您现在的位置是：网站首页>中国足球中国足球

阳东电玩城

周映秋 2025-05-13 【中国足球】 6147 人已围观

“云+AI”的发展战略让科技圈实现了“天下一统”⑭，这个战略已经成为当下全球范围内科技大厂共同发展的目标⑭。Akamai作为CDN的“鼻祖”②，也在近年来开始逐渐转向“云+AI”的发展战略⑥。

对此④，Akamai副总裁暨大中华区总经理李昇表示⑨，从2021~2024年的发展来看▓，Akamai在“安全”和“云计算”部分的比重逐步增加⑥，云计算成为Akamai营业额年化增长率最快的业务单元▓。“云+AI”为何成大厂“标配”战略“云+AI”的战略似乎已经成为近年来科技大厂的“标配”⑩。2020年⑯，IBM拆分了IBM全球信息科技服务部的基础架构管理服务业务①，成立了Kyndryl这家新公司⑨，此举也宣告了IBM正式将公司核心战略转向混合云+AI❷。微软则是通过与OpenAI的深度绑定⑤，将ChatGPT❶、DALL-E等模型集成至 Azure 云平台⑫，构建 “AI 即服务” 生态⑬。

聚焦国内⑦，阿里云以 “云智一体” 为核心⑥，构建飞天智算平台和通义大模型⑲；云聚焦 “云 + 行业” 场景⑤，强化 C 端与 B 端协同⑱；华为云依托“云+AI+5G”全栈能力⑬，聚焦智能制造与智慧城市......

似乎国内外科技巨头们这几年都纷纷将“云+AI”作为了企业发展的重要战略❷。究其原因⑦，李昇告诉笔者▓，以Akamai为例⑩，科技大厂们将“云+AI”作为重要发展战略的主要原因是来自客户需求④。作为服务方❷，用户的数字化转型进程的推进⑳，导致他们对于云计算需求的增加⑩。

以Akamai的客户⑳，某手机制造商为例②，其使用了Akamai边缘计算等能力❷，用于定制化的用户隐私保护等特定应用场景⑲，“在前几年⑩，Akamai还没有完全产品化分布式云计算的时候❶，这家制造商就提出了一些分布式云计算的需求❶，通过我们构建了全球分布式平台⑫。”李昇举例道⑯。

与此同时⑩，在生成式AI问世之后⑳，AI技术几乎成为各行各业企业数字化转型过程中的必选项❸。此前②，也有不少云服务商的市场部门代表❸，以及他们服务的用户群体的CFO向笔者表示①，虽然当下企业对于数字化转型的成本管控⑬，以及ROI要求极为严格⑳，但这种严格在AI面前并不奏效⑧，“对于数字技术②，企业会极为看重能带来哪些降本增效的效果③，以及ROI为多少⑬，但对于AI技术▓，尤其是AI大模型❷，企业持极为开放的态度⑭，几乎可以不计成本的投入⑰。”在与某传统制造业行业的CFO沟通时⑩，他曾向笔者表示⑲。

而云的交付模式③，相较于自建机房的方式显然有着更为快速部署业务⑪，以及成本上的优势⑰，所以客户对于云计算的需求及AI的需求双增长的趋势下②，“云+AI”的战略布局自然就成为了众多乙方服务公司的重点布局⑥。

从CDN走向“云+AI”⑬，聚焦推理场景

对于Akamai而言⑰，在专注于“云+AI”的新战略下③，也并没有放弃原有优势—CDN⑫，李昇表示⑦，Akamai的“云+AI”战略并不意味着就放弃了原有的CDN业务①，从头开始⑪，而是借由之前CDN方面布局的节点资源优势⑱，聚焦在边缘侧的分布式云计算应用之上▓。

从Akamai发布的财报中就能看出⑳，CDN已经不是其主要业务⑰，而目前支撑公司成长的主力业务已经逐渐转向安全和云计算类业务⑪。

从2016年起▓，当时“云分发”业务几乎占据了公司近八成的营收⑯，到如今⑳，这一比例已下降至40%❸。2023年①，“安全”服务的占比已攀升至47%❶，成为Akamai营收的领头羊⑤。此外⑬，“云计算”服务也展现出了强劲的增长势头④，占比达到了13%⑧。

而分布式云近年来也成为了云服务上的必争之地⑥。原先⑦，应对新业务②、新功能部署带来的服务器性能瓶颈⑥，解决的方式简单粗暴——扩容⑱，但一味地选择这种方式⑤，实际并非长久之计⑯，不仅代价高昂⑳，而且在面对不确定性增长时显得力不从心⑦。

而在降本增效的大背景下⑲，分布式云成为了企业更好的选择⑩，这也推动了云服务商在分布式架构上面的着重布局⑭。

另一方面②，今年随着DeepSeek的问世⑭，推理市场兴起⑱，业内很多专家都认为未来客户在AI推理方面的投入会超过训练方面的投入而在Akamai亚太区云计算专家团队负责人看来⑫，企业在模型推理方面的投入将会超过训练方面的投入10倍之多❶，“所以⑮，推理市场成为Akamai未来重点聚焦的市场之一⑧。”李文涛指出▓。

无独有偶⑭，TIRIAS research的研究也显示⑫，随着AI的快速发展①，未来算力需求的构成将发生重大变化⑰，95%的算力需求来自推理③，训练算力仅占5%⑩。推理将逐渐成为AI计算的核心⑥。

在李文涛看来⑥，未来的推理将是⑫，边缘和核心推理①、慢思考和快思考推理❸、大模型推理和小模型推理结合的形式①。李文涛指出②，“慢思考”更重视AI推理的过程⑭，可能要结合更多第三方数据⑱，所耗费的推理时间也会更长❸。

