文章摘要
自从ChatGPT问世以来，大语言模型（LLM）相关技术对人工智能领域产生了深远影响，尤其是LLM推理（LLM Inference）和LLM服务（LLM Serving）的概念逐渐成为行业关注的焦点。LLM推理专注于模型本身的执行，即根据用户输入生成预测或输出的过程，通常需要专用硬件支持，并采用量化或蒸馏等技术优化计算成本。而LLM服务则更侧重于支持大规模访问LLM推理的基础设施和软件系统，包括API接入、负载均衡、自动扩缩容等功能，旨在提升系统的可用性和用户体验。
在工程实践中，LLM推理和LLM服务的功能范畴常常相互交错，导致两者的边界模糊不清。例如，vLLM框架专注于优化LLM推理的内存管理和算力分配，而Kserve框架则通过提供模型服务的扩缩容能力和标准化数据平面协议，支持多用户访问和模型版本管理。尽管LLM服务通常需要集成LLM推理的能力，但两者并非简单的包含关系，而是各自独立且相互补充的技术领域。
Model Context Protocol（MCP）作为一种开放协议，旨在标准化AI模型与不同数据源和工具的连接方式。MCP的架构既涉及LLM推理的优化，也涵盖LLM服务的功能，例如连接外部知识库、提示词工程优化工具以及智能体等，从而提升LLM的运行时行为和交互体验。然而，MCP并非完全覆盖LLM推理和LLM服务的所有功能，而是两者的简单复合体，未来需要在功能覆盖、鉴权认证、负载均衡等方面进一步发展和完善。
展望未来，MCP的发展方向可能包括将LLM推理划分为后端服务，专注于模型运行时优化，而将LLM服务划分为前端服务，聚焦于工程技术优化和用户体验提升。这种分离有助于两个领域独立演进，并引入前沿技术成果，从而更好地实现MCP作为连接AI模型与应用的桥梁作用。这一分析为理解MCP的未来发展提供了重要视角，同时也为LLM技术的进一步创新和应用奠定了基础。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★★★★☆
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