隨著生成式 AI 與邊緣運算需求爆炸性成長，企業在導入 AI 解決方案時面臨前所未有的挑戰：高昂的運算成本、資料隱私疑慮、模型部署的複雜性、以及延遲與可用性的問題。Cloudflare 作為全球最大的邊緣網路平台之一，針對這些痛點推出了一套完整的 AI 開發與部署生態系：Cloudflare AI。
其中的核心服務 Workers AI，為開發者提供低延遲、高可用的 AI 推論平台，讓 AI 模型能在全球數百個節點快速執行推論，真正實現 AI 靠近用戶端的願景。
一、Cloudflare AI 概觀：打造完整的 AI 基礎架構平台
Cloudflare 在 2023 年提出其 AI 策略，目標是在其強大的邊緣網路基礎上，提供「從模型部署、推論到監控」的完整 AI 解決方案。這套方案涵蓋三大核心元件：
- Workers AI：在 Cloudflare 的邊緣節點運行推論任務
- Vectorize 向量資料庫：支援語意查詢與搜尋應用（如 RAG）
- AI Gateway：集中管理所有 AI API 請求與效能監控
這套結構讓開發者不需管理基礎設施，即可安全、高效地將 AI 應用佈署至全球。
二、什麼是 Workers AI？
Workers AI 是 Cloudflare 於 2023 年推出的 AI 推論服務，允許開發者將各式 AI 模型部署到 Cloudflare 邊緣節點上運行。
主要特點如下：
- 無伺服器架構（Serverless）：開發者可直接透過 API 呼叫模型，不需管理硬體或容器。
- 分布式 GPU 網路：Cloudflare 與 NVIDIA 合作，使用 NVIDIA L4 GPU 部署於多個節點，支援高效能 AI 推論。
- 低延遲、高可用：模型推論可在距離用戶最近的節點上運行，提升回應速度。
- 開箱即用模型支援：支援 Meta、Hugging Face、OpenAI 等模型生態系，如 Llama 2、Code Llama、Whisper、Mistral 等。
- Python SDK 支援：提供 Python 套件，可快速整合進 AI 應用流程。
Cloudflare 表示，Workers AI 目前已全面開放正式版本（GA），支援 Hugging Face 的 LoRA 模型微調機制，進一步提升模型適應性與準確率。
三、與 Hugging Face 合作：模型選擇更多元
Cloudflare 與 Hugging Face 合作，提供數十種經過最佳化的開源模型，涵蓋語言理解、語音轉文字、圖片分類等場景。開發者可透過 Workers AI 的 API 直接呼叫模型，例如：
- 語音辨識：Whisper Tiny、Medium
- 文字生成：Llama 2、Mistral、Gemma、Phi-2
- 圖片分類：ResNet-50、MobileNetV2
- 程式碼生成：Code Llama
此舉大幅降低開發者訓練與部署 AI 模型的門檻，也提升了模型品質與效率。
四、Vectorize：建構語意搜尋與推薦系統的關鍵
Vectorize 是 Cloudflare 提供的向量資料庫服務，讓開發者能儲存、索引並查詢嵌入向量（embeddings），用於構建語意搜尋、推薦系統與 Retrieval-Augmented Generation（RAG）架構。
主要特性：
- 可與 Workers AI 整合：將輸入文字經 AI 模型轉換為向量後，即可儲存在 Vectorize 中。
- 即時查詢：支援高效的向量近似搜尋（ANN），適用於數百萬筆資料集。
- 資料私有化支援：適合處理企業內部知識庫建構或自有資料訓練的 AI 應用。
五、AI Gateway：一站式 AI API 管理與效能監控
Cloudflare AI Gateway 是針對 AI API 設計的流量管理與監控工具，特別適用於需要整合多種 AI API 的應用場景，例如：
- 整合 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Cohere 等大型語言模型提供者的 API。
- 控制 AI 使用成本與流量限制。
- 即時分析請求成功率、延遲時間與模型效能。
Gateway 串接簡單，只需更新原本 API 的 URL，即可獲得完整的觀測與控管能力。
六、典型應用情境
以下是常見的 Workers AI 應用案例：
- 客服系統：整合 RAG 與聊天機器人提供企業內部知識回應。
- 智慧搜尋：使用 Vectorize 架設產品語意搜尋功能。
- 語音筆記轉錄：透過 Whisper 模型處理音訊輸入。
- 程式碼自動化生成：使用 Code Llama 輔助開發流程。
七、Cloudflare AI 的未來發展
Cloudflare 表示未來將持續擴充 Workers AI 的模型支援清單、加強 LoRA 模型自訂能力，並支援更多地區節點部署 GPU。這意味著未來即便是在台灣，也能獲得更低延遲的 AI 推論服務。
同時，Cloudflare 也將強化其 AI 開發者工具鏈與整合，提升與現有 DevOps 工作流程的協作效率。
Cloudflare AI 透過 Workers AI、Vectorize、AI Gateway 三大支柱，為企業與開發者提供了真正全球化、低延遲且易於整合的 AI 解決方案。無論是建立智慧應用、改善使用者體驗，或是內部數據智能化，Cloudflare 的 AI 平台都已準備好迎接未來的 AI 應用浪潮。
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