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以AI推理云賦能邊緣AI，Akamai釋放云計算與安全業務潛力

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以AI推理云賦能邊緣AI，Akamai釋放云計算與安全業務潛力

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以AI推理云賦能邊緣AI，Akamai釋放云計算與安全業務潛力

“2025年 ， 大中華區業務實現穩健增長 ， 在亞太及全球業務中的占比進一步提升 。 具體來看 ， 云計算業務年度增長率接近40%；云安全領域新增API安全、態勢管理等解決方案 ， 已應用于頭部出海電商及金融、保險行業頭部客戶；云分發（CDN）業務穩中有進 ， 在視頻、游戲等流量型頭部客群中達成穩定增長 ， 市場份額同步攀升 。 資源投入方面 ， 加大大中華區市場資源投入 ， 強化云計算、互聯網安全兩大核心增長領域的技術專家與業務團隊配置......”
在Akamai舉辦的媒體溝通會上 ， Akamai副總裁暨大中華區總經理李昇 ， 系統闡述了公司2025年在大中華區的業務發展情況 。 他表示 ， “這些成績主要得益于服務的中國出海企業在全球市場的良好發展態勢 ， 從電商、社交媒體、娛樂、互聯網游戲等成熟領域 ， 到新興“出海”業態 ， 客戶群體在2025年實現了顯著增長 。 ”筆者認為 ， 除了客戶業務發展的帶動 ， Akamai在云計算、安全及AI領域的深厚積累與持續投入 ， 也是其業務增長的原因 。
Akamai副總裁暨大中華區總經理李昇
AI時代 ， 如何構建安全防護體系
在人工智能浪潮下 ， 安全的重要性愈發凸顯 。 Gartner發布的《2026年十大技術趨勢》中 ， 有5項趨勢與安全密切相關 ， 包括前置式主動網絡安全、數字溯源、AI安全平臺等 。 針對這一趨勢 ， Akamai北亞區技術總監劉燁表示 ， 伴隨大模型技術的快速發展 ， 新的安全風險與解決方案正圍繞AI展開 。 目前 ， 安全風險的聚焦點已逐步向AI轉移 ， 安全解決方案也必須與時俱進 ， 以應對AI技術帶來的威脅 。
Akamai北亞區技術總監劉燁
其中 ， 應對AI爬蟲威脅的需求變得尤為緊迫 。 據調查 ， 大模型普及推動AI爬蟲數量激增 ， 用途分化明顯：既有大模型企業合規數據采集 ， 也混雜各類惡意抓取行為 。 同時 ， AI爬蟲智能化程度提升 ， 能繞過驗證碼驗證 ， 規避監控抓取數據 。 為此 ， Akamai推出分層應對方案：一方面依托成熟模型識別AI爬蟲來源特征 ， 實現流量精準分類管控；另一方面與第三方合作 ， 探索合規AI爬蟲識別及請求量計費模式 ， 為內容與AI公司合規合作提供技術支撐 。
API流量的高速增長也帶來全新安全挑戰 。 劉燁表示 ， 2026年API流量預計將保持30%的增長 ， 而API攻擊具有耗時短、流程簡單的特點 ， 攻擊者通過偵察API接口、枚舉端點即可實施垂直越權、水平越權等攻擊 。 面對這一挑戰 ， Akamai早在2024年接連收購兩家API流量管理領域企業 ， 將其技術融入現有解決方案 ， 并于2025年完成技術整合與功能升級 ， 助力用戶解決API全生命周期安全問題 。
在針對AI應用方面 ， 隨著大模型與各類應用的深度集成 ， 提示詞注入等新型攻擊手段層出不窮 。 為此 ， 對此 ， Akamai已于2025年在美國發布AI防火墻（Firewall for AI） 。 這款AI防火墻并非傳統防火墻 ， 而是專門針對大模型設計 ， 部署于應用前端 ， 可對輸入提示詞和輸出關鍵內容進行雙向過濾 ， 有效防止提示詞注入等越權行為 ， 避免信息泄露 。 目前已在各類聊天機器人場景中落地應用 。
Akamai還利用生成式AI技術來簡化安全平臺與用戶之間的交互體驗 ， 通過在安全監控界面中引入自然語言交互功能 ， 用戶可直接以口語化指令查詢特定安全事件 ， 系統將自動梳理、呈現關鍵信息 ， 并推薦適配的安全策略 ， 大幅降低產品使用門檻 ， 提升安全運營效率 。 “無論是應對AI衍生的新型安全風險、防護自有AI大模型遭受攻擊 ， 還是優化人機交互體驗 ， 在2025年均融入大量新技術 ， 助力企業抵御新興威脅 。 ”劉燁如是說 。
