导语：
OSCHINA 报道，中国首个 AI 原生后端基础设施 AipexBase 正式开源；Cloudflare 宣布“前端、后端、数据库全部在 Worker 中运行”的新模式。后端工程面临两条路线：要么构建面向 AI 工作负载的专属平台，要么把全栈逻辑压缩到边缘运行时。两者共同指向“可观测、可治理、可扩展”的系统工程。
今日速览
- AipexBase 宣布开源，定位为 AI 原生后端基础设施，提供模型路由、Prompt 管理、向量检索、观测与安全等能力（OSCHINA，2025-10-23）。
- Cloudflare 发布最新博客，提出“将前端、后端、数据库全部部署在一个 Worker 中”，以边缘计算实现极致性能与简化部署（Cloudflare Blog，2025-04-08）。
- 腾讯云等厂商也在推进“云开发 AI Toolkit”，为智能编程提供后端服务与 API（雷峰网，2025-05-28）。
路线一：AI 原生后端平台
- AipexBase 特征：内置模型编排、提示模板、插件管理、会话存储、审计等模块，强调“安全、合规、可观测”。
- 应用场景：多模型协同（OpenAI+国内模型）、Agent 工作流、知识库问答、企业 Copilot。
- 工程重点：数据分域、提示与输出审计、向量库冷热分层、模型费用监控。
路线二：全栈 Worker + 无服务器数据库
- Cloudflare 模式：通过 Workers + D1/Hyperdrive/R2 组合，在边缘节点运行整套业务逻辑，减少跨区域延迟。
- 优势：部署简、成本低、全球一致性更易实现；同时可与 AI API、KV 存储联动，实现实时推理场景。
- 挑战：状态管理、冷启动、可观测性需要新的工具链；复杂业务仍需“函数拆分 + 统一治理”。
共同议题：可观测与治理
无论哪条路线，都必须把日志、指标、追踪、费用与安全接入统一平台：
- 零信任：对 API、模型、数据库访问实施最小权限与短期令牌。
- 成本与性能：建立“每请求成本”“每模型调用成本”仪表盘，与 SLO 挂钩。
- 回滚机制：Serverless/AI 工作流同样需要版本管理与金丝雀发布，不能以“运行时托管”为由忽视。
行动建议
- 评估业务类型，决定是建设 AI 原生平台还是拥抱边缘无服务器；必要时双轨并行。
- 建立统一的 Prompt/模型配置仓库，配合 CI/CD 推送到 AipexBase、Serverless 平台。
- 引入可观测平台，覆盖边缘 Worker、AI 平台、传统微服务，形成统一视图。
- 设计成本守护线，对模型调用、Worker 执行时间设置预算与告警。
延伸思考：组织与人才
- 平台团队重塑：需要既懂 AI 流水线又懂后端运维的“平台共建”团队，负责策略、安全、指标；
- FinOps 能力：无论是 AI 推理还是 Serverless，都应纳入 FinOps 框架，实时监控单位请求成本与模型调用账单；
- 培训体系：通过内部 Bootcamp 让后端工程师了解 AI 工作流、提示工程、模型风控；
- 供应商协作：与云厂商、开源社区建立共建机制，共享基准测试、最佳实践与应急预案。
指标样例
- 可靠性：关键 API 的 SLO、错误率、P99 延迟；
- 成本：模型调用成本、Worker 执行时长、存储与带宽开销；
- 交付：功能上线周期、回滚次数、自动化测试覆盖率；
- 风险：数据泄露事件、权限滥用、模型输出违规次数。
结语
后端架构正站在新的十字路口：既要支撑 AI 爆发，又要拥抱边缘与全栈无服务器。关键在于，任何技术选择都必须纳入统一的工程治理与观测框架，才能在创新与可控之间取得平衡。
参考事件
- OSCHINA：《AipexBase，中国首个AI 原生后端基础设施正式开源》，2025-10-23。
- Cloudflare Blog：《您的前端、后端和数据库现在全部集中在一个 Cloudflare Worker 中》，2025-04-08。
- 雷峰网：《腾讯云推出云开发AI Toolkit，国内首个面向智能编程的后端服务》，2025-05-28。
