揭秘 Anthropic 如何降低 Claude 模型的训练与推理成本

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原创最新推荐文章于 2026-08-21 16:53:10 发布 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Anthropic协议感知静态编译：大模型推理的‘消失层’揭秘大语言模型推理正从通用计算范式转向协议驱动的确定性执行——这是一种将JSON、Markdown、SQL等结构化语义硬编码进计算图的底层重构。其原理在于跳过动态解析、注意力重调度与输出校验等冗余环节，通过Tokenizer级协议识别、Embedding结构感知初始化及编译时Attention Mask预生成，实现近乎零开销的前处理。该技术显著提升企业级场景下的延迟确定性与资源效率，尤其在金融核保、医疗报告、政务知识库等强结构化任务中释放出远超传统优化（如LoRA、vLLM）的工程价值。Anthropic的‘已阅读详情

01/引言

在 GenAI 时代，云成本达到了历史新高。这并不仅仅因为企业使用了更多计算资源，而是他们没有高效地利用这些资源。

根据 Harness 的研究，预计今年的企业云支出浪费将高达 445 亿美元，相当于每分钟烧掉 8.5 万美元。

Anthropic 是一家 AI 初创公司，总部位于旧金山。目前是硅谷最受欢迎的人工智能公司之一，最新一轮估值为 615 亿美元，业内排名第二，是 OpenAI 最大的竞争对手。

作为 Claude 模型背后的创造者，Anthropic 早已成为 AI 模型领域的明星选手。

Anthropic 首席工程师 Nova DasSarma 透露，他们几乎完全在 Kubernetes 和 Karpenter 上工作，“从训练到数据，再到推理”。

每天成千上万的模型训练任务、数据预处理流程、推理请求，需要跑在极其庞大的 Kubernetes 集群之上。而如何在保证性能的前提下优化成本，成为他们基础设施团队的核心命题。

在 AWS re:Invent 大会上，DasSarma 分享了他们使用 Karpenter 优化资源调度、提升基础设施敏捷性的全过程。

Anthropic 的 AI 模型使用了多种类型的 AWS 实例。在使用 Karpenter 之后，他们几乎做到了将 AWS 成本减半。

“在按需实例的基础上，我们实现了 40% 的年度成本下降，这主要得益于 Karpenter 能够灵活调度多种实例类型，以及我们广泛采用 Spot 实例，” DasSarma 表示，“而且整个过程中，我们完全不需要对 Cluster Autoscaler 进行任何调优。”

“Cluster Autoscaler 经常会卡在各种问题上，而 Karpenter 不会。它始终保持敏捷。”

今天，我们就来一起拆解这条“降本增效”的实践之路。

02/Karpenter 是什么？

Karpenter 由 AWS 于 2021 年推出并开源，并于2023年捐赠给 CNCF 社区。

简单来说，Karpenter 就是比 Cluster Autoscaler 更高效的弹性伸缩工具。

它能够根据 Pod 的实际需求，动态选择最合适的实例类型和可用区，自动创建和释放节点。

Karpenter 的核心工作机制包括：

监控未被调度的Pod：也就是那些被 Kubernetes 调度器标记为“无法调度”的 Pod；
评估Pod的调度约束条件：比如 CPU、内存需求，可用区限制，或者需要特定标签的节点；
智能按需配置节点：根据实际资源和约束，自动选择合适的实例类型并启动节点；
节点闲置时自动移除：避免资源闲置造成浪费，实现“要多少用多少”。

相比 Cluster Autoscaler，Karpenter 启动更快、调度更灵活，能在提升性能的同时显著降低成本，特别适合与 Spot 实例搭配使用。

它不依赖预定义的 NodeGroup，而是根据实际调度需求，即时自动选择最合适的实例类型和可用区，特别适合多样化、资源需求动态变化的工作负载，比如大模型训练、批处理、弹性推理等。

从 Cluster Autoscaler 迁移至 Karpenter 的经典案例之一是 Grafana（我们曾介绍过，点击此处查看详细案例）。

最初他们使用 CA，但很快发现 EKS 集群的效率和弹性受到限制：实例类型选择不够灵活，无法同时扩缩多种类型；一旦 Spot 实例不可用，也无法自动回退到按需实例，甚至导致服务中断。

03/Anthropic 的 K8s 策略

S3 替代持久卷

在谈及 Anthropic 如何在 AWS 上部署 Kubernetes 集群时，Nova DasSarma 表示：

“我们用 Karpenter 来为 Dask 和 Spark 的工作负载调度 Spot 类型的 EC2 实例。”

整个数据处理流程大致如下：

从原始数据桶中读取数据；
对数据进行分词处理；
将处理结果写入 S3 上的分词结果桶；
然后再将其送入更高性能的加速型 EC2 实例（如 P4d、新一代的 P5 以及 Trainium）上进行模型训练。

“这些任务全都运行在 EKS 里。”

在模型训练环节，Anthropic 并不使用传统的 PV（Persistent Volume，持久卷）来存储模型 checkpoint，而是直接将 checkpoint 保存在 S3 上：

“我们其实不怎么用 PV，因为我们发现直接使用 S3 的性能就已经足够了。”

多实例混用

关于为什么放弃 Cluster Autoscaler 转向 Karpenter，DasSarma 进一步解释了他们的演进过程：

“过去我们使用 Cluster Autoscaler，会为特定的 Spark 作业预定义一组固定的 R5 实例。可问题是，我们经常会遇到容量不足，或者资源配比（CPU/内存比例）不合适的情况。”
“而现在有了 Karpenter，我们可以直接表达工作负载对资源的需求，比如更高 CPU 比例、更大内存等，而不用手动去挑选具体的实例类型。”

此外，Anthropic 也在实践中混用了 Spot 实例、按需实例和预留实例，进一步优化了整体成本结构。

最终的结果也非常亮眼：

“和完全使用 On-Demand 实例相比，我们实现了 40% 的年度成本下降，这得益于 Karpenter 对实例类型的灵活选择能力，以及我们更广泛地使用了 Spot 实例。”

“这过程中完全不需要对 Cluster Autoscaler进行手动调优，Cluster Autoscaler 经常在各种地方卡住。Karpenter 就不会这样，它一直很‘灵敏’。”

04/ 企业级生产可用的 Karpenter：CloudPilot AI

Karpenter 在调度灵活性和响应速度上表现出色，但在企业级落地中仍存在一些关键短板：如仅支持单可用区调度，无法应对区域性容量不足；Spot 实例中断只依赖 AWS 提供的两分钟通知，缺乏提前预警能力；在稳定性与成本之间也难以灵活权衡。

CloudPilot AI 在此基础上进一步增强，支持最长 45 分钟的 Spot 实例中断预测，并具备跨可用区的智能调度能力。它还内置 Pod rightsizing 功能，同时根据策略自动混合使用按需和 Spot 实例，结合实例类型多样化选择机制，提升可用性与成本效率。

此外，CloudPilot AI 提供了稳定优先、成本优先等多种调度策略，并对多副本服务强制执行反亲和策略，自动实现副本打散，因此无需修改原有 workload 即可实现高可用调度，应对灵活多变的应用场景。

CloudPilot AI 让 Karpenter 真正具备了企业级生产可用性，在稳定性、性价比和自动化程度之间实现全面升级。

更详细的功能解读，请参见：弹性伸缩从可用到好用，中间差了这 8 个关键点——CloudPilot AI 如何补齐？

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