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Akamai推出Akamai Cloud Inference 引領(lǐng)邊緣智能全面升級??

企業(yè)動態(tài)
Akamai此次技術(shù)突圍,不僅重新定義了云服務商的競爭維度,更預示著AI基礎(chǔ)設施從"算力軍備競賽"向"場景效能革命"的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向。

全球領(lǐng)先的云服務提供商Akamai Technologies(以下簡稱為Akamai)宣布推出戰(zhàn)略級解決方案Akamai Cloud Inference。這款基于其全球分布式云平臺打造的AI推理解決方案,以突破性的性能指標引發(fā)行業(yè)關(guān)注——與傳統(tǒng)超大規(guī)模云架構(gòu)相比,其吞吐量提升3倍、延遲降低60%,成本更是銳減86%。

邊緣計算重構(gòu)AI推理范式在生成式AI應用爆發(fā)的背景下,企業(yè)逐漸意識到大型語言模型(LLM)訓練與推理環(huán)節(jié)的架構(gòu)差異。彭博社預測到2032年AI推理市場規(guī)模將達1.3萬億美元,其他多份近期報告也印證了這一判斷。這一市場轉(zhuǎn)變預示著2025年將成為分布式AI推理加速發(fā)展的元年。"訓練如同繪制地圖,需要集中式超算中心;而推理更像是實時導航,必須在靠近用戶的邊緣發(fā)生。"Akamai云技術(shù)部門首席運營官兼總經(jīng)理Adam Karon用精妙比喻揭示了行業(yè)痛點。2025年大約有75%的數(shù)據(jù)產(chǎn)生于傳統(tǒng)云區(qū)域之外(Gartner數(shù)據(jù)),傳統(tǒng)云架構(gòu)在響應速度、數(shù)據(jù)傳輸成本等方面已稍顯疲態(tài)

面對如此的市場環(huán)境,Akamai推出Akamai Cloud Inference的解決方案,依托覆蓋130個國家、4200多個節(jié)點的分布式網(wǎng)絡,構(gòu)建了獨特的"云-邊協(xié)同"架構(gòu)。通過與NVIDIA、VAST Data等生態(tài)伙伴的深度整合,該解決方案提供從GPU加速計算、向量數(shù)據(jù)庫實時檢索到WebAssembly邊緣執(zhí)行的完整技術(shù)棧。

技術(shù)底座的四維突破

  • 異構(gòu)算力集群該解決方案創(chuàng)新性地整合CPU、GPU與量身定制的ASIC VPU,針對不同推理場景動態(tài)調(diào)配資源。同時,Akamai 與 NVIDIA 的 NVIDIA AI Enterprise 生態(tài)系統(tǒng)進行了整合,利用 Triton、TAO Toolkit、TensorRT 和 NVFlare 來優(yōu)化 NVIDIA GPU 上 AI 推理的性能。
  • 智能數(shù)據(jù)治理:Akamai通過整合VAST Data實時數(shù)據(jù)訪問、可擴展對象存儲及Aiven/Milvus向量數(shù)據(jù)庫技術(shù),構(gòu)建了支持檢索增強生成(RAG)的智能數(shù)據(jù)架構(gòu),實現(xiàn)微調(diào)模型的安全存儲與全球范圍的低延遲AI推理。
  • 容器化敏捷部署:Akamai通過Linode Kubernetes Engine企業(yè)版與最近發(fā)布的 Akamai App 平臺,集成KServe、Kubeflow等開源工具構(gòu)建容器化AI推理平臺,實現(xiàn)PB級性能的自動擴展、混合多云部署及成本優(yōu)化。
  • 邊緣Wasm運行時:Akamai與Fermyon等 Wasm 提供商合作,集成WebAssembly技術(shù),使開發(fā)者能夠借助無服務器架構(gòu)直接在邊緣端執(zhí)行輕量化LLM推理,為延遲敏感型應用提供支持。

行業(yè)落地開辟新藍海
從車載語音助手到AI驅(qū)動的農(nóng)田管理,從消費品圖像優(yōu)化到虛擬試衣間,Akamai Cloud Inference通過分布式云和邊緣架構(gòu)賦能跨行業(yè)創(chuàng)新。這些場景化應用不僅解決了傳統(tǒng)集中式云在實時決策和個性化體驗上的瓶頸,更通過邊緣側(cè)低延遲推理技術(shù),為農(nóng)業(yè)、零售、制造業(yè)等垂直領(lǐng)域智能升級提供了更多的可能性,將AI從實驗室推向了產(chǎn)業(yè)變革的最前線。

Akamai此次技術(shù)突圍,不僅重新定義了云服務商的競爭維度,更預示著AI基礎(chǔ)設施從"算力軍備競賽"向"場景效能革命"的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向。當行業(yè)巨頭仍在追逐千億參數(shù)大模型時,Akamai已悄然在離數(shù)據(jù)源頭最近處筑起新的護城河。


責任編輯:劉睿暄
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