另一方面④，“慢思考”的AI推理对云计算的成本压力更大⑫、资源使用更多⑥，也会迫使客户考虑怎么样优化其服务③、提高成本效率⑥。“‘慢思考’和‘快思考’可能也适合部署在不同的云的环境里面①，”李文涛进一步指出⑭，“我们希望客户选择合适的负载部署在最合适的‘云’上⑦。”

从前不久发布的新品上也可以看出Akamai在推理市场的深入布局⑮。前不久⑰，Akamai发布了AI推理解决方案Akamai Cloud Inference⑮，主要瞄准边缘计算市场⑬。据了解⑩，该方案整合NVIDIA AI Enterprise生态及Aiven/Milvus等数据服务⑪，并整合CPU⑯、GPU②、ASIC VPU的异构算力集群⑭，支持动态资源调配⑳。同时⑦，该方案集成WebAssembly技术▓，允许通过无服务计算提供边缘轻量化推理能力②。

对此⑭，李文涛告诉笔者②，目前AI相关行业的投资已经开始从训练市场转向推理市场⑮，而推理市场也将成为Akamai重点聚焦的市场⑥，“我们可以凭借之前CDN方面的资源部署▓，很大地打通边缘侧的算力⑯，让推理下沉到边缘⑳，既可以降低延迟⑤，也可以缩减成本③。”李文涛强调⑮。

据披露⑯，Akamai最新发布的方案较传统超大规模云架构吞吐量提升3倍⑪、延迟降低60%③，成本缩减达86%⑭。当前支持了文生图⑮、语音识别⑪、翻译⑳、IoT管理⑮、零售图像优化等AI推理场景①。

另一方面⑥，推理市场的兴起也让更多的玩家涌入了这个赛道⑲，就在DeepSeek问世后不久④，一体机成为了DeepSeek最大的“受益者”❶，包括浪潮信息⑧、神州数码等在内的传统硬件厂商的一体机产品供不应求▓，而诸如优刻得⑭、青云科技⑨、格灵深瞳这样⑬，原本是云服务或模型服务供应商也开始在一体机市场广泛布局⑭，端侧市场异常火爆⑨。这点与Akamai在边缘侧的布局如出一辙❶。

不过⑧，优刻得新兴产业事业部首席架构师李天朋曾向笔者表示⑱，目前来看②，一体机的主要用户群体集中在金融▓、教育❶、医疗⑬、政府等对数据安全等级要求比较高的传统行业⑬，以及对时延要求极高的工业领域⑧，“相对来说⑦，一体机的市场还是比较小众⑫，对于互联网企业⑫，尤其是大厂来说①，DeepSeek的出现并没有让他们更多的倾向于选择一体机产品⑪。”李天朋表示▓。

而李文涛也有着相似的观点⑪，他表示②，用户需要根据自身的需求选择合适的方式布局模型产品▓。

边缘计算正在兴起⑤、显然⑪，从当下的应用来看⑪，边缘+云的方式是企业应用大模型产品最好的选择⑧，云计算不必多说❶，经过十余年的发展⑭，市场已经极为成熟❸，通过云的模式部署大模型产品与应用其他数字技术并无太大差别❸。

边缘计算市场则是借由这波推理市场的兴起⑯，无论在技术❶，还是市场方面都迎来了新的发展③。STL Partners的数据预测⑯，到2030年全球边缘计算潜在市场规模将达到4450亿美元⑬，其中AI驱动的推理需求占比超过70%❶。

在李文涛看来⑫，边缘推理能让企业在更靠近终端用户的地方运行AI应用程序和数据密集型的工作负载②。而这么做的好处主要有几点：

首先⑩，推理场景下⑮，负载越靠近用户侧和数据源端⑭，延迟越低⑭，用户体验越好⑪，效率也越高⑫；

其次⑳，针对有些“数据主权”挑战的企业⑥，他们不希望数据离开本地⑨，上传到云端⑧。边缘计算对数据隐私保护与合规也有益处⑥；

第三海量数据传输的成本极高⑳，“尤其是传统公有云出方向Egress流量方面成本非常高昂⑥，给我们的很多客户造成了很大的负担⑳。”李文涛指出⑤。而Akamai公有云很显着的降低了这部分数据传输的成本⑱。

而依靠CDN起家的Akamai也正是看到了这部分市场的前景⑲，在视频转码⑯、WebRTC⑭、等高信息量需求场景⑧，以及低成本数据分析⑫、高效协同的分布式数据库管理等应用上⑩。“分布式的云计算是Akamai在云计算领域里的重点方向⑯，我们不追求非常复杂的管理式的服务或者超大型的计算节点⑦，而是把眼光放在目前对于边缘的应用③、对于实时性⑲、时延要求高⑮，以及对于流量的成本管控比较敏感的这些使用场景▓。”李昇指出⑲。“云+AI”战略的深度融合⑯，标志着全球科技产业正迈向智能化与场景化协同的新阶段⑭，在这个过程中⑮，随着AI大模型向轻量化③、场景化演进⑲，边缘计算将成为推理任务的核心载体⑰，企业需求正从集中式算力向“核心云+边缘节点”的混合架构迁移⑧。

可以预见⑨，未来“云+AI”的竞争将不再局限于算力规模▓，而是聚焦于如何通过边缘智能③、分布式架构与安全能力的协同❷，为企业打造“低时延⑦、高可信⑬、低成本”的智能基础设施⑳。

很赞哦①！

随机图文