還是那個(gè)Akamai，只是多了AI的底色

作者：王聰彬

最近，Akamai在大中華區(qū)完成了一次關(guān)鍵的人事調(diào)整，張軻履新大中華區(qū)副總裁，全面負(fù)責(zé)區(qū)域戰(zhàn)略與業(yè)務(wù)拓展。

在Akamai的14年中，張軻親身經(jīng)歷了中國企業(yè)國際化的熱潮、也參與到很多客戶及合作伙伴的業(yè)務(wù)增長過程中。從CDN到云，再到安全與邊緣計(jì)算，他所經(jīng)歷的，不只是Akamai能力邊界的擴(kuò)展，更是整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施形態(tài)的演進(jìn)。

如今，Akamai大中華區(qū)已經(jīng)是Akamai在全球（除北美以外）最大的區(qū)域，并且Akamai也在持續(xù)加碼AI的相關(guān)投入。

在云計(jì)算側(cè)，Akamai與NVIDIA建立戰(zhàn)略合作關(guān)系，并在過去幾個(gè)月，在全球范圍加速部署“NVIDIA Blackwell RTX 6000 PRO”新一代NVIDIA基于推理優(yōu)化的GPU，將分布式網(wǎng)絡(luò)能力向AI推理場景延伸。

在安全側(cè)，Akamai圍繞AI內(nèi)容安全與基于AI本身安全解決方案進(jìn)行了能力的增強(qiáng)，在效率、準(zhǔn)確性與自動化水平上持續(xù)提升，使安全體系更貼合AI時(shí)代的復(fù)雜威脅環(huán)境。

Akamai大中華區(qū)副總裁張軻

從算力到調(diào)度，推理云能力正逐步展開

IDC數(shù)據(jù)顯示，到2027年，隨著AI的重心從模型訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理，80%的企業(yè)將部署分布式邊緣基礎(chǔ)設(shè)施，以提升AI應(yīng)用的延遲表現(xiàn)和響應(yīng)速度。

Akamai在AI時(shí)代的定位是，為客戶構(gòu)建智能基礎(chǔ)設(shè)施，幫助客戶從容的在AI時(shí)代去創(chuàng)新，希望在全球的任何地方都能夠幫助客戶構(gòu)建、保護(hù)和擴(kuò)展AI服務(wù)。

張軻指出，Akamai希望能夠借助過去20多年在全球積累的分布式計(jì)算網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建起一個(gè)全球最大的分布式及云安全的平臺，同時(shí)進(jìn)一步轉(zhuǎn)型成為全球最大的分布式AI推理的平臺。

Akamai AI推理云包括實(shí)時(shí)的AI推理、全球AI算力分布式負(fù)載、邊緣到核心AI算力的調(diào)度與管理等功能，主要有四個(gè)組成部分：

第一，算力。在與NVIDIA的合作下，Akamai引入英偉達(dá)RTX 6000 Pro Blackwell系列GPU，單卡最高可達(dá)4000 AI TOPS算力，并配備96GB ECC顯存，已能夠承載主流大模型的推理需求。GPU虛機(jī)出向流量費(fèi)用被壓低至0.005美元/GB，整體性價(jià)比相較同類方案實(shí)現(xiàn)了明顯提升。

第二，Akamai AI網(wǎng)關(guān)。承擔(dān)了大模型請求的全球調(diào)度與安全管理，通過語義緩存等機(jī)制，對高頻請求進(jìn)行復(fù)用與優(yōu)化，大幅降低Token使用成本。

第三，Akamai函數(shù)即服務(wù)。Akamai將函數(shù)計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)0.5ms的冷啟動時(shí)間，實(shí)現(xiàn)極速AI服務(wù)與響應(yīng)，并且?guī)椭脩魧?shí)現(xiàn)覆蓋全球邊緣的無服務(wù)器計(jì)算能力。

第四，Akamai分布式容器平臺?；谄淙蚍植际骄W(wǎng)絡(luò)，Akamai能夠?qū)⑷萜骰瘧?yīng)用部署在距離用戶更近的節(jié)點(diǎn)上，實(shí)現(xiàn)單跳網(wǎng)絡(luò)可達(dá)、約10毫秒級時(shí)延。這不僅降低了AI服務(wù)的響應(yīng)延遲，也為數(shù)據(jù)本地化與跨境合規(guī)提供了更靈活的落地路徑。

