Akamai作为CDN的发明者，早在27年前便率先提出通过数学算法的方式解决互联网拥塞问题。如今近三十年过去了，Akamai历经两次转型，不仅在网络安全领域和云计算领域获得了成功，更是在全球市场中处于前沿梯队。
那么Akamai是如何实现转型，又如何一步步精准地踩在技术浪尖并提前布局？近日，Akamai举办了媒体沟通会。会上，Akamai副总裁暨大中华区总经理 李N和Akamai亚太区云计算专家团队负责人 李文涛围绕云和AI展现了Akamai坚实的云上实力与技术前瞻性。
Akamai副总裁暨大中华区总经理 李昇
公有云平台再升级，助力中国企业加速走向世界
前文提到，Akamai经历了两次重要的技术转型，且都带来了巨大的机遇。李N介绍，Akamai的首次战略转型是从单一的CDN业务拓展到CDN与网络安全双线并行。
而第二次转型，是2022年Akamai通过收购Linode —— 一家基于开源社区平台的云计算品牌，成功进入云计算市场，进一步拓宽了自身的业务领域与战略布局。在Akamai完成收购后，Akamai的公有云平台实现了诸多能力的拓展与进阶。
近年来，虽然许多企业更倾向于私有化部署，但私有化部署所面临的问题也逐渐凸显，比如私有化部署的初始硬件投入成本过高。以大模型为例，私有化部署一次性投入通常高达数百万甚至上千万元人民币，然而，基于生成式AI的业务模式和应用场景收益却不明确，仍处于探索阶段。因此，在风险和投入产出比都存在不确定性的情况下，公有云对于企业来说是更好的选择。
时至今日，公有云已然作为 Akamai推向市场且聚焦发展的核心方向之一，也是帮助中国企业出海的“助推器”。具体来说，Akamai推出了云服务（公有云）、安全服务和CDN服务三位一体的全球最分布式的计算平台——全球云服务平台，它分散在全球130个国家1200多个运营商网络，有超过4000个边缘节点和26个核心云计算节点组成，覆盖了大多中国企业出海常去的欧美、南美、东南亚甚至中东地区。
不仅如此，Akamai拥有全球最大的云计算和CDN骨干网络之一，凭借这种集成优势，Akamai全球云服务平台大幅降低了云计算核心节点之间，以及核心节点到边缘节点再到用户的时延水平，从而提升网络吞吐效率。
同时，Akamai全球云服务平台的云存储性能与扩展性相较于上一年度显著提升，无论是在存储容量扩充，还是存储访问性能优化，以及读写能力方面均取得了长足进步，目前已基本达到业界主流水平。
计算方面是出海企业更为关心的领域，也是Akamai着重发力的领域之一。Akamai全球云服务平台从最初提供简单的虚拟机即服务，逐步发展至提供加速型虚拟机，包括配备GPU和VPU的虚拟机。在GPU方面，Akamai采用了英伟达RTX 4000 Ada显卡，助力客户开展边缘AI推理工作。
特别值得一提的是，Akamai与NETINT合作推出了专属加速硬件——VPU。VPU专为视频转码设计，在视频转码领域提供超过GPU 14倍的计算能力，大幅提升转码效率的同时降低转码成本。不仅如此，VPU的碳排放量也远低于GPU，还支持视频相关的AI推理工作。通过这种方式，Akamai帮助客户规避了硬件迭代的风险，同时提升了整体使用效率。
Akamai将这种先进硬件转化为公有云服务之一，使不同规模的企业都能利用最新、最先进的专属硬件支撑自身业务，降低运营成本，从而与大型企业在同一起跑线上展开竞争，这无疑对整个流媒体行业具有深远的意义。迄今为止，Akamai 是业界首家且唯一推出基于视频转码和视频AI专属硬件的厂商，充分彰显了在流媒体领域的技术领导力。
Akamai全球云服务平台除了提升性能、降低时延外，还通过构建更为完整且完善的产品体系，为企业的应用部署提供了有力支持。凭借这些优势，Akamai各个行业、不同技术的解决方案均吸引了大量合作伙伴的加入，实现了快速增长。
