一、案例背景
1.1 Cloudflare公司概况
Cloudflare成立于2009年，总部位于美国旧金山，是全球领先的边缘计算与网络安全服务提供商。截至2026年，Cloudflare运营着覆盖全球120多个国家、330多个城市的边缘网络，每天处理超过数万亿次的请求。公司于2019年在纽约证券交易所上市（NYSE: NET），2025年全年营收突破30亿美元，同比增长约30%，市值稳定在500亿美元以上。
Cloudflare的核心业务包括内容分发网络（CDN）、DDoS防护、域名解析（DNS）等，但其战略重心正逐步从网络基础设施向计算基础设施延伸。2022年推出的Cloudflare Workers无服务器计算平台，已吸引超过200万开发者，成为AWS Lambda等传统无服务器服务的有力竞争者。2025年，Cloudflare推出Workers AI推理服务，正式切入AI算力赛道。
1.2 AI智能体发展的算力瓶颈
2025年以来，AI智能体（AI Agent）从概念验证走向规模化部署。据Gartner预测，到2028年，全球将有超过15%的日常工作决策由AI智能体自主完成，而2024年这一比例不足5%。然而，AI智能体的规模化部署面临一个根本性挑战：传统基于容器的部署模式无法支撑”数亿乃至数十亿个并发智能体”的算力需求。
以OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude系列为代表的大语言模型，其推理过程需要大量的GPU算力。但AI智能体与传统API调用不同，它们需要持久化的运行环境——能够记忆上下文、调用外部工具、读写文件系统、在长时间内保持状态。这意味着每个智能体都需要一个”虚拟计算机”，而不仅仅是无状态的函数调用。
传统解决方案是使用容器（如Docker）或虚拟机（VM）为每个智能体提供隔离环境。但容器启动时间通常需要数百毫秒到数秒，内存开销在数十MB到数百MB之间。当智能体数量达到千万级时，全球现有的数据中心算力将被迅速耗尽。据估计，支持10亿个并发智能体需要约1.2亿台服务器，这远超当前全球数据中心服务器的总和。
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