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使用AWS Graviton实例快速创新新功能
Read AI是一家生产力AI公司，面临基础设施成本上升同时需提升性能和可扩展性的挑战。为此，他们采用基于AWS Graviton的EC2实例，使基础设施费用降低20%。这一战略举措不仅优化了运营成本，还促使其2024年活跃用户增长730%。通过利用Graviton实例，89%的CPU工作负载效率提升，使Read AI能够快速交付新功能并保持竞争优势，增长速度比行业同行快26倍。
基础设施成本降低
20%
来源披露
CPU 工作负载迁移比例
89%
来源披露
活跃用户增长
730%
来源披露
01
业务背景
Read AI是一家生产力AI公司，面临基础设施成本上升同时需提升性能和可扩展性的挑战。为此，他们采用基于AWS Graviton的EC2实例，使基础设施费用降低20%。这一战略举措不仅优化了运营成本，还促使其2024年活跃用户增长730%。通过利用Graviton实例，89%的CPU工作负载效率提升，使Read AI能够快速交付新功能并保持竞争优势，增长速度比行业同行快26倍。
02
遇到的问题
Read AI 在快速增长的背景下，需要降低基础设施成本，同时提升性能和可扩展性，以便快速试验并交付新功能，保持竞争优势。
03
AI 解决方案
Read AI 将其 CPU 工作负载迁移到 AWS Graviton 基于实例上，无需额外调优即实现降本增效，充分利用 Graviton 实例的性价比和弹性，支撑 AI copilot 的全球交付。
04
实施结果
基础设施成本降低：20%（降低20%）
CPU 工作负载迁移比例：89%（89%的 CPU 工作负载运行在 Graviton 实例上）
活跃用户增长：730%（2024 年活跃用户增长 730%）
增速比较：26 倍（增长速度比行业同行快 26 倍）
新功能交付速度：快速交付（利用 Graviton 实例后，新功能上线速度显著提升）
05
风险与边界
未披露
“AWS Graviton–based instances were cost-effective, and the available cores provided the capacity we needed to deliver an AI copilot wherever you work.”
Rob Williams · Co-Founder and Chief Technology Officer, Read AI
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。