低延迟、高安全，Akamai如何用AI重塑企业数字化未来
全球4200多个边缘节点正将AI推理从云端中心推向用户身边，重塑企业数字体验的边界与可能。
在数字化浪潮席卷全球的今天，企业不仅追求数字化转型的速度，更关注实现过程中的延迟高低、安全强弱与成本大小。当传统的集中式云架构在AI时代暴露出延迟高、成本贵、数据迁移难等瓶颈，边缘推理正悄然重塑竞争格局。
作为拥有27年网络分发与安全经验的云服务提供商，Akamai凭借其全球广泛分布的边缘节点网络，正通过Akamai Cloud Inference 帮助企业客户在AI落地的最后一公里实现突破性进展——与传统超大规模云架构相比，吞吐量提升3倍、延迟降低60%，并且成本降低86%。
01 边缘推理：AI落地的下一个前沿阵地
随着AI技术从实验室走向产业化应用，企业逐渐意识到生成式AI的真正挑战不在于模型训练，而在于如何高效地进行推理部署。
推理工作负载正呈指数级增长，英伟达CEO黄仁勋预判：“AI推理工作负载规模将远超训练阶段，甚至可能达到后者的十亿倍。”
这种量级差异倒逼算力基础设施必须重构——传统中心化云架构在延迟、扩展性上已无法满足需求。
Akamai云技术部门首席运营官兼总经理Adam Karon用精妙比喻揭示了行业痛点：“训练如同绘制地图，需要集中式超算中心；而推理更像是实时导航，必须在靠近用户的边缘发生。”
Gartner预测，到2025年大约75%的数据将在集中式数据中心或云区域之外的地方生成。这一转变使企业更加需要利用更接近数据源头的AI解决方案。
02 四维突破：Akamai边缘推理的技术底座
面对传统云架构的局限性，Akamai Cloud Inference通过四个维度的技术创新，构建了强大的边缘推理能力。
异构算力集群：Akamai提供了一种多功能计算阵列，从经典CPU用于微调推理，到强大的GPU加速计算选项，以及定制的ASIC VPU。
通过与NVIDIA的深度整合，利用Triton、TAO Toolkit、TensorRT和NVFlare优化NVIDIA GPU上AI推理的性能。
智能数据治理：Akamai通过整合VAST Data实时数据访问、可扩展对象存储及Aiven/Milvus向量数据库技术，构建了支持检索增强生成（RAG）的智能数据架构。
这一数据管理堆栈能够安全存储微调后的模型数据和训练构件，在全球范围内实现低延迟的AI推理。
容器化敏捷部署：Akamai通过Linode Kubernetes Engine企业版与Akamai App平台，集成KServe、Kubeflow等开源工具构建容器化AI推理平台。
容器化AI工作负载实现了基于需求的自动扩展、提升应用程序弹性以及混合/多云可移植性，同时优化了性能和成本。
边缘Wasm运行时：通过与Fermyon等Wasm提供商合作，Akamai集成了WebAssembly技术，使开发者能够直接从无服务器应用程序执行LLM推理。
这使得客户能够在边缘执行轻量级代码来支持对延迟敏感的应用程序。
03 数字见证：边缘推理的性能革命
Akamai边缘推理解决方案带来的性能提升具体反映在三个关键指标上——延迟、吞吐量和成本。
在延迟方面，Akamai的边缘平台能实现95%互联网用户单跳访问，延迟控制在10毫秒左右，比传统中心云低10倍以上。
在智能驾驶等需要毫秒级响应的场景中，边缘推理能将决策时间控制在100毫秒内，满足机器速度级响应需求。
在吞吐量上，Akamai Cloud Inference运行在公司的大规模分布式平台上，能够持续提供每秒超过1PB的吞吐量，以满足数据密集型工作负载。
这一能力使得平台在处理视频直播、大规模并发请求时表现出色。