同時(shí)，Akamai在去年底推出了首個(gè)全球規(guī)模的NVIDIA AI Grid參考設(shè)計(jì)實(shí)施方案，Akamai Inference Cloud也是Akamai AI推理云的重要組成部分，能夠智能地將AI工作負(fù)載調(diào)度至其邊緣、區(qū)域和核心節(jié)點(diǎn)，以平衡延遲、成本與性能。

Akamai Inference Cloud具備三大核心功能：第一，智能路由，通過感知模型類型、時(shí)延目標(biāo)與成本需求，自動選擇最優(yōu)算力層級、調(diào)度相應(yīng)的AI請求；第二，分布式計(jì)算，構(gòu)建從邊緣到核心的多層算力，靈活匹配集中式與分布式推理需求；第三，可靠性表現(xiàn)，基于NVIDIA RTX系列GPU，在AI推理、訓(xùn)練、渲染及視頻處理領(lǐng)域經(jīng)過嚴(yán)苛的基準(zhǔn)測試。

目前，Akamai AI推理云已在全球、亞太及中國企業(yè)出海場景中實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用，落地場景也在不斷豐富，主要包括七類：一是電商推薦引擎，通過AI智能體實(shí)現(xiàn)個(gè)性化商品推薦；二是8K視頻工作流，支持超高清處理、多語種翻譯與字幕自動生成；三是實(shí)時(shí)視頻智能，在智能攝像頭場景中實(shí)現(xiàn)多機(jī)位畫面分析、目標(biāo)識別等能力；四是智能體助理，應(yīng)用于游戲等場景，支持NPC對話、多模態(tài)生成與情境交互；五是AI虛擬試衣間，用戶通過圖像或視頻即可完成遠(yuǎn)程試穿；六是AI智能玩具，具備學(xué)習(xí)、適應(yīng)與交互能力；七是自動駕駛相關(guān)場景，圍繞視頻數(shù)據(jù)處理提供異常檢測、模型訓(xùn)練與數(shù)據(jù)脫敏等能力。

Akamai亞太區(qū)云計(jì)算架構(gòu)師總監(jiān)李文濤看到，在實(shí)際落地中，用戶對AI推理時(shí)延的要求遠(yuǎn)高于預(yù)期。游戲場景（尤其是大規(guī)模在線游戲）通常要求在15毫秒以內(nèi)完成響應(yīng)，電商推薦約在20毫秒，智能體自助服務(wù)約50毫秒，客服自動應(yīng)答等場景也普遍需要控制在100毫秒左右。

Akamai亞太區(qū)云計(jì)算架構(gòu)師總監(jiān)李文濤

在這樣的約束下，Akamai依托全球分布式算力網(wǎng)絡(luò)，將推理能力前置到更接近用戶的位置，在保證服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)壓縮響應(yīng)時(shí)延，從而更好地滿足AI應(yīng)用對實(shí)時(shí)性的嚴(yán)苛要求。目前Akamai的平臺已經(jīng)遍布在全球700多個(gè)城市、130多個(gè)國家、超過1200多個(gè)運(yùn)營商，為低時(shí)延推理提供了廣泛而穩(wěn)定的基礎(chǔ)設(shè)施支撐。

從微分段到MCP，一場全方位的安全進(jìn)化

AI時(shí)代，企業(yè)面對的安全挑戰(zhàn)是全方位的，抵御勒索軟件、推進(jìn)零信任架構(gòu)、混合云微分段拓展、確保業(yè)務(wù)連續(xù)性、降低成本都是不可忽略的問題，Akamai則利用AI技術(shù)貫穿到了整個(gè)安全戰(zhàn)略始終。

客戶的核心痛點(diǎn)也更加清晰且明確，Akamai大中華區(qū)售前技術(shù)經(jīng)理馬俊總結(jié)為三點(diǎn)：其一，資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)鏈路冗長、效率偏低；其二，策略執(zhí)行存在顧慮，擔(dān)心對現(xiàn)有業(yè)務(wù)造成干擾；其三，策略在長期運(yùn)行中容易發(fā)生漂移，維護(hù)成本持續(xù)走高。

Akamai大中華區(qū)售前技術(shù)經(jīng)理馬俊

大多數(shù)微分段工具在設(shè)計(jì)之初就已經(jīng)存在缺陷，所以導(dǎo)致了微分段的零信任政策在企業(yè)內(nèi)很難落地。Akamai Guardicore可以利用AI進(jìn)行持續(xù)的自動化發(fā)現(xiàn)，從而真正在全面的流量上進(jìn)行驗(yàn)證、使用與業(yè)務(wù)邏輯綁定的標(biāo)簽來代替基于IP的策略，這樣就可以使“微分段”能夠落地。

