Akamai：以边缘之力，重塑云与AI的新格局

作为CDN（内容分发网络）技术的发明者，27年前，Akamai便以数学算法创新解决了互联网拥塞问题。彼时，Akamai就已选择以一种基于“云”的模式服务客户——不出售硬件，不交付软件，而是通过将用户网站接入平台来提升性能，并按用量计费。多年沉淀与演进，Akamai经历了多轮关键转型，也悄然布局了一条新的增长赛道。

Akamai副总裁暨大中华区总经理 李昇

“Akamai每十年便完成一次战略跃迁：第一次，是从单一CDN服务拓展到互联网安全领域，形成双主航道；第二次，是通过收购Linode，进入开源云计算市场。”在Akamai副总裁暨大中华区总经理李昇看来，公司每一次转型背后，业务产出与整体战略高度一致。从2021年至2024年，Akamai云计算业务的营收占比从7%增长至16%，不仅规模翻倍，整体业务总盘子也在增长。云计算业务的年复合增长率保持在40%-50%之间，这也进一步验证了Akamai进入云计算市场的战略判断是成功的。

支撑这一高速增长的，除了Akamai自身持续的投入与创新，同样离不开市场环境的变化。IDC等行业研究机构的报告指出，未来云计算的重要趋势是边缘部署、原生应用、多云和混合云策略的普及，以及去中心化的架构设计。

尤其是随着ChatGPT横空出世，生成式AI在市场上掀起新一轮浪潮，对边缘计算的需求被进一步放大。Akamai高度分布式的架构，天然适应这一新格局的变化。

然而，Akamai并不满足于跟随潮流，更希望在变革中主动引领。“从AI发展趋势来看，推理应用的需求规模将远超训练阶段，甚至可能达到十倍以上。尤其是小模型在企业垂直场景中的广泛应用，将成为未来AI落地的重点方向。”李昇认为，这种变化对基础设施提出了更高要求：分布式、低延时、灵活部署，而这恰恰是Akamai分布式云平台所擅长的领域。

过去几年，Akamai在云计算市场的布局已经在多个领域落地，并取得了实质性的应用成果：通过网络加速服务，提升游戏玩家跨区域连接的同步体验；在程序化广告领域，Akamai帮助客户有效降低竞价延迟与资源消耗，显著优化ROI；在直播和视频处理场景中，Akamai的分布式云平台支持更快速的编解码，贴近用户端以提供更低延时；此外，通过与软件合作伙伴Hydrolix能力整合，Akamai也为客户提供了实时化的数据分析平台，助力智能运维与业务决策。

而在游戏行业，分布式游戏服务器和战斗服对战部署，进一步验证了Akamai云平台在低延迟、分布式部署上的优势。值得一提的是，随着AI推理需求的爆发，Akamai的云计算基础设施也成为客户快速部署小模型推理的重要平台，为多行业智能化转型提供了坚实支撑。

谈及AI战略，李昇总结道：“Akamai不仅是AI技术的使用者，也致力于成为客户AI战略的加速器。”早在生成式AI流行之前，Akamai就在网络安全产品中广泛应用了机器学习与深度学习技术，用以识别复杂攻击行为、提升安全防护策略制定的智能化水平。

未来，Akamai将在继续帮助客户部署AI模型的同时，加码AI安全保护，Akamai在今年5月“RSA Conference”也已经正式发布基于AI的防火墙，抵御资源消耗型攻击与恶意Token注入，为企业AI应用保驾护航。

在云平台布局上，Akamai也在加速扩展。目前Akamai已经在全球130个国家、1200多个运营商网络中部署了超过4000个边缘节点，以及26个核心云计算节点，形成从核心到边缘无缝覆盖的全球计算网络。

Akamai亚太区云计算专家团队负责人 李文涛

“Akamai提供的是一套完整的‘核心+分布式+边缘’连续体计算平台。”Akamai亚太区云计算专家团队负责人李文涛透露，Akamai核心节点提供传统公有云服务，包括虚拟机、GPU、对象存储、K8s托管、数据库服务等；分布式节点则靠近用户，适合对时延敏感的分布式应用部署；而边缘节点主要承载CDN、函数即服务、边缘安全等功能，极大压缩了数据传输的时延和成本。”

自2022年收购Linode以来，Akamai在云平台能力方面实现了全面提升：存储性能实现5-10倍提升；云原生方面，托管K8s（Linode Kubernetes Engine）推出企业版，进一步增强扩展性与稳定性，并辅以“应用即服务”平台，简化客户K8s应用部署；在网络层，所有云节点与Akamai全球骨干网络打通，大幅降低核心至边缘的时延，提升整体吞吐性能；云分布方面，从2023年的17个核心的数据中心，已经拓展到2024年的26个核心数据中心与10个分布式数据中心分散在全球各地，在中国企业“出海”经常去的欧美、日本、南美、东南亚，甚至中东都有很完善的覆盖能力。

此外，Akamai也非常重视和生态合作伙伴的合作。例如推出了与NETINT合作的视频转码专属芯片的服务，专用于视频编转码及视频AI推理，大大提升了视频转码的效率、降低了成本；Fermyon的解决方案通过结合Akamai的云平台彻底解决了用户在其他共有厂商面临函数级服务冷启动的时延问题。

“Akamai云平台的产品架构涵盖了计算、存储、数据库、云网络、云安全、K8s托管、函数即服务等模块，基本满足了企业上云过程中所有主流服务需求。”李文涛强调，Akamai持续利用低时延的分布式云、边缘云的能力去提供一个行业的整体解决方案，特别是在流媒体转码、程序化广告、游戏服务器部署、UGC直播、WebRTC等高时延敏感领域，Akamai已成为中国出海企业的重要技术合作伙伴。

数据显示，Akamai的AI推理平台在客户实践中，相比传统云厂商实现了3倍推理吞吐能力提升，推理时延降低60%，使用成本下降86%。这对业务效率和成本控制带来了极大的帮助。

需要注意的是，虽然大语言模型以规模庞大、对硬件要求极高著称，但在实际的生产环境中，真正被广泛采用的，反而是轻量化的小模型。“约八到九成客户使用的是小模型，解决具体的业务需求，如Stable Diffusion文生图应用、语音转文字的SaaS笔记服务，以及多语言智能客服和翻译聊天机器人等。这些小模型对时延和用户体验高度敏感，天然契合了边缘计算的优势。”李文涛认为，相比于仍处于探索阶段的大模型商业化路径，小模型在落地速度、运营效率以及用户付费转化方面展现出更高的成熟度。Akamai凭借分布式云平台和边缘节点的布局，正好顺应了这一市场需求，为客户提供了小模型推理的优质运行环境。

写在最后

Akamai对未来的布局清晰而务实：继续扩展全球计算节点，部署分布式云资源元；深化开源合作，拥抱多样化生态；加大AI安全技术投入，提前防范新型攻击风险；同时，以真实的业务场景推动边缘云与AI应用的融合落地。

从当年以数学优化互联网，到今天以边缘重新定义云与AI，Akamai用27年的坚持和不断转型，证明了一个事实：真正能穿越周期、跨越技术变革的，是那些既能看得远，又能走得稳的企业。而在这个生成式AI与分布式计算交汇的新起点上，Akamai，或许正处在下一个爆发点的前夜。