Akamai 拥有专为 AI 时代打造并经过安全强化的全球分布式云。它将 GPU 驱动的计算资源部署在更靠近用户和数据的位置，从而加快了增长速度、增强了竞争能力并实现了成本控制。
推理即 AI 的未来
训练教会 AI 如何思考，而推理使其学以致用。它可以将模型转变为能够推理、回答问题并执行操作的实时应用程序。推理所带来的体验，正是 AI 价值的根本所在。
Akamai Inference Cloud 上的 AI 应用程序可以在更靠近用户的位置运行、即时作出响应并实现无界扩展。
没有推理，AI 不过是空有潜力
为什么选择 Akamai Inference Cloud？
工作原理
构建一个涵盖基础、模型、数据与执行层的统一 AI 云技术栈，并融合边缘流量管理和智能体生命周期控制功能。专用 GPU 与 Akamai 的边缘网络相结合，提供低延迟推理服务，并依托 Akamai 的自适应安全性和监测能力，在全球范围内实现卓越性能、强大防护与出色效率。
特点
- 专用 GPU
- 流量管理
- 无服务器功能
- 自适应 AI 安全性
- 智能体与应用程序的构建和管理
- 分布式数据
- 统一的监测能力
- 数据管道
- 对象存储
应用场景
让 AI 在每一个价值触点发挥潜能。赋能更快的响应、更智能的自动化，并为所有应用场景带来高效的实时体验。
资源
常见问题
Akamai Inference Cloud 专为投资 AI 的企业而打造，旨在帮助他们获得竞争优势、推动运营转型并为未来做好准备。它面向的是负责大规模构建和部署 AI 赋能应用程序的团队，可满足其借助基础架构来为全球实时性能提供支持的需求。我们致力于为以下人员赋能：
- MLOps：负责将整个机器学习生命周期自动化，以确保模型能够在生产环境中持续进行重新训练、部署和性能监控的工程师
- AI 工程师：负责开发端到端智能体应用程序的软件工程师，他们通常会使用预训练模型，并致力于打通数据科学研究与生产软件之间的壁垒
- 智能体系统架构师：传统系统架构师正演变为负责设计、开发和管理复杂、自主智能体系统的角色，这些系统能够独立推理、规划、执行操作并适应变化，以实现高层次的业务目标
推理在更靠近用户的位置而不是在遥远的数据中心执行。Akamai 的全球分布式边缘网络可以将流量路由至最适合的 GPU 区域，从而降低了延迟，并且能够为 AI 驱动的体验提供更快、更一致的响应。
Akamai Inference Cloud 将 AI 工厂引入边缘，实现数据和处理的去中心化，并利用 Akamai 的大规模分布式边缘位置将请求路由至最优模型。它将数据和推理部署在更靠近用户的位置，使客户的智能体能够即时适应用户需求，并实现实时交易优化。
Akamai 在边缘提供网络级防御、自适应威胁防护和 API 安全，并围绕您的数据和模型提供可配置的安全及访问控制。
您可以使用 Akamai 的预构建 Kubernetes 开发人员平台来部署和监控智能体 AI 应用程序。MLOps 工程师可以利用集成且预配置的 Kubernetes 软件堆栈，其中包括 vLLM、KServe、NVIDIA Dynamo、NVIDIA NeMo 和 NVIDIA NIM。
该平台将 NVIDIA RTX PRO 服务器（搭载 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU）、NVIDIA AI Enterprise 软件与 Akamai 的分布式云计算基础架构及在全球拥有超过 4,400 个入网点的全球边缘网络相结合。
请联系我们的团队，讨论您的应用场景。我们将协助您根据您的工作负载选择合适的 GPU 和部署配置，然后指导您完成设置，让您能够快速开始运行推理。
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AI 正在从实验室走向实际应用，而企业现在所面临的压力在于如何提供更快、更智能且更安全的体验。无论您要优化推理、扩展模型还是降低延迟，我们都可以随时在边缘帮助您将 AI 潜力转化为实际价值。
- 了解如何在更靠近用户的位置部署和扩展 AI 推理。
- 了解边缘原生基础架构如何改进性能。
- 探索如何在保持企业级安全性的同时降低成本。
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