“Akamai AI驅(qū)動的微分段不僅能看到流量，還能幫助用戶理解業(yè)務(wù)和應(yīng)用，從而執(zhí)行更有針對性的策略。在盡量減少人工干預(yù)的情況下提供實(shí)質(zhì)性保護(hù)，為成百上千的應(yīng)用提供模型支持和規(guī)模化運(yùn)維能力。”馬俊說道。

同時(shí)，Akamai Guardicore與NVIDIA BlueField DPU實(shí)現(xiàn)了深度整合，這意味著“零信任”能力從傳統(tǒng)IT環(huán)境，進(jìn)一步延伸到了OT與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（ICS）的硬件層級。

在外部威脅防護(hù)上，Akamai引入AI驅(qū)動的WAF檢測。依托Akamai平臺上超大規(guī)模的全球?qū)崟r(shí)流量，AI引擎能夠持續(xù)分析并快速識別異常行為，生成高置信度的檢測策略，并結(jié)合安全專家的緩解機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對在線應(yīng)用與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的自適應(yīng)防護(hù)，抵御AI相關(guān)威脅，從而形成持續(xù)分析、快速檢測與安全部署的能力。

在API治理上，“只見樹木、不見森林”的困境。Akamai推出了全新API安全態(tài)勢中心，安全團(tuán)隊(duì)無需再查閱數(shù)百條技術(shù)警報(bào)，而是可以直接跟蹤哪些主機(jī)、應(yīng)用程序和業(yè)務(wù)單元違反了關(guān)鍵的API安全最佳實(shí)踐，從而更便于展示治理情況、優(yōu)先處理修復(fù)事項(xiàng)，并與行業(yè)最佳實(shí)踐保持一致。

另外還有一些新型“影子基礎(chǔ)設(shè)施”需要注意，MCP模型上下文協(xié)議就是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)的新領(lǐng)域，也是AI大模型廣泛應(yīng)用帶來的一個(gè)新的安全盲區(qū)。Akamai API安全現(xiàn)已能夠自動發(fā)現(xiàn)并標(biāo)記運(yùn)行時(shí)流量和源代碼中的模型上下文協(xié)議服務(wù)器端點(diǎn)。這為安全團(tuán)隊(duì)提供了全面且持續(xù)更新的MCP部署視圖，無論其是在生產(chǎn)環(huán)境中已投入使用，還是仍嵌入在開發(fā)代碼庫中。

Akamai還在WAF當(dāng)中增加針對MCP的防護(hù)能力，能夠精準(zhǔn)的控制在AI應(yīng)用、AI部署期間暴露的攻擊面、防止敏感數(shù)據(jù)或者核心業(yè)務(wù)被大模型意外泄露。

未來，隨著AI Agent時(shí)代的到來，傳統(tǒng)威脅與新興AI威脅也將交織疊加，安全團(tuán)隊(duì)需要同步構(gòu)建監(jiān)控體系，借助AI能力應(yīng)對AI帶來的風(fēng)險(xiǎn)。而Akamai已做好準(zhǔn)備，通過全棧AI驅(qū)動的安全體系，從基礎(chǔ)設(shè)施到硬件、從軟件到網(wǎng)絡(luò)微分段，實(shí)現(xiàn)對企業(yè)安全的系統(tǒng)化治理，全面護(hù)航AI革新。

從AI加持的產(chǎn)品解決方案到本地化服務(wù)，Akamai正在走出一條屬于自己的中國發(fā)展路徑。

在過去十多年的服務(wù)過程中，Akamai不僅持續(xù)獲得客戶信任，也與總部及產(chǎn)品研發(fā)團(tuán)隊(duì)建立了緊密協(xié)同。依托中國企業(yè)在技術(shù)與業(yè)務(wù)上的創(chuàng)新實(shí)踐，并將相關(guān)需求持續(xù)反饋至全球產(chǎn)品體系，進(jìn)一步推動產(chǎn)品能力的演進(jìn)與本地適配。

未來大中華區(qū)會做哪些調(diào)整，張軻沒給出新KPI，而是把話落回到"長期承諾"四個(gè)字上。在滿屏“All in AI”的當(dāng)下，這種表達(dá)或許不夠吸引，但對于一家在中國深耕16年的企業(yè)而言，這恰恰是最具確定性的交付。