任意形态的计算
内容提要
Vercel推出Fluid计算系统，统一处理构建、沙盒和函数，支持每日1500万次构建和万亿请求。该系统由Hive硬件、Fluid镜像和Vercel Drives存储组成，能快速组装虚拟机、自定义环境并持久化数据，特别适合AI代理工作负载，实现即时启动和高效计算。
延伸解读
统一计算层的意义
Fluid将构建、沙盒和函数统一到一个计算层，意味着优化成果可以共享。例如，启动速度、隔离性或调度效率的提升，会同时惠及所有产品，无需为每个产品单独重建。这种架构减少了系统碎片化，让新计算形态的添加更加容易，对开发者而言，基础设施的迭代速度可能更快。
存储与计算分离的设计
Vercel Drives将存储与计算分离，使得数据可以独立于机器存在。这解决了传统虚拟机中数据随机器销毁而丢失的问题。对于需要频繁创建和销毁环境的AI代理，这种设计允许状态持久化，并在新环境中快速恢复，从而支持更灵活的工作负载。
面向AI代理的优化
文章强调Fluid特别适合AI代理工作负载，因为代理需要快速启动、隔离环境以及持久化状态。Hive提供预热的虚拟机，实现毫秒级启动；自定义镜像支持代理自带工具；Drives确保状态跨会话保留。这些特性直接回应了代理对计算资源即时性和安全性的需求。
Q&A
Vercel的Fluid计算系统是什么？
Fluid是Vercel推出的统一计算系统，用于处理构建、沙盒和函数等不同工作负载。它由Hive硬件、Fluid镜像和Vercel Drives存储组成，能够快速组装虚拟机、自定义环境并持久化数据，支持每日1500万次构建和万亿请求。
Fluid计算系统如何实现快速启动？
Fluid通过Hive提供预热的隔离虚拟机，通常已经处于就绪状态，因此可以即时启动。同时，Fluid镜像采用VHS（Vercel Hive Snapshot）格式，能够恢复而非启动，使得自定义机器在毫秒级内准备就绪。
Vercel Drives在Fluid中扮演什么角色？
Vercel Drives是Fluid的存储层，提供可移植、持久的存储，文件不绑定在单个机器上，而是随工作负载移动。这样，即使更换底层计算资源，也能在下一个会话中从上次停止的地方继续。目前Drives已支持沙盒，处于私有测试阶段。
Fluid如何适应AI代理的工作负载？
Fluid专为AI代理设计，能够快速组装虚拟机，提供安全边界和自定义环境，并确保持久化状态。代理可以立即获得所需机器，并在任务完成后快速启动新机器，从而加速代理的工作流程。
Fluid的计费方式有何特点？
Fluid采用Active CPU定价，即只在代码实际运行时支付CPU费用，而在等待数据库或模型响应时不收费。这有助于降低成本，尤其适合IO密集型工作负载。
Fluid与传统云计算有何不同？
传统云计算需要手动配置虚拟机，而Fluid能够根据工作负载自动组装机器，并支持自定义镜像和持久化存储。此外，Fluid的启动速度更快，适合需要频繁创建和销毁实例的AI代理等场景。
Fluid镜像的VHS格式是什么？
VHS（Vercel Hive Snapshot）是Vercel将用户镜像转换成的优化启动格式，它允许系统恢复而非启动，从而在毫秒级内准备好自定义环境。该技术也用于沙盒快照，并已被v0用于构建和运行开发环境。
