Read AI 使用基于 AWS Graviton 的实例快速实现新功能创新

Read AI 成立于 2021 年，致力于在用户的日常工作场景中提供人工智能 Copilot，包括通过人工智能生成会议总结、转录文本和重点内容，为团队提升会议、邮件和消息的价值。仅在 2024 年，Read AI 的业务增长就达到 730%，比同行企业快 26 倍，在网站流量方面位居行业榜首。

Read AI 一直在迅速推出客户需要的新功能，例如，与 Google Meet、Zoom、Slack、Microsoft Teams、Salesforce、Hubspot、Gmail、Outlook、Jira 和 Confluence 等商业应用程序进行自定义集成功能。因此，通过用户之间的口碑传播，该公司实现有机增长，一直处于行业领先地位。2023 年，Read AI 已经历了一段时间的持续增长，拥有二十多名员工，为数百万名客户提供服务，但同时，Read AI 仍是一家处于种子阶段的初创企业。因此，公司迫切需要找到一种高效且经济的方式来试验、扩展和发布新功能。

Read AI 评估了几种专有 CPU 类型，并于 2023 年 12 月决定将其 CPU 工作负载迁移至 Graviton 实例。Read AI 联合创始人兼首席技术官 Rob Williams 表示，“基于 AWS Graviton 的实例经济高效，其可用核心提供了我们所需的计算能力，无论您在何处工作，都能为您提供 AI Copilot 功能。”“我们以较低的总成本获得了极高的吞吐量。”

Read AI 于 2023 年 12 月开始迁移至 Graviton 实例。截至 2024 年 10 月，Read 的活跃用户增长了 700％ 以上，89％的 CPU 工作负载已在 Graviton 实例上运行，占其总工作负载的 41％。该公司计划将所有可兼容的 CPU 工作负载迁移到 Graviton 实例上。Williams 说，“将服务迁移到 Graviton 实例后，我们不需要额外进行任何调试或其他操作，基础设施成本立刻降低了 20％。”

此外，Read AI 还通过 Graviton 实例大幅提升了性能。Williams 说，“在各个方面，我们使用 Graviton 实例获得的性能提升都稳定地高于使用 x86 产品的情况，同时灵活性也显著增强，远远超出了使用 GPU 实例集所能获得的灵活度。”“它们的标价更低，而且我们可以在单位时间内完成更多任务。因此，毫无疑问我们应该迁移到 Graviton 实例上。”

借助使用 Graviton 实例而实现的灵活性和性能提升，Read AI 加快了新功能的上市速度。开发人员能以低成本调动更多资源进行实验，而不必担心容量限制。Williams 说，“Graviton 实例能以我们开发人员熟悉的方式运行，并且因为它与开发人员使用的硬件更加适配，因此更适合许多开发场景。”此外，Read AI 还利用 Graviton 实例上的 CPU 运行许多工作负载，包括进行机器学习推理，因而能够快速采取行动。

这种快速实验能力是 Read AI 的核心优势，帮助其快速吸引新客户。客户只需点击几下鼠标，便可将 Read AI 环境与其他企业工具（如 Microsoft Outlook、Gmail 和 Microsoft Teams）连接。Williams 说，“我们让整个过程变得极其简单流畅。”“通过使用 Graviton 实例，公司成功提高了效率，我们的用户也受益匪浅。”

Graviton 实例在全球范围内均可使用，因此，Read AI 还能通过 Graviton 实例为国际客户提供支持服务。目前，约 30% 的 Read AI 客户来自美国以外地区，尤其是非洲和南美地区。借助 Graviton 实例，Read AI 可以帮助客户满足数据驻留法规的要求。Williams 说，“通过 AWS，我们能够支持多样化的客户需求，推出多样化的功能，因此几乎全部信息工作者都能从我们的产品中获益，无论他们身处何地、无论他们处于哪个行业。”