首先是復(fù)雜架構(gòu)帶來的一致性難題。據(jù)預(yù)測，到2028年，80%的企業(yè)會嵌入相應(yīng)AI能力，而其中94%的AI應(yīng)用將部署在混合多云的復(fù)雜架構(gòu)中。在這種架構(gòu)里，企業(yè)往往需要在不同云環(huán)境和數(shù)據(jù)中心之間協(xié)調(diào)，很難確保AI應(yīng)用前端在安全策略、負(fù)載策略和調(diào)度策略上的統(tǒng)一管理，這無疑會影響AI應(yīng)用的穩(wěn)定可靠運(yùn)行。

其次是AI特有層級的安全風(fēng)險。陳亮提到：“當(dāng)Token通過API傳遞給后臺大模型，借助大模型進(jìn)行思考、判斷、生成內(nèi)容，再將結(jié)果返回給客戶端時，整個請求和響應(yīng)的過程都需要確保相應(yīng)的安全性。只有這樣，才能真正幫助客戶避免數(shù)據(jù)泄漏、敏感信息丟失，并有效應(yīng)對大模型幻覺和AI應(yīng)用遇到的各類安全風(fēng)險?！?/p>

最后是成本與體驗的平衡問題。AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本高昂，一臺8卡服務(wù)器通常需百萬級投入，企業(yè)迫切希望在控制算力成本的同時，提升用戶訪問體驗，加速業(yè)務(wù)價值產(chǎn)出。

ADSP平臺：融合創(chuàng)新破解困局

面對這些挑戰(zhàn)，F(xiàn)5推出的應(yīng)用交付與安全平臺（ADSP）給出了全面解決方案。作為業(yè)界首款深度集成高性能負(fù)載均衡、智能流量管理與先進(jìn)應(yīng)用及API安全能力的平臺化產(chǎn)品，ADSP平臺以四大核心能力構(gòu)建起AI時代的技術(shù)壁壘。

在全面交付服務(wù)方面，ADSP涵蓋負(fù)載均衡、DNS、CDN、多云網(wǎng)絡(luò)及API網(wǎng)關(guān)等功能。其中，獨(dú)創(chuàng)的TBLB（Token Based Load Balance）技術(shù)，能依據(jù)Token首次響應(yīng)時間、單個 Token 的生成效率以及系統(tǒng)整體延遲，動態(tài)識別算力波動，實(shí)現(xiàn)GPU資源智能調(diào)度。陳亮介紹：“F5中國推出了創(chuàng)新的基于TBLB的AI推理網(wǎng)關(guān)，通過實(shí)時判斷后臺算力，實(shí)現(xiàn)100%的算力調(diào)度，同時確保用戶體驗不受到任何影響?！蹦承酒圃鞆S商借助該技術(shù)，將推理服務(wù)成功率提升8%，算力利用率提高30%-60%，大幅提升了成本效益。

安全防護(hù)層面，ADSP構(gòu)建了覆蓋Web應(yīng)用安全、API安全和AI大模型安全的全鏈路防護(hù)體系。其AI Gateway可有效防御提示注入攻擊，防止個人可識別信息（PII）泄漏。陳亮表示：“針對AI安全，我們認(rèn)為至少有三種分類：一是外部應(yīng)用安全，二是API安全，還有AI大模型安全?！睎|南亞某電信集團(tuán)在國家級AI工廠中部署該網(wǎng)關(guān)后，成功應(yīng)對了大模型TOP10安全風(fēng)險，保障了多模型調(diào)用的安全可控。

部署靈活性上，ADSP支持本地數(shù)據(jù)中心、公有云、邊緣網(wǎng)絡(luò)等多環(huán)境部署，甚至能運(yùn)行于NVIDIA DPU智能網(wǎng)卡，顯著降低IT架構(gòu)復(fù)雜度。與日本SoftBank、NVIDIA聯(lián)合推出的解決方案，使網(wǎng)絡(luò)能效提升190倍，充分展現(xiàn)了其在性能與成本控制上的優(yōu)勢。