賦能邊緣AI ， AI推理云做到了什么？
隨著IoT與AI的發展 ， 數據處理的需求規模與復雜程度持續攀升 。 傳統云模式受限于延遲、帶寬及隱私保護等問題 ， 已難以滿足實時數據處理的應用需求 。 邊緣AI作為將AI算法與模型部署于邊緣設備的技術方案 ， 有效解決這些痛點 。 為此 ， Akamai與英偉達達成全球戰略合作 ， 推出基于英偉達AI基礎設施的AI推理云 ， 為邊緣AI的落地提供賦能 。 李昇表示 ， “Akamai與英偉達看好AI領域未來在推理基礎設施與算力層面的巨大需求 。 ”
在分享中 ， Akamai亞太與全球客戶云架構總監李文濤闡述了AI推理云的價值：第一 ， 助力AI服務更快速運行、更貼近用戶；第二 ， 在邊緣側保障AI工作負載的安全 ， 通過Akamai的邊緣防護機制 ， 防御針對AI的濫用行為及應用層攻擊等威脅；第三 ， 構建并擴展無供應商鎖定的AI應用 ， 客戶能夠基于開放的API ， 并借助Kubernetes等開源技術、極具競爭力的“出口”流量成本以及清晰的定價體系 ， 無憂地構建和擴展其AI服務 。
Akamai亞太與全球客戶云架構總監李文濤
Akamai推理云已在流媒體、在線游戲、汽車等行業落地 ， 驗證其在性能提升與成本優化上的價值 。 在流媒體行業 ， Akamai通過AI技術自動識別視頻內容中的關鍵場景 ， 降低用戶發現內容門檻；于在線游戲行業 ， 某公司采用推理云部署文生圖模型后 ， 游戲素材生成延遲降低2.5倍 ， 成本降低86% 。 在汽車行業 ， 某領先車載軟件公司為車企部署AI驅動的車載語音助手及智能網聯功能 。 借助推理云的邊緣算力支持 ， 車載語音助手的響應延遲降低30% 。
筆者發現 ， AI推理云基于英偉達AI基礎設施構建 ， 能夠為邊緣AI提供安全、低延遲的性能 。
以“AI推理云”為核心 ， 助力客戶AI戰略探索
“2026年 ， Akamai明確了核心發展戰略 ， 將云計算與安全兩大核心增長引擎深度融入AI推理云主軸 ， 實現業務有機融合 。 未來 ， Akamai將以AI推理云為核心 ， 充分結合自身在分布式計算與云安全領域的固有優勢 ， 助力客戶加速推進AI戰略布局 。 ”李昇表示 ， “重點聚焦解決兩大核心問題：一是幫助客戶快速、高效、高性能地部署和落地推理算力；二是為客戶的推理算力及相關應用提供保護 。 ”
Akamai將通過自主研發與潛在戰略并購 ， 持續豐富服務組合 ， 將重點聚焦：
其一 ， 高效靈活的算力交付 ， 優化推理算力的部署流程 ， 實現彈性擴展 ， 幫助客戶以更低成本、更高性價比獲取優質算力資源 ， 滿足AI應用規?；涞氐男枨?。 其二 ， 全面適配的AI安全防護 ， 針對智能體、邊緣推理等新場景帶來的安全漏洞與威脅 ， 推出專項防護服務 ， 強化AI應用全生命周期的安全能力 ， 覆蓋從算力到應用的多層防護 。 其三 ， 持續演進的服務能力：緊跟AI技術迭代節奏 ， 響應市場新需求 ， 不斷推出適配新場景的解決方案 ， 為客戶提供前瞻的技術支撐 。
不僅如此 ， 李昇坦言 ， Akamai還將緊扣“出?！睉?， 在穩定現有出海業務的基礎上 ， 積極把握AI帶來的新機遇 。
寫在最后
當前 ， AI浪潮正席卷千行百業 。 與此前階段相比 ， 人工智能的滲透深度與廣度正急劇提升 ， 這也對企業的安全防護體系、基礎設施支撐能力提出全新挑戰 。 2025年 ， Akamai憑借技術迭代、解決方案升級及精準的市場策略 ， 取得了亮眼的業務成果 。 面向未來 ， 在AI技術加速深化落地的趨勢下 ， Akamai將持續以創新姿態 ， 為更多布局AI戰略的企業提供強有力的技術支撐與服務保障 。
【以AI推理云賦能邊緣AI，Akamai釋放云計算與安全業務潛力】(11258056)

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