Akamai：以 AI 推理云重塑云与安全融合新范式

生成式 AI 的快速普及，正在改变企业对云计算和安全的基本认知。在这一转变中，云与安全开始走向深度融合。尤其是在推理需求持续上升、应用逐步向边缘延伸的背景下，如何以更低成本、更高确定性支撑 AI 工作负载，成为企业关注的现实问题。

在这一趋势下，Akamai的角色开始发生变化。将自身的云计算能力与安全体系，持续向 AI 推理场景靠拢，并在中国企业出海与全球化应用中逐步显现出差异化价值。

Akamai副总裁暨大中华区总经理 李昇

 “回顾2025年，Akamai大中华区的业务实现了超过全球平均水平的增长。其中中国区业务实现了两位数增长，这主要得益于中国‘出海’企业在海外市场的拓展，尤其是那些通过AI赋能的应用场景，有效拉动了我们的相关业务。”Akamai副总裁暨大中华区总经理李昇在采访中表示，电商、社交媒体、娱乐及互联网游戏等行业的头部客户，在海外市场的成功拓展，不仅促进了本地业务增长，也进一步巩固了Akamai在全球市场的领先地位。

在业务结构上，Akamai依托三大核心板块构建增长动力。其中云计算成为最显眼的增长引擎。2025年对比2024年实现接近40%的年度增长率，成为全球亮点。李昇认为，客户在云策略上的成熟与理性，是增长的重要驱动因素：“客户不再单一依赖超大规模平台，而是根据业务场景选择最合适的云服务。Akamai在成本可预测性、快速落地及高性价比方面具有明显优势。”此外，全球化、高性能场景需求的增长，也推动了分布式、低延迟、高吞吐的云服务需求。

与之并行增长的，是云安全业务，这是Akamai的第二增长曲线。“云安全承载了互联网上相当比例的流量，使我们能够持续观察并理解各类网络威胁与攻击手法的演变。”

最后是传统云分发业务，其依旧发挥着稳定器的作用。尤其在流量密集型行业如视频、游戏领域表现突出。零重大故障的全年运营，使Akamai在核心客户中进一步赢得信任，并在市场中稳固了份额。

事实上，在安全领域，Akamai正在经历一次明显的重心转移，而这条主线几乎完全围绕着AI展开。

Akamai北亚区技术总监 刘烨

“自 ChatGPT 流行并被广泛应用以来，安全风险正在快速向大模型领域集中，安全解决方案也必须随之演进。这并不是对既有安全体系的简单补充，而是一轮由AI驱动的安全范式变化。” Akamai北亚区技术总监刘烨将当前的安全挑战清晰地划分为两大方向：一类是AI带来的威胁；另一类是针对AI本身的威胁。这两条线索交织在一起，构成了Akamai近两年安全产品演进的核心逻辑。

首先是“AI带来的威胁”，最突出的就是 AI-Bot 的爆发式增长。数据显示，无论是基于 Web 还是 API 的 AI-Bot，在过去一年中的增长率均超过 100%，部分甚至达到 200%。这些 Bot 的核心目的，是为大模型训练和能力演进大规模抓取互联网数据。更复杂的是，AI-Bot 本身也在进化——从早期容易识别的脚本行为，演变为具备自主决策能力的智能体，甚至能够绕过验证码等传统防护手段。

刘烨强调，问题已不再是能否识别 Bot，而是企业是否、以及如何允许 AI-Bot 抓取内容。为此，Akamai提供了更精细化的治理思路：一方面，通过模型识别和分类不同来源的 AI-Bot；另一方面，探索与第三方合作，对合规 Bot 进行识别，并支持基于请求量的内容授权和计费机制，使安全控制与商业模式相匹配。

API 安全则是另一条快速升温的战线。随着大模型几乎完全依赖 API 进行交互，API 流量预计到 2026 年仍将保持约 30% 的年增长率。刘烨透露，API 攻击往往路径更短、破坏性更强，绕过认证、越权访问已成为高频风险。Akamai通过近两年的收购与能力整合，强化了 API 的暴露面管理和越权防护，防止其成为 AI 应用中的“安全短板”。

而在“针对 AI 的威胁”方面，Akamai在 2025 年推出了 Firewall for AI。这是一款专门为大模型设计的安全解决方案，部署在应用前端，对提示词输入和模型输出进行过滤，防范提示词注入和敏感信息泄露，目前已在聊天机器人等典型场景中落地。

同时，Akamai也将生成式 AI 用于简化安全运维本身，通过自然语言交互帮助用户理解攻击态势、调整策略。正如刘烨所总结的，AI 时代的安全，不只是“防攻击”，而是重新构建人与系统、模型与业务之间的安全关系。

展望2026年，Akamai将以AI推理云为核心战略，将云计算和安全有机融合。在李昇看来：“面对AI的蓬勃发展，我们既要帮助客户快速、可扩展地部署推理算力，也要助力他们高效保护各类模型与应用。‘云’与‘算力基础设施’是一个轮子，‘安全’是另一个轮子，二者共同驱动AI这辆车前行。”

值得一提的是，2025年第四季度，Akamai与英伟达达成全球战略合作，双方聚焦边缘推理云，为各行各业提供高效、低成本的推理算力方案。这意味着，无论是AI训练还是推理，企业都能更灵活地部署算力，并在边缘节点实现低延迟交付。

Akamai亚太与全球客户云架构总监 李文涛

“Akamai推理云不仅可以提升AI服务响应速度和覆盖范围，在边缘侧保障AI工作负载安全，还可以构建开放、无供应商锁定的AI应用生态。”Akamai亚太与全球客户云架构总监李文涛表示，通过GPU实时推理架构与Kubernetes开源技术，客户可以高效扩展AI服务，并获得稳定、可预测的成本优势。

实际应用案例充分体现了这一战略的落地价值。在流媒体行业，Akamai利用AI对视频内容库进行自动化分析和标注，使用户能够通过自然语言查询获取兴趣片段。例如，观众想查找某名运动员的最佳表现片段，AI能够跨赛季识别并生成内容，从而提升用户体验和内容变现效率；在游戏行业，Akamai推理云帮助日本一款手机游戏实现图像生成延迟降低2.5倍、吞吐量提升3倍、成本下降86%，显著优化素材生成效率。

写在最后

从业务增长到技术布局，从云计算到安全，再到AI推理云与边缘算力，Akamai正在经历的，并不是一次简单的产品线扩展，而是一轮围绕AI时代基础设施展开的重构。

在这个过程中，云不再只是算力的载体，安全也不再只是附加的防护层，而是与算力、网络、应用深度耦合的底层能力。无论是应对AI-Bot带来的内容与数据边界问题，还是为大模型应用构建更可控的安全护栏，Akamai都在尝试给出更贴近业务现实的解法。

面向2026年，AI推理云成为连接这一切的关键枢纽：它既承载着企业对低延迟、高性价比算力的迫切需求，也放大了对安全、稳定与可持续运营能力的要求。正如李昇所言，云与安全是驱动AI前行的“两只轮子”，而Akamai的角色，正是在这两者之间，找到真正能够支撑规模化落地的平衡点。

当AI从技术热潮走向长期生产力，真正重要的，或许不再是谁跑得最快，而是谁能跑得更稳、更久。