主要观点：如今多数利用人工智能模型的项目需大量计算资源，新模型常需更多资源，如 DeepSeek 虽有竞争力但仍逊于大模型，传统部署 AI 需管理复杂基础设施，这成为痛点和限制因素，Modal 可解决此问题，它是无需手动设置基础设施的 AI 工作负载平台，通过 Python SDK 定义工作流，以容器方式运行代码，抽象服务器和集群配置，可在云端运行代码且无需关注基础设施，还能实现无服务器 GPU 加速和扩展、处理大量数据等功能，对 AI 发展和云采用有战略意义，在多个领域有实际应用案例，代表新型云平台，虽降低了构建复杂 AI 服务的门槛，但在某些情况下用户仍可选择自己管理基础设施。
关键信息：

• 传统 AI 部署需管理复杂基础设施，成为痛点和限制因素。
• Modal 是无需手动设置基础设施的平台，可在云端运行代码。
• 通过 Python SDK 定义“apps”和“functions”，容器运行代码，抽象配置。
• 可实现无服务器 GPU 加速和扩展，支持多种 GPU 类型。
• 提供“Modal Volumes”处理大量数据，可挂载存储卷。
• 对 AI 发展和云采用有战略意义，降低进入门槛，推动相关讨论。
• 在多个领域有实际应用案例，如 Suno 和 Sphinx Bio。
  重要细节：
• 以定义运行 Flux 模型的图像为例说明在 Modal 中如何在 Python 代码中定义容器。
• 区分临时 App 和部署 App，以及如何根据需求选择。
• 介绍 Modal 基于 Rust 的容器运行时，启动容器速度快。
• 说明“Modal Volumes”的作用及与其他数据访问模式的区别。
• 举例说明 Modal 如何帮助 Suno 实现规模扩展和成本控制，以及 Sphinx Bio 如何利用 Modal 进行蛋白质折叠计算。