龙8国际：算力为翼安全为盾：Akamai以纵深防护体系护航企业智能升级

发布日期： 2026-01-21 阅读量： 作者： 小编

　　以生成式AI为代表的人工智能的高速发展和广泛应用，在赋能企业效率提升、加速业务创新的同时，也催生了新型且更具隐蔽性的网络威胁。企业亟需构建具备可见性、可控性与实时防护能力的AI安全策略，为业务持续韧性发展筑牢根基。

　　作为全球领先的云与安全服务提供商，Akamai凭借全面的安全解决方案、深度威胁情报储备及全球化运营团队，正助力企业搭建体系化的纵深防护体系，在AI浪潮中实现发展与安全的动态平衡。

　　为深入洞察行业前沿动态，探寻AI时代下的技术突围与安全防护之道，日前，比特网采访了Akamai副总裁暨大中华区总经理李昇、Akamai北亚区技术总监刘烨以及Akamai亚太与全球客户云架构总监李文涛，围绕Akamai在云计算与安全领域的最新进展、2026年战略规划与产品路线图等议题进行了深入交流。

　　2025年Akamai大中华区业务实现稳定持续增长，在全球及亚太地区业务中的占比进一步提升。与此同时，Akamai持续加大对大中华区的资源投入，重点强化云计算与互联网安全两大核心增长引擎的团队配置，而细分业务同样表现亮眼：云计算业务实现近40%的年度增长率，成为全球增长亮点;云安全引入API安全、态势管理等创新解决方案;云分发(CDN)核心传统业务凭借全年零重大故障的卓越稳定性，在视频、游戏等大流量头部客户中实现稳定增长并赢得更多市场份额。

　　其一，客户用云策略越发成熟理性。经过多年实践积累，企业客户已摆脱单一依赖超大规模平台的局限，转而结合自身业务场景与核心需求，选择适配性更强的云服务。Akamai在成本可预测性、高性能快速落地及高性价比方面具备显著优势，尤其在对成本敏感度较高的程序化广告等行业，其云计算平台的业务价值已获得客户充分认可。

　　其二，全球化、高性能场景需求凸显。随着客户上云场景日益丰富，大量应用对全球覆盖、可扩展、高度分散的节点分布、低延迟、高吞吐及高速网络传输提出了更高要求。Akamai在这些场景中展现出强大优势，成为云计算业务中增长尤为亮眼的领域。

　　李昇表示，2026年将成为AI技术真正走向规模化应用的关键一年。AI应用尤其是具龙8国际唯一官网备任务执行能力、集成多元工具与功能的智能体应用，有望成为市场核心热点。锚定这一行业发展趋势，Akamai已明确战略目标：深度切入国内头部AI创新企业生态，为其海外业务拓展提供高效、可靠的技术支撑。

　　“Akamai有信心在2026年，在国内外主流AI应用平台上积累更多标杆级客户案例，并择机向市场发布。”李昇说。

　　伴随AI技术的深入应用，其双刃剑效应也逐渐显现：在安全领域的发展进程中，许多新型安全风险及相应解决方案均围绕AI展开。

　　第一，AI技术本身带来的威胁。以大规模预训练模型为例，其既可作为促进发展的有力工具，也存在被恶意利用的风险。当前，随着人工智能应用的普及，网络爬虫中属于“AI Bot”类型的比例显著上升。这类爬虫以抓取网络数据为主要目标，并且其技术形态正随着人工智能的进步而快速演进。

　　刘烨指出，这一增长趋势的驱动因素在于大模型训练过程中对海量数据的迫切需求。为构建高质量训练数据集，各类主体大量部署AI-Bot开展信息采集工作，而这些AI-Bot中，既有来自主流大模型厂商的合规采集工具，也混杂着各类恶意抓取程序。

　　1、基于成熟检测模型，实现AI Bot的来源追溯、特征提取与分类归档，通过深度解析行为模式、建立多维度识别指标，精准区分合规抓取与恶意攻击行为，提升流量识别准确率;

　　2、联合Skyfire等第三方企业，探索合规Bot识别与按量计费体系。若内容提供商与AI企业达成授权协议，该方案可精准识别合规抓取请求，并通过第三方平台实现按请求次数计费的灵活结算，平衡数据使用与权益保护。

　　第二，针对AI发起的威胁。目前，许多应用的后端已集成大规模预训练模型，用于数据处理或响应用户请求，涵盖聊天机器人及其他多种融合场景。这些模型所接收的输入与返回的输出，都可能引入新的安全漏洞。

　　API攻击具有“短周期、高效率”特征，无须复杂逻辑分析即可得手。攻击者通常分两步：一是侦察定位暴露的API接口;二是端点枚举明确功能。不同于传统攻击需“漏洞深度利用”，API攻击完成枚举后即可实施越权等行为，形成威胁。

　　实际上，早在2024年，Akamai就收购了两家API流量管理企业，预判API使用量将爆发式增长，其安全漏洞可能引发重大业务损失。2025年，Akamai将新技术融入API安全方案，已有效解决各类相关问题。2026年伴随流量攀升，该方案将进一步发挥优势，筑牢安全屏障。

