2025年的企业数字化图景，已经与过去完全不同。应用从单体到微服务，再到容器化与多云部署，企业的系统架构正经历持续而剧烈的演进。人工智能的兴起更是将这一进程推向了新的高度——应用的性能、安全、可靠性与合规性，正以前所未有的方式交织在一起。作为长期深耕应用交付与安全领域的技术厂商，F5在这一轮浪潮中展示出鲜明的战略定力和本地化创新能力。
F5北亚区总裁黄彦文Solution Day演讲
“F5在中国已经25年了，我们一直秉持的理念是‘中国创新，服务中国’。”F5北亚区总裁黄彦文在接受笔者的采访时表示，中国市场不仅是业务增长的重要阵地，更是创新的源泉。
回顾过去25年，F5几乎伴随着中国科技发展的关键节点一路前行。2009年，中国进入3G时代，F5也在这一年全面发布了ADC产品，推动应用交付进入新阶段。十年后的2019年，随着5G商用牌照在中国落地，物联网时代加速到来，F5顺势推出了IPv6本地化方案，帮助企业用户和万物互联场景顺畅接入网络。
进入2025年，AI的爆发让行业格局再次发生剧烈变化。为应对这一趋势，F5推出了“应用交付与安全平台（Application Delivery and Security Platform，ADSP）”——作为业界首款将高性能负载均衡、智能流量管理与先进应用及API安全能力深度集成于一体的平台化解决方案，该平台将帮助企业有效应对AI时代的混合多云架构挑战，降低复杂性，提升安全性，并充分释放AI的业务潜能。
“客户的应用不再局限于单一环境，它们能够在本地、公有云、私有云和容器多种环境中同时运行。ADSP的价值就在于，它能够在多样化环境下，统一提供高性能、安全、可扩展的应用交付能力。”F5亚太区首席技术官Mohan Veloo表示，过去几年，业界的关注点经历了快速转变：从虚拟化到云计算，再到如今的人工智能已经成为企业运维和业务决策最关键的驱动力量。“这意味着我们的决策过程已经发生了转变，从原来基于静态的数字以及人工做出决定，到现在转变为基于数字的、智能驱动的动态决定，这些决定能够实时被编排、被优化。”
F5正是在这一过程中持续演进。从最早的ADC 1.0、ADC 2.0，到如今的ADSP平台，F5始终聚焦应用流量管理，致力于为客户解决性能、安全与效率问题。
“在AI时代，ADSP的核心优势在于能够在混合环境中实现安全性与性能的统一。”F5北亚区区域副总裁张振伦透露，传统系统往往由多个组件构成，涉及不同供应商和产品，由不同人员管理，容易出现“撕裂”问题：当性能下降或安全事件发生时，难以快速定位问题根源，往往需要耗费大量时间进行RCA(Root Cause Analysis，根因分析)分析，甚至找不到真正的问题根源。
ADSP通过平台化方式，将原本分散的解决方案整合在一起，减少了厂商间的协同难题和集成挑战。结合AI能力，用户可以快速定位问题、找到解决方案并恢复业务运行。不仅提升了系统的整体可视性，也让AI能力注入到管理与运维中，实现更高效、更统一的协同。通过ADSP，用户只需一个平台、一个管理面，就能清晰掌握整个系统的完整状态。
在交付能力方面，F5不仅拥有行业领先的数据平面，还提供硬件、软件以及SaaS三种形态的交付方式，能够满足现代应用对灵活性和高效性的需求。同时，还不断提升数据平面的能力，确保在隐私保护、性能优化、安全防护以及后量子密码时代的应对上始终保持就绪状态。
“在交付过程中，我们始终强调安全保障。针对不同应用场景，提供全面的保护解决方案。”张振伦表示，通过WAF和机器人防护、DDoS能力，以及API保护和多安全控制点，F5能够在硬件、软件、云端及本地等多种基础架构中，为任何应用提供统一的安全防护，无论部署在哪里、面临何种威胁，都可依托AI能力实现防护目标。
在硬件方面，F5持续强化能力，不仅提升机柜和设备性能，还增强了防御后量子时代攻击的能力。同时，F5通过与第三方硬件整合，使BIG-IP可在K8s和NVIDIA DPU环境下部署，提高GPU利用率，并支持多租户安全防护和LLM路由功能。
例如在证券行业的实践中，企业自建模型并结合分布式对象存储，F5通过BIG-IP承担起数据流量的分发与调度工作。“在GPU和存储之间建立高速通道，确保数据能够稳定、可靠地流入模型，是AI训练和推理过程中最具挑战性的环节之一。”张振伦透露，凭借在负载均衡领域的多年经验，F5已经帮助大量客户在分布式存储与GPU集群之间搭建起高效桥梁。