抢占技术先机，Akamai推出云上AI推理解决方案
在ChatGPT横空出世后，AI成为了备受瞩目的焦点话题。当众多企业积极寻找自身业务与AI技术的契合点时，Akamai早已走在前沿——在近十年的云安全功能研发历程中，Akamai已充分且大规模地运用了AI技术，增强了自身安全产品的性能与效能。
所以当AI浪潮席卷全球时，Akamai 凭借自身丰富的经验，正式推出了云上 AI 推理解决方案，积极协助客户有效实施和部署AI。
为什么Akamai关注AI推理阶段而非训练阶段？首先是因为这一战略与Akamai高度分布式架构的特点相契合；其次，许多第三方机构的报告指出，训练阶段与推理阶段相比，推理阶段的应用计算需求可能会达到训练需求的十倍甚至更多。
基于自身优势以及市场趋势，Akamai推出了云上AI推理解决方案。相较于传统云计算厂商的基础设施，该解决方案能够将推理吞吐能力提升至最高3倍，同时将推理时延最高降低至60%。相较于传统云计算厂商的基础设施，同时，Akamai的云上AI推理解决方案可助力客户降低高达86%的使用成本。
具体来说，云上AI推理解决方案由四个关键部分组成：
- 首先是经典的计算产品线，涵盖CPU虚机、GPU虚机以及配备专属芯片VPU的虚拟机。多元化的计算产品线能够从不同层面和维度为客户的AI推理提供多样化选择。同时，Akamai与英伟达及其AI生态系统紧密合作，能够支持TensorRT推理运行环境以及英伟达的GPU丰富的AI模型。
- 在数据管理层面，无论是AI训练还是推理都离不开实时数据处理。因此，Akamai与分布式数据平台领域的领导者VastData达成合作。有了VastData的加持，再加上Akamai全球分布式边缘云平台，企业的AI模型便能利用实时数据，加速AI推理。这不仅适用于实时训练模型优化AI模型，也适用于可应用于RAG场景技术，使企业的AI模型实时获取本地推理数据。
- 第三部分是容器化服务。Akamai的LKE企业版（托管式K8s服务）支持客户在容器化环境运行，确保推理服务的高效部署与管理。
- 最后是边缘计算和网络能力。前文提到，Akamai将云平台与骨干网络集成，极大地降低了面向最终用户的推理时延和数据传输时延，提高了吞吐效率。此外，Akamai与FERMYON达成合作，通过提供 WebAssembly（WASM）支持，助力客户在边缘构建无服务器应用，以支持面向客户的应用服务。
这四个部分共同构成了Akamai云上AI推理解决方案。这一解决方案不仅涵盖了算力，更是包括数据管理、简化的容器化边缘运维、边缘即服务、函数即服务、边缘计算能力以及 API网关合作伙伴能力。这些模块相互协作，为客户提供了完整的AI推理服务运营解决方案。
此外，Akamai在助力客户快速部署推理模型的同时，也同样关注AI安全领域。尽管目前AI安全还未达到广泛认知且成熟的阶段，但从Akamai的视角来看，安全问题定是未来的讨论焦点与潜在风险点。因此，Akamai抢占先机，于5月的“RSA Conference”正式发布了基于AI的防火墙。该防火墙旨在保护用户AI模型免受恶意攻击，包括资源消耗型攻击以及恶意Token注入攻击，助力用户在部署AI模型时提高防护能力。
结语
在AI浪潮汹涌澎湃的当下，Akamai凭借前瞻性的战略眼光与深厚的技术底蕴，在转型之路上稳步前行，并在云计算与AI领域不断创新。从引领CDN行业发展，到如今构建起强大的全球云服务平台和云上AI推理解决方案，Akamai不仅彰显了自身的技术实力与韧性，更为全球企业提供了高效、安全且多元的技术服务。