　　此外，集成AI大模型的应用自身也面临新型安全隐患。对此，Akamai于2025年发布“AI防火墙(Firewall for AI)”，专为AI大模型场景设计，部署于应用前端，对输入提示词与输出内容实时过滤，以防范“提示词注入”等越权行为，避免敏感信息泄露，保障应用合规安全。

　　如今，AI技术正从模型训练向推理、智能体及应用落地加速迈进，企业对于高效、低成本地推理算力部署需求越发迫切。瞄准这一市场痛点，Akamai与英伟达达成全球战略合作，依托Akamai遍布全球的边缘节点网络，以及英伟达在GPU算力与AI技术领域的深厚积淀，共同打造出兼具高性能与高性价比的边缘AI计算平台——Akamai Inference Cloud(Akamai推理云)，将AI推理能力从传统数据中心延伸至全球边缘节点。

　　具体而言，Akamai推理云主要为客户提供三方面价值：一是提升AI服务运行效率并贴近用户端，基于GPU的实时AI推理产品架构，具备全球覆盖与高速响应特性，可有效提升AI系统运行效率;二是保障边缘侧AI工作负载安全，依托Akamai边缘防护机制，抵御针对AI的滥用行为及应用层攻击等安全威胁;三是构建并扩展无供应商锁定的AI应用。通过开放API、Kubernetes等开源技术支持，结合极具竞争力的出口流量成本与清晰定价体系，助力客户无忧构建、扩展AI服务，规避供应商锁定风险。

　　如果说战略与安全是底座，那么行业案例则是检验成效的试金石。据李文涛介绍，Akamai推理云在多个行业均有最新应用落地，其中流媒体、在线游戏及汽车行业的实践颇具代表性。

　　在流媒体行业，OTT服务商及在线视频提供商普遍坐拥海量视频内容库，需投入大量资源维护，却因缺乏直观的内容库交互模式抑制用户浏览意愿，精准检索精彩片段等核心需求难以满足，这成为行业普遍痛点。针对这一问题，Akamai依托AI技术提升用户参与度及内容再发现能力，通过AI自动识别视频内容、提取关键场景，有效降低用户内容发现门槛、优化观看体验并减少用户流失。

　　在线游戏行业，行业对内容的需求持续攀升，需快速生成大量高质量多媒体素材，涵盖游戏场景、角色、道具、动画等，生成式AI技术广泛应用后，开发者核心诉求转变为在保障创作效率及素材质量的前提下降低AI推理与算力成本，且不同类型游戏素材对生成速度及实时响应的要求差异进一步提升了技术实现与运营的复杂性。针对某日本游戏公司采用文生图模型开发的手机游戏项目，Akamai推理云展现出显著优势，与其他超大规模云平台的基准测试结果显示，其可使游戏多媒体素材生成延迟降低2.5倍，生成吞吐量提升3倍，同时成本降低86%，助力该游戏公司高效运用AI生成高质量游戏多媒体素材。

　　在汽车行业，某东南亚领先车载软件公司为合作车企部署车载语音助手，并新增AI驱动的智能网联汽车功能，包含车辆优化、路线规划、语音识别等，以提升用户驾驶体验。Akamai提供的云解决方案支持乘客使用本地语言与车载语音助手交互，具备实时语言翻译能力，可实现指令的精准识别与执行，并以本地语言反馈执行结果。采用Akamai推理云后，该车载AI语音助手响应用户命令及请求的延迟大幅降低30%，显著提升了用户体验及驾驶安全性。

　　由此可见，Akamai通过其创新的AI推理云解决方案，不仅有效应对了AI技术带来的安全挑战，更在多个行业场景中实现了显著的性能提升与成本优化，证明了边缘AI计算在实际业务中的巨大价值与广泛适用性。

　　展望未来，李昇指出，面对AI产业的蓬勃发展态势，Akamai的核心使命是既助力客户实现推理算力的快速、可扩展部署，又保障各类模型与应用的高效安全。“‘云’与‘算力基础设施’如同一个车轮，‘安全’则是另一个车轮，二者协同发力，才能驱动AI产业持续稳健前行。”

　　基于这一理念，Akamai的产品规划与市场布局，将聚焦三大核心方向：助力客户更高效、快速、安全地部署AI推理应用，同步提供坚实的基础架构支撑与全链路安全防护能力，持续深化云、算力与安全的融合创新。

　　AI正成为商业发展的核心引擎，但其带来的新型安全威胁同样不容忽视。对企业而言，拥抱AI已不仅是效率之争，更是一场关于“发展与安全”的平衡考验。

　　Akamai的路径清晰而坚定，以全球边缘节点为基石，实现高性能、低成本的AI推理;以整合智能安全为盾牌，从源头化解新型威胁。这不仅是技术的融合，更是护航企业AI战略稳健落地的关键保障。

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