每一次技術革命都緣起于中心化。早期，工廠依河而建，匯聚于水力之側；電網重塑經濟，將能源集中于少數工業樞紐；電影工業則將巨額資本導入大型制片廠及其嚴控的發行網絡。甚至內容與安全，其初始形態也無不是中心化的。

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：

• 本地發電打破了區域壟斷格局
• 流媒體服務顛覆傳統影院模式，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
• 內容更靠近用戶，安全部署到云端，實現本地化攻擊防御
• 回答是否準確，還是會出現模型幻覺？
• 體驗是否流暢，還是會因延遲中斷？
• 成本是否可控，還是會因推理費用過高而難以落地？
• 系統是否可靠，還是在關鍵生產環境中可能出現故障？

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今日的AI拐點

如今，人工智能也走到了同樣的轉折點。它不會——也不可能——依靠重復原有模式實現規模化。整個行業長期以來執著于在越來越大的數據中心里構建越來越龐大的模型。媒體頭條不斷宣揚著價值數十億美元的合同、用電量達吉瓦級別的數據中心園區，以及刷新紀錄的GPU集群。但“更大”并不意味著“更好”，至少現在不再是了。

中心化已經成了一種制約。每個跨大洲傳輸的請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、游戲及對話場景中的用戶體驗。電力網絡在算力壓力下不堪重負。企業投入數十億美元訓練模型，卻發現出口成本和高延遲使得這些模型難以在實際場景中規模化落地。

明日的推理爆炸

智能代理、自主系統與實體人工智能的興起，將引發一場推理請求的爆炸式增長，其規模將達到人類發起請求的數十倍甚至數百倍，遠超當前水平。每一臺自動駕駛汽車、機器人以及智能系統，都將持續依賴分布式邊緣推理，以此增強本地計算能力，正如今天的智能手機通過流式播放彌補本地存儲不足一樣。

然而，中心化并非唯一的制約因素。目前，對人工智能技術尚未成熟的擔憂也制約著其發展：

隨著企業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十年的云模式。首席財務官對成本提出質疑，首席信息官則著手調整工作負載，竭力將計算資源部署在更靠近數據和用戶的位置。當前瓶頸并非GPU算力，而是距離。

破局之時已到

今日，我們正式發布Akamai Inference Cloud。該平臺將人工智能推理從核心數據中心延伸至互聯網邊緣，從而重新定義了AI的應用場景與運行方式。

Akamai Inference Cloud 基于與 NVIDIA 的合作共同構建，融合了Akamai在全球分布式架構方面的專業積累，以及NVIDIA Blackwell AI基礎設施與其在人工智能領域的技術領導力，旨在對釋放AI真正潛力所需的系統進行徹底重構與擴展。

區別于傳統系統，本平臺為專用構建，通過將NVIDIA加速計算基礎設施部署在更貼近數據產生與決策需求的位置，實現在全球范圍內提供低延遲、實時的邊緣AI處理能力。

關鍵在于縮短距離

幾十年來，能夠建設超大規模數據中心、高效管理海量數據，并強化對算力與數據管控的企業，始終是技術演進中的贏家。那個時代締造了巨大的算力，卻也拉大了數據與用戶、創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。在需求發生之地就近運行的智能，其價值遠超任何封鎖在遠程數據中心中的能力。

與 Akamai 共同走近未來

人工智能正在重塑云基礎設施的焦點——從追求功率到關注就近性，從比拼兆瓦到決勝毫秒。在協助客戶順應這一變革方面，Akamai 擁有獨一無二的優勢。我們并非靜待未來降臨，而是主動將未來帶到您的身邊。

了解更多

關于Akamai Inference Cloud的詳細內容，請參閱我們的官方新聞稿；Akamai產品高級副總裁Jon Alexander的博文對此進行了深入解讀。更多信息，敬請訪問我們的官方網站。

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