在成本优势上，Akamai凭借全球骨干网资源，将网络流量成本降至0.005美元/GB，比主流公有云低20倍以上。
按百万Token处理成本测算，Akamai能帮企业降低40%-60% 基础设施开销。
04 安全防线：为AI应用构筑专属防护
随着AI应用普及，传统安全措施已无法应对AI专属威胁。Akamai基于数十年安全经验，推出了专为AI场景设计的“Firewall for AI”。
AI应用面临的新型威胁包括：Prompt Injection攻击、AI特定的DoS攻击、有害输出与幻觉内容、数据泄露与模型窃取等。
这些安全漏洞可能导致企业敏感数据泄露，或品牌声誉受损。
Akamai Firewall for AI提供多层次防伪机制，能阻隔敌对输入、未授权查询、大规模数据爬取，防止模型操控与数据外泄。
其即时威胁侦测功能，可动态侦测Prompt Injection、模型滥用等攻击手法。
同时，Akamai还在边缘侧提供双向安全管控——既能对API调用进行权限验证，也能对AI返回内容的合规性与安全性进行审核，实现全流程双向安全防护。
05 场景落地：从虚拟试衣到智能驾驶
Akamai边缘推理技术已在多个行业实现突破性落地，展现出其广泛的适用性和变革性影响。
在媒体娱乐行业，Akamai与营销技术企业Monks合作，处理8K视频直播场景。
系统实时采集多路比赛直播信号，通过AI自动识别精彩瞬间并生成数字图片资产，同时保障视频流通过5G网络实时直播。
在电子商务领域，一家全球领先电商平台在Akamai边缘GPU支撑下，虚拟试衣功能的时延整体降低了20%。
传统推荐系统依赖中心化云处理用户数据，往往存在10-20秒延迟；而通过边缘节点，可在毫秒级内生成推荐结果，大幅提升转化率。
在智能驾驶领域，边缘推理正发挥关键作用。无人驾驶系统若依赖百公里外的中心云，延迟可能达数百毫秒，足以引发安全事故。
而Akamai边缘推理能让决策在100毫秒内完成，满足机器速度级响应需求。
在金融行业，边缘推理支持实时欺诈检测——用户交易数据在本地边缘节点处理，既降低延迟，又避免数据跨境传输带来的合规风险。
06 中国策略：聚焦出海企业，提供三位一体支持
针对中国市场，Akamai Inference Cloud将核心发力点锁定在“企业出海”场景，通过定制化布局解决中国企业的特殊痛点。
Akamai亚太区与全球云架构师团队总监李文涛指出：“中国企业出海时，不仅需要高性能算力，更面临数据合规、本地化服务的挑战。”
Akamai的分布式架构能确保用户数据在目标市场本地处理，满足GDPR、CCPA等国际合规要求。
服务层面，Akamai组建了以技术人员为主的支持团队——超过2/3员工为技术岗，结合多年出海服务经验提供“顾问式咨询”，并通过全球办公室实现24×7时区覆盖。
对于与国内云厂商的关系，李文涛强调“合作大于竞争”：“市场空间足够广阔，许多本土云厂商也会使用Akamai的边缘能力支撑海外业务。未来我们希望通过技术互补，共同推动AI推理在全球市场的普及。”
基于覆盖130多个国家、4200多个节点的全球网络，Akamai将AI推理能力部署至更靠近用户和数据的边缘，让智能驾驶的实时决策、电商的虚拟试衣、金融的毫秒级反欺诈成为可能。
在可见的未来，随着AI推理需求继续从中心向边缘扩散，Akamai的分布式架构或将重塑万亿美元规模的AI市场格局。
核心云训练、边缘云推理的协同模式，不只是技术架构的升级，更是智能世界运行方式的进化。
|
|
|周边二手车|手机版|标签|新闻魔笔科技XinWen.MoBi - 海量语音新闻!
( 粤ICP备2024355322号-1|
粤公网安备44090202001230号 )