全能運(yùn)維（XOps）能力則實(shí)現(xiàn)了跨NetOps、SecOps和DevOps的一體化管理。通過統(tǒng)一控制臺，企業(yè)可實(shí)現(xiàn)策略集中管理、深度安全分析和自動化編排，，大幅提升運(yùn)維效率。陳亮提到：“從XOPS的角度來講，F(xiàn)5作為應(yīng)用交付廠商第一個提出可以支持MCP，并基于AI洞察實(shí)現(xiàn)全方位的應(yīng)用監(jiān)控?！?/p>

落地千行百業(yè)，見證轉(zhuǎn)型實(shí)效

ADSP平臺的價值已在多個行業(yè)的實(shí)踐中得到充分驗證。在智算中心領(lǐng)域，某高科技企業(yè)借助ADSP構(gòu)建了高可靠彈性架構(gòu)，采用N+M部署形態(tài)滿足超6個9的可靠性要求，通過入向與出向流量物理隔離，保障了AI業(yè)務(wù)的爆發(fā)式增長需求。陳亮介紹該案例時說：“在客戶智算中心里面有大量的數(shù)據(jù)流量進(jìn)行傳輸，支持后臺的AI應(yīng)用進(jìn)行相應(yīng)的訓(xùn)練，同時為后續(xù)的AI應(yīng)用推理服務(wù)提供保障?！?/p>

制造業(yè)中，某半導(dǎo)體廠商在工業(yè)質(zhì)檢場景應(yīng)用ADSP后，確保了質(zhì)檢數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃耘c安全性，加速了質(zhì)檢效能提升，降低了壞品率。某新能源車企在自動駕駛訓(xùn)練中，利用ADSP實(shí)現(xiàn)了車載數(shù)據(jù)向后臺數(shù)據(jù)湖的高速傳輸，顯著提升了訓(xùn)練效率。

金融行業(yè)也受益顯著，某券商的智能投顧業(yè)務(wù)通過ADSP保障了市場數(shù)據(jù)與交易數(shù)據(jù)的高速可靠傳輸，為大模型提供了精準(zhǔn)計算基礎(chǔ)；東南亞某銀行借助ADSP的分布式云服務(wù)，實(shí)現(xiàn)了本地數(shù)據(jù)中心與公有云間AI應(yīng)用的安全高效協(xié)同，順利推進(jìn)智能投顧業(yè)務(wù)出海。

本土化與未來演進(jìn)：扎根中國，擁抱創(chuàng)新

深耕中國市場25年，F(xiàn)5始終秉持“中國創(chuàng)新，服務(wù)中國”理念。在本土化適配方面，F(xiàn)5積極與國內(nèi)優(yōu)秀廠商開展協(xié)議與技術(shù)適配，構(gòu)建完善生態(tài)體系。陳亮表示：“在國內(nèi)，我們積極與國內(nèi)廠商開展深度適配合作。例如，針對MCP協(xié)議的本地化合作，以及與國內(nèi)風(fēng)險數(shù)據(jù)防護(hù)廠商聯(lián)合推出的大模型信息泄漏防護(hù)解決方案，都是其本土化成果的具體體現(xiàn)?！?/p>

展望未來，F(xiàn)5將圍繞ADSP平臺持續(xù)強(qiáng)化能力。在技術(shù)演進(jìn)上，計劃將安全防護(hù)能力嵌入機(jī)器人芯片，拓展邊緣計算場景；在AI賦能方面，XOPS將引入更多AI能力，提升運(yùn)維智能化水平。同時，F(xiàn)5還將通過AI技術(shù)精英培訓(xùn)課程，助力企業(yè)提升應(yīng)對AI時代挑戰(zhàn)的能力，目前已培訓(xùn)超400位客戶。

陳亮表示，F(xiàn)5將繼續(xù)以“F5 for AI, AI for F5”為戰(zhàn)略指引，憑借ADSP平臺的融合創(chuàng)新，助力中國企業(yè)在AI轉(zhuǎn)型的每一步都走得更穩(wěn)、更遠(yuǎn)，共同打造更安全、高效的數(shù)字未來。

lixiangjing

算力豹主編