應對異構芯片部署下的AI挑戰F5助企業推理服務更快、更省、更承壓

隨著人工智能（AI）大模型及智能體應用在企業端的全面落地，產業競爭的核心維度正發生深刻演變。據統計，截至2026年3月，中國日均詞元（Token）調用量已超過140萬億，相比2024年初的1000億增長超過千倍。這意味著AI已經從早期的模型展示、能力驗證，走向以實際調用、成本控制與產業落地為導向的新階段。

但與此同時，由于中國企業普遍采用異構芯片混合部署，在廣泛開展推理服務應用過程中的資源調度問題愈加凸顯，甚至成為AI應用規模化落地的關鍵挑戰。作為全球領先的應用交付和API安全解決方案提供商，F5中國率先推出本地化的基于詞元（Token）的負載均衡解決方案（ Token Based Load Balancing，以下簡稱“TBLB方案”），用于AI智能推理網關，幫助中國企業在算力資源高度復雜、異構基礎設施共存以及高并發需求常態化的情況下，確保推理服務更快、更省、更承壓，從而在AI時代創造更大的業務價值。

破局大模型落地挑戰:基于詞元（Token）的自適應調度

隨著DeepSeek、Qwen等大模型全面進入企業生產環境，算力過載、服務中斷以及高并發下的延遲波動，正逐漸成為制約AI應用規模化落地的關鍵因素。

特別是在異構芯片混合部署環境下，算力資源的使用效率與調度能力成為關鍵變量。一方面，算力、模型與推理框架之間的適配程度不一，使部分資源難以在實際業務中充分釋放性能；另一方面，不同算力之間存在結構性性能差距，增加了統一調度與資源匹配的復雜度；同時，傳統基于請求分發的負載均衡方式難以反映底層算力的實時狀態，容易造成資源分配不均，進一步放大性能波動與資源浪費。在多重因素疊加下，企業面臨的核心問題，已從“算力是否充足”轉向“算力能否被高效、穩定地調度與使用”。

F5 中國首推的TBLB方案就是為了破解這一難題，推動AI時代算力交付方式的升級。不同于傳統負載均衡（SLB）以“請求數”為核心的分發邏輯，TBLB方案以詞元（Token）數量及其對應的計算成本為基礎，對推理請求進行精細化調度，將不同長度、不同復雜度的任務分配至與之匹配的算力節點，從而有效避免資源空轉或局部過載。

在此基礎上，該方案引入基于詞元（Token）感知與GPU 動態壓力的自適應調度機制，能夠在運行過程中綜合評估推理任務特征與算力狀態，包括詞元（Token）規模、實時負載與利用率、隊列長度、KV Cache使用情況以及實例健康狀態等關鍵指標，并據此動態調整調度策略。通過這一機制，TBLB方案將復雜多變的推理負載轉化為可感知、可調度的算力資源，為企業AI業務構建起更加穩定、高效的推理服務基礎。

TBLB方案帶來三大價值：更快、更省、更承壓

依托以詞元（Token）為基礎的調度能力，F5中國首推的TBLB方案將原本復雜多變的推理負載轉化為更加可控的算力使用方式。借助這一能力，企業可以同時實現響應效率提升、資源利用優化以及高峰期業務保障，使“更快、更省、更承壓”從單點優化走向整體能力提升。

更快：以推理狀態感知驅動低延時體驗

AI應用的用戶體驗，主要取決于首詞元（Token）響應時間（TTFT）、單詞元（Token）生成時間（TPOT）以及端到端時延（E2EL）。傳統負載均衡無法感知推理過程中的真實運行狀態，而TBLB方案則通過對GPU負載、詞元（Token）隊列等關鍵指標的實時監測，避免請求被調度至“看似空閑、實際擁塞”的節點，從而有效降低等待時間。

在實際測試中，TBLB方案在多個行業場景中均表現出顯著效果：在新能源汽車場景中，TTFT降低約30%；在金融異構算力環境中，TTFT降低超過40%，同時推理吞吐能力同步提升。這表明，延時優化不再依賴單點性能提升，而是來自整體調度效率的系統性優化。

更省：釋放既有算力潛力，實現零成本擴容

在AI推理場景中，算力成本高昂已成為企業普遍面臨的現實問題。但在許多情況下，瓶頸并非絕對算力不足，而是算力資源未被有效利用。傳統調度策略容易導致資源分布不均：部分節點負載過高，部分節點利用率不足，整體效率難以提升。TBLB方案通過對算力池的動態感知與精準分配，使每一個請求都能匹配到當前最合適的執行節點，從而顯著提升GPU利用率。

在運營商測試場景中，在不增加任何GPU投入的情況下，系統并發能力從400 提升至 700，時延從20秒降低至180毫秒。這一結果表明，TBLB方案的價值不僅在于降低成本，更在于將原本被浪費的算力，轉化為可釋放的業務能力。

更承壓：高峰期優先保障關鍵業務

在企業實際環境中，多類AI應用通常共享同一算力資源池。系統在高負載狀態下的表現，決定了其是否具備生產級能力。如果缺乏有效的優先級調度機制，高峰期往往會出現“整體變慢”的情況，關鍵業務難以得到保障。

TBLB方案支持基于API Key、應用識別及策略規則的優先級控制機制，可在資源緊張時實現優先調度高優先級請求、限制或延遲低優先級任務，并在資源恢復后動態恢復流量。這一能力，使系統在高峰場景下不再被動承壓，而是具備可控的資源分配能力。

AI競爭的下半場：從模型能力走向調度能力

隨著AI從技術探索階段走向規模化應用，企業之間的競爭焦點也在發生轉移。模型能力依然重要，但決定AI能否真正進入生產系統并穩定運行的，是推理基礎設施的整體能力。響應是否足夠快速，資源是否得到高效利用，系統在高峰時是否仍然可控，這些因素正在成為新的關鍵指標。

在這一背景下，調度能力正成為新的關鍵變量。F5中國首推的TBLB方案并不只是一項產品創新，更代表了一種面向 AI 推理時代的基礎設施思路。以詞元（Token）為單位理解負載，以算力調度定義性能，正在成為新的技術共識。當詞元（Token）逐漸取代傳統流量成為核心計量單位，企業真正需要掌控的，將不只是模型能力本身，而是如何高效、穩定地調度每一次計算。