在剛剛結(jié)束的GTC大會(huì)上，英偉達(dá)再次描繪了AI計(jì)算的未來方向——將強(qiáng)大的AI算力從集中式的數(shù)據(jù)中心擴(kuò)展到分布式的網(wǎng)絡(luò)邊緣，讓智能在更靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的源頭完成實(shí)時(shí)處理、推理與決策。這一轉(zhuǎn)變不僅意味著AI計(jì)算架構(gòu)的重構(gòu)，也預(yù)示著新一輪的產(chǎn)業(yè)變革正在發(fā)生：AI不再只存在于“云端”，而是滲透到每一個(gè)終端、每一個(gè)業(yè)務(wù)現(xiàn)場。

而在全球范圍內(nèi)，正在以這一趨勢為核心進(jìn)行布局的企業(yè)中，Akamai無疑是最具代表性的一個(gè)。

長期以來，Akamai憑借遍布全球的4200多個(gè)節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建了世界上最大的分布式邊緣網(wǎng)絡(luò)。如今，這一網(wǎng)絡(luò)正被重新賦能——從內(nèi)容分發(fā)的高速通道，進(jìn)化為AI推理的全球引擎。

（Akamai副總裁暨大中華區(qū)總經(jīng)理 李昇）

“AI的未來不再只屬于數(shù)據(jù)中心，而是要回到離用戶和數(shù)據(jù)最近的地方?！盇kamai副總裁暨大中華區(qū)總經(jīng)理李昇表示，這正是Akamai在AI時(shí)代的戰(zhàn)略核心——通過將英偉達(dá)的高性能AI基礎(chǔ)設(shè)施與Akamai的全球邊緣節(jié)點(diǎn)深度融合，Akamai正推動(dòng)AI計(jì)算真正走向“無處不在”的新階段。

Akamai的獨(dú)特優(yōu)勢，不僅是已經(jīng)全球部署的超過4200個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)。過去，這些節(jié)點(diǎn)更多用于加速內(nèi)容分發(fā)，如視頻流、網(wǎng)頁加載等，如今，它們正在被重新定義為“AI推理節(jié)點(diǎn)”。

“我們通過這些節(jié)點(diǎn)，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供低延遲的AI推理服務(wù)，同時(shí)在出口帶寬成本上實(shí)現(xiàn)超過20倍的節(jié)約?！痹诶顣N看來，相比主流云服務(wù)商，Akamai的架構(gòu)更貼近用戶終端，使得AI模型推理不必再回傳到中心云，從而顯著提升響應(yīng)速度與成本效率。

這種能力對于中國出海企業(yè)尤為關(guān)鍵。中國企業(yè)在全球范圍內(nèi)部署AI應(yīng)用，主要面臨三大痛點(diǎn)：其一是對低延遲與成本控制的高度敏感；其二是必須滿足全球合規(guī)性與數(shù)據(jù)本地化的硬性要求；其三則是對快速部署與簡化運(yùn)維的迫切需求。

基于這一觀察，Akamai攜手NVIDIA推出了 Akamai Inference Cloud ——一個(gè)融合NVIDIA頂級AI基礎(chǔ)設(shè)施與Akamai邊緣網(wǎng)絡(luò)的推理平臺(tái)。通過將NVIDIA頂級的Blackwell AI基礎(chǔ)設(shè)施與Akamai全球4200多個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)深度融合，將高性能推理能力帶到離用戶和數(shù)據(jù)源最近的地方，從根本上重新定義AI的可能性，幫助中國企業(yè)的出海AI業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)更低延遲、更高性價(jià)比、內(nèi)置合規(guī)與敏捷上市的綜合優(yōu)勢，從容應(yīng)對未來的行業(yè)變革。

值得一提的是，通過與NVIDIA的深度合作，Akamai正在把AI推理的邊界擴(kuò)展到前所未有的領(lǐng)域——讓AI從集中式的工廠走向分布式的世界。李昇透露，Akamai Inference Cloud將企業(yè)級AI工廠延伸至邊緣節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和處理的去中心化，并利用 Akamai 的大規(guī)模分布式邊緣位置將請求路由至最優(yōu)模型。這將使智能體能夠即時(shí)適應(yīng)用戶的位置、行為和意圖，并自主地實(shí)時(shí)完成協(xié)商、購買和交易優(yōu)化。

這種能力的價(jià)值，尤其在對延遲極為敏感的場景中得到了驗(yàn)證。AI智能體通常需要多次連續(xù)推理才能完成復(fù)雜任務(wù)，任何一次網(wǎng)絡(luò)延遲都可能影響最終體驗(yàn)。Akamai的邊緣原生架構(gòu)可提供近乎即時(shí)的響應(yīng)，讓智能體能夠以近乎人類思考的速度作出決策，特別是在金融風(fēng)控、實(shí)時(shí)支付以及工業(yè)制造等需要毫秒級響應(yīng)的場景中，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)真正意義上的“即時(shí)智能”。

更進(jìn)一步，Akamai Inference Cloud還將這種實(shí)時(shí)推理能力延伸至“實(shí)體AI”的世界——從無人駕駛汽車、工業(yè)機(jī)器人到智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施，所有這些系統(tǒng)都需要在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中進(jìn)行高速?zèng)Q策。Akamai的邊緣架構(gòu)讓這些設(shè)備能夠在本地完成數(shù)據(jù)處理與安全決策，有助于將從工廠車間、配送無人機(jī)到手術(shù)機(jī)器人和無人駕駛交通網(wǎng)絡(luò)的一切，轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蚺c人類進(jìn)行安全協(xié)作、響應(yīng)迅速的智能系統(tǒng)。

