传统的云基础设施是为行为稳定、可预测的人类用户设计的，但随着人工智能（AI）代理的兴起，这一切正在改变。AI代理的工作模式是瞬时、爆发性的，这要求基础设施能够快速响应并按需伸缩。为此，行业正在进行一场重构，核心思路是将计算与存储分离，允许系统在任务激增时瞬间扩容，在闲置时缩减至零，从而大幅降低成本。这不仅是AWS等巨头的技术更新，更预示着整个互联网的底层逻辑正转向优先适配机器流量。
为何需要变革：人类与机器的根本差异
云基础设施长期以来都是围绕人类的稳定使用模式构建的，例如搜索、点击和观看流媒体。但AI代理的行为模式完全不同。
- 爆发性活动： AI代理可以在几秒钟内激活数百个子任务，同时查询数据库、搜索文档和调用API。
- 瞬时性： 它们来得快，去得也快，活动呈现出极端的波峰和波谷。
- 不可预测性： 传统的系统无法预知代理任务何时会突然涌入。
“它们（AI代理）会在毫无征兆的情况下流量激增，也会在不经意间转入闲置。企业需要的是一种能够跟上节奏，又不必为闲置计算资源付费的搜索服务。”
现有的基础设施并非为此类工作负载而设计，强行使用会导致效率低下和成本高昂，因为企业必须时刻为可能出现的流量高峰预留并支付计算资源，即使这些资源在大部分时间里都是空闲的。
解决方案：解耦计算与存储
为了应对这一挑战，AWS 推出了新一代的 OpenSearch Serverless 服务，其核心技术变革在于 将计算与存储解耦。
这个改变带来了关键优势：
- 即时扩容： 当AI代理触发任务时，计算资源可以在几秒钟内迅速扩展，以应对流量爆发。
- 缩减至零： 当代理闲置时，计算资源可以完全缩减到零。
- 成本效益： 用户只需为实际使用的计算资源付费，彻底告别了为闲置资源买单的模式。
这就像过去你总要为一个固定的停车位付费，无论你是否停车。而现在，你只需在你停车时按时计费。
一场全行业的重构
亚马逊的举动并非个例，这反映了整个科技行业正在发生的深刻转变。越来越多的公司意识到，为人类设计的互联网基础设施在AI代理日益增多的世界里已力不从心。
- Databricks 和 Snowflake： 正在将自己重新定位为面向企业数据的AI记忆和检索系统。
- 微软 Azure： 推出了旨在处理AI代理流量爆发的更新。
- Cloudflare： 也在近期推出了旨在为AI代理提供持久化环境和即时可扩展性的基础设施。
未来展望：机器流量将超越人类
目前，AI代理产生的流量占比仍然较小，但机器生成的总流量已相当可观，并注定会继续增长。Cloudflare 的数据显示，在过去六个月中，机器人流量占总 HTTP 流量的 31%。
行业预测指出：“非人类流量将在 2027年上半年 的某个时候超过人类流量。”
随着谷歌等公司允许用户将更多日常任务（如购物研究、预订旅行）委托给AI，以及企业在内部和面向客户部署更多代理，机器之间的自主通信将成为常态。这场围绕AI代理的基础设施重构，将使代理的部署和运行变得更便宜、更容易，从而进一步加速一个由机器主导的互联网时代的到来。