每一次技術(shù)革命都緣起于中心化。早期，工廠依河而建，匯聚于水力之側(cè)；電網(wǎng)重塑經(jīng)濟(jì)，將能源集中于少數(shù)工業(yè)樞紐；電影工業(yè)則將巨額資本導(dǎo)入大型制片廠及其嚴(yán)控的發(fā)行網(wǎng)絡(luò)。甚至內(nèi)容與安全，其初始形態(tài)也無不是中心化的。

然而無一例外，這些體系最終都走向了同一條路徑——去中心化：

• 本地發(fā)電打破了區(qū)域壟斷格局
• 流媒體服務(wù)顛覆傳統(tǒng)影院模式，將娛樂帶入家庭
• 信息與媒體向邊緣遷移，更貼近用戶的生活工作場景，也使得新聞和娛樂更易獲取、更即時(shí)
• 內(nèi)容更靠近用戶，安全部署到云端，實(shí)現(xiàn)本地化攻擊防御
• 回答是否準(zhǔn)確，還是會(huì)出現(xiàn)模型幻覺？
• 體驗(yàn)是否流暢，還是會(huì)因延遲中斷？
• 成本是否可控，還是會(huì)因推理費(fèi)用過高而難以落地？
• 系統(tǒng)是否可靠，還是在關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)境中可能出現(xiàn)故障？

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今日的AI拐點(diǎn)

如今，人工智能也走到了同樣的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。它不會(huì)——也不可能——依靠重復(fù)原有模式實(shí)現(xiàn)規(guī)?；Ｕ麄€(gè)行業(yè)長期以來執(zhí)著于在越來越大的數(shù)據(jù)中心里構(gòu)建越來越龐大的模型。媒體頭條不斷宣揚(yáng)著價(jià)值數(shù)十億美元的合同、用電量達(dá)吉瓦級(jí)別的數(shù)據(jù)中心園區(qū)，以及刷新紀(jì)錄的GPU集群。但“更大”并不意味著“更好”，至少現(xiàn)在不再是了。

中心化已經(jīng)成了一種制約。每個(gè)跨大洲傳輸?shù)恼?qǐng)求都在消耗寶貴的算力周期、電力與資金成本。延遲問題損害著交易、支付、游戲及對(duì)話場景中的用戶體驗(yàn)。電力網(wǎng)絡(luò)在算力壓力下不堪重負(fù)。企業(yè)投入數(shù)十億美元訓(xùn)練模型，卻發(fā)現(xiàn)出口成本和高延遲使得這些模型難以在實(shí)際場景中規(guī)?；涞亍?/span>

明日的推理爆炸

智能代理、自主系統(tǒng)與實(shí)體人工智能的興起，將引發(fā)一場推理請(qǐng)求的爆炸式增長，其規(guī)模將達(dá)到人類發(fā)起請(qǐng)求的數(shù)十倍甚至數(shù)百倍，遠(yuǎn)超當(dāng)前水平。每一臺(tái)自動(dòng)駕駛汽車、機(jī)器人以及智能系統(tǒng)，都將持續(xù)依賴分布式邊緣推理，以此增強(qiáng)本地計(jì)算能力，正如今天的智能手機(jī)通過流式播放彌補(bǔ)本地存儲(chǔ)不足一樣。

然而，中心化并非唯一的制約因素。目前，對(duì)人工智能技術(shù)尚未成熟的擔(dān)憂也制約著其發(fā)展：

隨著企業(yè)面臨不斷攀升的推理成本與延遲問題，人工智能正在重塑沿用數(shù)十年的云模式。首席財(cái)務(wù)官對(duì)成本提出質(zhì)疑，首席信息官則著手調(diào)整工作負(fù)載，竭力將計(jì)算資源部署在更靠近數(shù)據(jù)和用戶的位置。當(dāng)前瓶頸并非GPU算力，而是距離。

破局之時(shí)已到

今日，我們正式發(fā)布Akamai Inference Cloud。該平臺(tái)將人工智能推理從核心數(shù)據(jù)中心延伸至互聯(lián)網(wǎng)邊緣，從而重新定義了AI的應(yīng)用場景與運(yùn)行方式。

Akamai Inference Cloud 基于與 NVIDIA 的合作共同構(gòu)建，融合了Akamai在全球分布式架構(gòu)方面的專業(yè)積累，以及NVIDIA Blackwell AI基礎(chǔ)設(shè)施與其在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力，旨在對(duì)釋放AI真正潛力所需的系統(tǒng)進(jìn)行徹底重構(gòu)與擴(kuò)展。

區(qū)別于傳統(tǒng)系統(tǒng)，本平臺(tái)為專用構(gòu)建，通過將NVIDIA加速計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施部署在更貼近數(shù)據(jù)產(chǎn)生與決策需求的位置，實(shí)現(xiàn)在全球范圍內(nèi)提供低延遲、實(shí)時(shí)的邊緣AI處理能力。

關(guān)鍵在于縮短距離

幾十年來，能夠建設(shè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心、高效管理海量數(shù)據(jù)，并強(qiáng)化對(duì)算力與數(shù)據(jù)管控的企業(yè)，始終是技術(shù)演進(jìn)中的贏家。那個(gè)時(shí)代締造了巨大的算力，卻也拉大了數(shù)據(jù)與用戶、創(chuàng)新與接入之間的距離。

如今，競爭的天平已傾向能夠彌合這一距離的企業(yè)。在需求發(fā)生之地就近運(yùn)行的智能，其價(jià)值遠(yuǎn)超任何封鎖在遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心中的能力。

與 Akamai 共同走近未來

人工智能正在重塑云基礎(chǔ)設(shè)施的焦點(diǎn)——從追求功率到關(guān)注就近性，從比拼兆瓦到?jīng)Q勝毫秒。在協(xié)助客戶順應(yīng)這一變革方面，Akamai 擁有獨(dú)一無二的優(yōu)勢(shì)。我們并非靜待未來降臨，而是主動(dòng)將未來帶到您的身邊。

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關(guān)于Akamai Inference Cloud的詳細(xì)內(nèi)容，請(qǐng)參閱我們的官方新聞稿；Akamai產(chǎn)品高級(jí)副總裁Jon Alexander的博文對(duì)此進(jìn)行了深入解讀。更多信息，敬請(qǐng)?jiān)L問我們的官方網(wǎng)站。

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