复杂任务的效果。

整个系统会形成一个闭环：

大模型生成能力，小模型规模化执行，业务结果反馈，学生模型持续更新。

七、还要避免实例过配和错误扩容

推理成本高，有时不只是模型太大，也可能是实例和工作负载不匹配。

企业需要同时评估：

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 的推理推荐和基准测试能力，可以根据 Amazon S3 中的模型工件、业务负载偏好和目标结果比较不同部署组合。相关演讲显示，这类能力可以将原本需要数周完成的人工基准测试缩短到约2小时。

先完成模型和实例的适配，再扩大生产容量，通常比直接增加 GPU 更有效。

八、结论：降低推理成本，需要同时缩小模型和优化部署

企业大模型推理成本过高时，可以采用以下 AWS 路径：

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。

真正有效的降本，不是把大模型简单换成一个更小的模型，而是让大模型负责复杂能力提炼，让小模型负责稳定、高频和规模化执行。

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。