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杨冰枫 2025-05-14 【电竞】 5228 人已围观

“云+AI”的发展战略让科技圈实现了“天下一统”⑳，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⑫。Akamai作为CDN的“鼻祖”⑧，也在近年来开始逐渐转向“云+AI”的发展战略②。

对此⑪，Akamai副总裁暨大中华区总经理李昇表示⑱，从2021~2024年的发展来看⑳，Akamai在“安全”和“云计算”部分的比重逐步增加⑨，云计算成为Akamai营业额年化增长率最快的业务单元①。“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”⑫。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⑰，成立了Kyndryl这家新公司❸，此举也宣告了IBM正式将公司核心战略转向混合云+AI⑬。微软则是通过与OpenAI的深度绑定⑧，将ChatGPT▓、DALL-E等模型集成至 Azure 云平台⑫，构建 “AI 即服务” 生态⑪。

聚焦国内❶，阿里云以 “云智一体” 为核心❶，构建飞天智算平台和通义大模型②；云聚焦 “云 + 行业” 场景①，强化 C 端与 B 端协同▓；华为云依托“云+AI+5G”全栈能力⑭，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▓。究其原因⑭，李昇告诉笔者④，以Akamai为例③，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⑦。作为服务方⑧，用户的数字化转型进程的推进⑭，导致他们对于云计算需求的增加❶。

以Akamai的客户⑬，某手机制造商为例⑨，其使用了Akamai边缘计算等能力⑮，用于定制化的用户隐私保护等特定应用场景❶，“在前几年⑥，Akamai还没有完全产品化分布式云计算的时候⑦，这家制造商就提出了一些分布式云计算的需求⑧，通过我们构建了全球分布式平台⑪。”李昇举例道⑰。

与此同时⑫，在生成式AI问世之后⑥，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⑯。此前⑤，也有不少云服务商的市场部门代表⑪，以及他们服务的用户群体的CFO向笔者表示⑥，虽然当下企业对于数字化转型的成本管控④，以及ROI要求极为严格⑮，但这种严格在AI面前并不奏效⑰，“对于数字技术④，企业会极为看重能带来哪些降本增效的效果❶，以及ROI为多少⑮，但对于AI技术⑮，尤其是AI大模型⑤，企业持极为开放的态度⑧，几乎可以不计成本的投入⑩。”在与某传统制造业行业的CFO沟通时▓，他曾向笔者表示⑬。

而云的交付模式⑯，相较于自建机房的方式显然有着更为快速部署业务▓，以及成本上的优势⑤，所以客户对于云计算的需求及AI的需求双增长的趋势下⑨，“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⑲。

从CDN走向“云+AI”④，聚焦推理场景

对于Akamai而言①，在专注于“云+AI”的新战略下⑩，也并没有放弃原有优势—CDN⑧，李昇表示①，Akamai的“云+AI”战略并不意味着就放弃了原有的CDN业务⑫，从头开始①，而是借由之前CDN方面布局的节点资源优势⑧，聚焦在边缘侧的分布式云计算应用之上❸。

从Akamai发布的财报中就能看出▓，CDN已经不是其主要业务⑱，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⑭。

从2016年起②，当时“云分发”业务几乎占据了公司近八成的营收⑩，到如今⑩，这一比例已下降至40%⑲。2023年▓，“安全”服务的占比已攀升至47%⑤，成为Akamai营收的领头羊②。此外⑲，“云计算”服务也展现出了强劲的增长势头⑦，占比达到了13%⑭。

而分布式云近年来也成为了云服务上的必争之地②。原先⑬，应对新业务⑩、新功能部署带来的服务器性能瓶颈⑬，解决的方式简单粗暴——扩容①，但一味地选择这种方式⑯，实际并非长久之计⑬，不仅代价高昂①，而且在面对不确定性增长时显得力不从心⑲。

而在降本增效的大背景下②，分布式云成为了企业更好的选择②，这也推动了云服务商在分布式架构上面的着重布局③。

另一方面④，今年随着DeepSeek的问世⑩，推理市场兴起⑦，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⑧，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▓，“所以④，推理市场成为Akamai未来重点聚焦的市场之一⑯。”李文涛指出⑨。

无独有偶⑩，TIRIAS research的研究也显示⑦，随着AI的快速发展⑤，未来算力需求的构成将发生重大变化⑱，95%的算力需求来自推理⑭，训练算力仅占5%⑭。推理将逐渐成为AI计算的核心❷。

在李文涛看来⑰，未来的推理将是⑧，边缘和核心推理⑳、慢思考和快思考推理⑲、大模型推理和小模型推理结合的形式④。李文涛指出▓，“慢思考”更重视AI推理的过程⑪，可能要结合更多第三方数据⑭，所耗费的推理时间也会更长③。