需要注意的是，传统的流量分发机制并不能满足AI应用对算力的复杂需求。不同请求对后台GPU的消耗差异巨大，从简单的问候语到专业论文综述，算力开销完全不同，但过去的负载均衡只能基于前端请求分发，无法感知GPU的真实状态。这意味着大量资源被浪费，GPU利用率始终无法充分发挥。
为此，F5中国团队率先提出了 TBLB（Token Based Load Balance）。这一机制通过实时监测Token的生成速度，主动获取大模型输出的状态数据，从而判断后台GPU的负荷情况，再进行更加合理的流量分发。测试显示，GPU利用率提升幅度可达10%至60%。张振伦强调：“GPU是企业最昂贵的资源之一，如果利用率能从50%提升到70%，企业的整体成本就能显著下降，无论是自购GPU还是按需租用算力，收益都会立竿见影。”
更重要的是，TBLB并不依赖于特定厂商或型号的GPU，而是基于大语言模型框架本身的API进行判断，因此能够兼容多样化和混合化的环境。他补充道：“中国普遍存在的混合GPU架构正是这种创新的催化剂，也让F5的‘中国创新，服务中国’不只是口号，而是切实的实践。”
在软件层面，F5也注入了非常多的能力，现在可以通过微软云来登录F5的NGINX的K8s能力，并且已经在更多的地区有超过了2000家客户。
运维方面，F5推出全能运维能力，实现网络、安全、开发及平台运维的简化。通过策略管理、分析洞察、编排自动化、AI助手和可编程性功能，运维效率得到显著提升。应用学习工具AST则提供更深刻的基础设施洞察，支持远程监测与管理，开源版本可在GitHub上下载体验。
例如，F5近期推出了AI网关（AI Gateway）这一新产品。它具备大语言模型的抽象化和上下文路由能力，可将提示词精准转发到对应模型；同时提供提示词注入防护、可观测性、PII数据泄漏防护，并支持通过SDK进行编程，实现便捷的部署与管理。AI网关可在多种基础架构形态上部署，包括本地、云端、AI工厂，满足智能体分布式应用对混合平台的需求。
值得一提的是， 在F5的整体战略中，AI助手是ADSP平台的重要组成部分。它能够跨越所有产品，为企业提供应用交付与安全服务。其核心能力体现在三个方面：首先是“解释”，能够回答用户关于应用运行和安全状态的技术问题；其次是“生成”，可以根据用户的需求自动创建安全策略，抵御潜在威胁；最后是“优化”，通过分析和建议，让应用运行得更高效、更安全。
这些功能的背后，是F5对AI应用全生命周期的覆盖能力。从AI数据的交付，到AI工厂的负载均衡，再到运行时的安全防护和多云环境下的连接，F5都通过统一的平台加以实现。也就是说，ADSP不仅是一个应用交付与安全的平台，更是一个面向AI时代的综合性支撑体系，为企业提供端到端的保障。
在谈及F5重点关注的行业时，张振伦特别提到了汽车、高端制造和新零售。以汽车行业为例，中国凭借电动汽车的崛起迅速走上世界舞台。相比传统燃油车几年一款新车型的节奏，电动汽车的研发和生产周期被大大缩短，市场迭代极为迅速，这对后台系统的稳定性、安全性和可靠性提出了更高要求。
在他看来，F5多年来在金融和运营商行业积累的经验，正好能帮助汽车行业应对这种高强度的数字化挑战。而对于正在加速全球化的汽车和制造企业而言，选择合适的平台同样关键。
“很多企业在国内阶段依赖本地供应商，但一旦走向全球，就容易面临缺乏支撑的问题。”张振伦表示， F5通过分布式云平台为客户提供全球覆盖，目前已在全球拥有50多节点和2000多家用户，能够依托跨节点的高速通道确保企业在不同国家和地区之间实现高效协同。
与此同时，F5的全球化布局不仅体现在技术平台上，还包括覆盖全球的支撑体系。通过“Follow the Sun”的服务模式，F5在亚太、北美和欧洲的支持中心能够24小时无缝切换，保证客户无论身处何地、何时都能得到及时的技术支持，并提供符合当地语言需求的服务。这种全球化的响应机制，为中国企业的出海之路提供了坚实保障。
写在最后
从整体战略到技术演进，再到行业落地，F5正在向外界传递一个清晰的信号：应用交付与安全不再是企业数字化的辅助环节，而是AI时代能否成功转型的核心基石。在这一过程中，本地化创新与全球平台化战略相互作用，让F5在中国市场找到了独特的位置。
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