首先是復雜架構帶來的一致性難題。據預測，到2028年，80%的企業(yè)會嵌入相應AI能力，而其中94%的AI應用將部署在混合多云的復雜架構中。在這種架構里，企業(yè)往往需要在不同云環(huán)境和數(shù)據中心之間協(xié)調，很難確保AI應用前端在安全策略、負載策略和調度策略上的統(tǒng)一管理，這無疑會影響AI應用的穩(wěn)定可靠運行。

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

最后是成本與體驗的平衡問題。AI基礎設施建設成本高昂，一臺8卡服務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)務價值產出。

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載均衡、智能流量管理與先進應用及API安全能力的平臺化產品，ADSP平臺以四大核心能力構建起AI時代的技術壁壘。

在全面交付服務方面，ADSP涵蓋負載均衡、DNS、CDN、多云網絡及API網關等功能。其中，獨創(chuàng)的TBLB（Token Based Load Balance）技術，能依據Token首次響應時間、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，實現(xiàn)GPU資源智能調度。陳亮介紹：“F5中國推出了創(chuàng)新的基于TBLB的AI推理網關，通過實時判斷后臺算力，實現(xiàn)100%的算力調度，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，將推理服務成功率提升8%，算力利用率提高30%-60%，大幅提升了成本效益。

安全防護層面，ADSP構建了覆蓋Web應用安全、API安全和AI大模型安全的全鏈路防護體系。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，我們認為至少有三種分類：一是外部應用安全，二是API安全，還有AI大模型安全。”東南亞某電信集團在國家級AI工廠中部署該網關后，成功應對了大模型TOP10安全風險，保障了多模型調用的安全可控。

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

全能運維（XOps）能力則實現(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，，大幅提升運維效率。陳亮提到：“從XOPS的角度來講，F(xiàn)5作為應用交付廠商第一個提出可以支持MCP，并基于AI洞察實現(xiàn)全方位的應用監(jiān)控。”

落地千行百業(yè)，見證轉型實效

ADSP平臺的價值已在多個行業(yè)的實踐中得到充分驗證。在智算中心領域，某高科技企業(yè)借助ADSP構建了高可靠彈性架構，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)據流量進行傳輸，支持后臺的AI應用進行相應的訓練，同時為后續(xù)的AI應用推理服務提供保障?！?/p>

制造業(yè)中，某半導體廠商在工業(yè)質檢場景應用ADSP后，確保了質檢數(shù)據傳輸?shù)目煽啃耘c安全性，加速了質檢效能提升，降低了壞品率。某新能源車企在自動駕駛訓練中，利用ADSP實現(xiàn)了車載數(shù)據向后臺數(shù)據湖的高速傳輸，顯著提升了訓練效率。

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

本土化與未來演進：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，服務中國”理念。在本土化適配方面，F(xiàn)5積極與國內優(yōu)秀廠商開展協(xié)議與技術適配，構建完善生態(tài)體系。陳亮表示：“在國內，我們積極與國內廠商開展深度適配合作。例如，針對MCP協(xié)議的本地化合作，以及與國內風險數(shù)據防護廠商聯(lián)合推出的大模型信息泄漏防護解決方案，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)強化能力。在技術演進上，計劃將安全防護能力嵌入機器人芯片，拓展邊緣計算場景；在AI賦能方面，XOPS將引入更多AI能力，提升運維智能化水平。同時，F(xiàn)5還將通過AI技術精英培訓課程，助力企業(yè)提升應對AI時代挑戰(zhàn)的能力，目前已培訓超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轉型的每一步都走得更穩(wěn)、更遠，共同打造更安全、高效的數(shù)字未來。

lixiangjing

算力豹主編