另一方面⑫，“慢思考”的AI推理对云计算的成本压力更大⑲、资源使用更多⑪，也会迫使客户考虑怎么样优化其服务⑳、提高成本效率⑲。“‘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⑰，“我们希望客户选择合适的负载部署在最合适的‘云’上⑧。”

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❸。前不久⑲，Akamai发布了AI推理解决方案Akamai Cloud Inference⑫，主要瞄准边缘计算市场⑱。据了解❶，该方案整合NVIDIA AI Enterprise生态及Aiven/Milvus等数据服务⑳，并整合CPU⑦、GPU④、ASIC VPU的异构算力集群⑧，支持动态资源调配⑲。同时⑪，该方案集成WebAssembly技术⑳，允许通过无服务计算提供边缘轻量化推理能力③。

对此⑭，李文涛告诉笔者❷，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⑪，而推理市场也将成为Akamai重点聚焦的市场⑬，“我们可以凭借之前CDN方面的资源部署②，很大地打通边缘侧的算力⑰，让推理下沉到边缘⑥，既可以降低延迟⑳，也可以缩减成本⑰。”李文涛强调⑩。

据披露⑩，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⑬、延迟降低60%⑥，成本缩减达86%①。当前支持了文生图⑰、语音识别⑭、翻译❶、IoT管理⑮、零售图像优化等AI推理场景②。

另一方面⑨，推理市场的兴起也让更多的玩家涌入了这个赛道▓，就在DeepSeek问世后不久⑤，一体机成为了DeepSeek最大的“受益者”❸，包括浪潮信息⑭、神州数码等在内的传统硬件厂商的一体机产品供不应求⑫，而诸如优刻得⑮、青云科技②、格灵深瞳这样②，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⑬，端侧市场异常火爆⑮。这点与Akamai在边缘侧的布局如出一辙⑤。

不过⑭，优刻得新兴产业事业部首席架构师李天朋曾向笔者表示⑦，目前来看③，一体机的主要用户群体集中在金融⑰、教育⑯、医疗⑨、政府等对数据安全等级要求比较高的传统行业⑮，以及对时延要求极高的工业领域⑥，“相对来说▓，一体机的市场还是比较小众⑩，对于互联网企业❸，尤其是大厂来说⑨，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⑬。

而李文涛也有着相似的观点③，他表示❸，用户需要根据自身的需求选择合适的方式布局模型产品⑭。

边缘计算正在兴起⑬、显然⑳，从当下的应用来看⑭，边缘+云的方式是企业应用大模型产品最好的选择❷，云计算不必多说①，经过十余年的发展⑦，市场已经极为成熟❷，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⑥。

边缘计算市场则是借由这波推理市场的兴起⑭，无论在技术⑪，还是市场方面都迎来了新的发展⑰。STL Partners的数据预测❸，到2030年全球边缘计算潜在市场规模将达到4450亿美元▓，其中AI驱动的推理需求占比超过70%⑲。

在李文涛看来⑧，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⑰。而这么做的好处主要有几点：

首先⑤，推理场景下❷，负载越靠近用户侧和数据源端⑳，延迟越低⑱，用户体验越好⑳，效率也越高⑥；

其次⑮，针对有些“数据主权”挑战的企业⑤，他们不希望数据离开本地▓，上传到云端⑰。边缘计算对数据隐私保护与合规也有益处⑩；

第三海量数据传输的成本极高④，“尤其是传统公有云出方向Egress流量方面成本非常高昂⑩，给我们的很多客户造成了很大的负担▓。”李文涛指出⑯。而Akamai公有云很显着的降低了这部分数据传输的成本⑭。

而依靠CDN起家的Akamai也正是看到了这部分市场的前景⑯，在视频转码⑯、WebRTC⑨、等高信息量需求场景⑤，以及低成本数据分析⑱、高效协同的分布式数据库管理等应用上③。“分布式的云计算是Akamai在云计算领域里的重点方向④，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④，而是把眼光放在目前对于边缘的应用③、对于实时性①、时延要求高⑥，以及对于流量的成本管控比较敏感的这些使用场景❸。”李昇指出⑥。“云+AI”战略的深度融合▓，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❶，在这个过程中⑮，随着AI大模型向轻量化⑫、场景化演进❸，边缘计算将成为推理任务的核心载体⑯，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⑲。

可以预见⑭，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⑱、分布式架构与安全能力的协同⑬，为企业打造“低时延⑤、高可信①、低成本”的智能基础设施⑭。

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