此外，Akamai也在通過智能化的任務(wù)編排，讓復(fù)雜的AI計(jì)算更加高效可控。常規(guī)推理會(huì)在邊緣通過 NVIDIA NIM 微服務(wù)即時(shí)執(zhí)行，而復(fù)雜的推理會(huì)利用集中式的 AI 工廠，所有這些都通過統(tǒng)一的平臺(tái)進(jìn)行管理，從而消除了基礎(chǔ)架構(gòu)的復(fù)雜性。

隨著AI深入企業(yè)核心業(yè)務(wù)，網(wǎng)絡(luò)安全成為另一個(gè)繞不開的話題。李昇坦言：“AI在提升效率的同時(shí)，也重塑了威脅格局——攻擊更智能、規(guī)模更大、目標(biāo)更明確。企業(yè)如果不及早構(gòu)建面向AI時(shí)代的安全體系，將面臨實(shí)實(shí)在在的業(yè)務(wù)中斷、數(shù)據(jù)泄露與財(cái)務(wù)損失?！?/p>

尤其是API安全，正在成為新的戰(zhàn)場。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，API濫用已成為企業(yè)最主要的安全威脅。而AI技術(shù)的普及讓攻擊更具自動(dòng)化特征，攻擊者可以利用AI生成惡意代碼或爬蟲腳本，導(dǎo)致API攻擊量同比增長24%。

“影子API”和“僵尸API”同樣是企業(yè)最容易忽視的安全盲點(diǎn)，往往因?yàn)槿狈梢娦远L期暴露風(fēng)險(xiǎn)。此外，合規(guī)要求的提升也讓安全從“建議”變成了“強(qiáng)制”。

“API防護(hù)的核心不再是傳統(tǒng)的單點(diǎn)防御，而是全生命周期深度防御?！痹诶顣N看來，這意味著安全策略必須覆蓋從開發(fā)、測試、部署到運(yùn)營的全過程，實(shí)現(xiàn)持續(xù)發(fā)現(xiàn)、實(shí)時(shí)防御和統(tǒng)一治理。

Akamai的API安全體系正是基于這一理念構(gòu)建的。其技術(shù)核心包括AI驅(qū)動(dòng)的持續(xù)發(fā)現(xiàn)能力、統(tǒng)一態(tài)勢管理視圖、運(yùn)行時(shí)防御機(jī)制以及基于OWASP API Top 10的主動(dòng)測試體系。Akamai甚至為AI應(yīng)用推出了專屬安全防火墻——Akamai Firewall for AI，用于防御提示詞注入、數(shù)據(jù)竊取等AI場景特有的威脅。

對于如何構(gòu)建面向AI時(shí)代的安全體系，李昇給出了三條核心建議：

第一，確立“AI安全優(yōu)先”的原則。AI模型和API接口已經(jīng)成為新的主要攻擊目標(biāo)，必須部署專門的安全設(shè)施來防御提示詞注入與數(shù)據(jù)竊取。

第二，構(gòu)建“深度防御”的協(xié)同體系。單一防火墻無法應(yīng)對復(fù)雜攻擊，企業(yè)應(yīng)采用覆蓋邊緣、聚合層和后端的全鏈路防護(hù)。Akamai正是以此架構(gòu)為基礎(chǔ)，從邊緣的AAP平臺(tái)到后端API Security，形成完整的縱深防御。

第三，將安全“左移”。也就是在AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)和開發(fā)階段就引入主動(dòng)發(fā)現(xiàn)機(jī)制，持續(xù)消除安全盲點(diǎn)。Akamai通過安全測試與自動(dòng)化掃描，讓企業(yè)能在產(chǎn)品上線前解決潛在風(fēng)險(xiǎn)，從而獲得最高的安全投資回報(bào)。

這些理念也得到了市場驗(yàn)證。在Forrester最新的微分段解決方案報(bào)告中，Akamai再次被評為“領(lǐng)導(dǎo)者”，這反映了其在零信任與深度防御領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)先地位。

從云到邊緣的轉(zhuǎn)變，最終要通過應(yīng)用場景來體現(xiàn)。在Akamai的客戶案例中，Monks公司是一家典型代表。作為以AI驅(qū)動(dòng)品牌增長的企業(yè)，Monks與Akamai合作，將AI推理能力部署在視頻采集源，實(shí)現(xiàn)了8K視頻直播的邊緣智能處理。不僅內(nèi)容處理效率顯著提升，用戶交互響應(yīng)也幾乎無延遲。

從GTC的全球舞臺(tái)到Akamai的實(shí)踐，可以看到一個(gè)清晰趨勢：AI的下一步不是“更大”，而是“更近”。

當(dāng)AI推理下沉到邊緣，企業(yè)能夠更敏捷地部署智能體、更經(jīng)濟(jì)地運(yùn)行全球化服務(wù)、更安全地保護(hù)核心數(shù)據(jù)。Akamai正借助其分布式網(wǎng)絡(luò)、完全集成的NVIDIA技術(shù)棧以及深厚的合規(guī)與安全體系，幫助中國企業(yè)在出海與轉(zhuǎn)型中獲得新一輪競爭優(yōu)勢。

“AI將無處不在，而Akamai的使命，就是讓這種智能無處不達(dá)。”李昇的這句話，也許正揭示了AI時(shí)代新的計(jì)算邏輯：當(dāng)智能與連接融合的那一刻，邊界正在被重新定義。（文章轉(zhuǎn)自：數(shù)字商業(yè)時(shí)代）