全球领先的云服务提供商Akamai Technologies（以下简称为Akamai）宣布推出战略级解决方案Akamai Cloud Inference。这款基于其全球分布式云平台打造的AI推理解决方案，以突破性的性能指标引发行业关注——与传统超大规模云架构相比，其吞吐量提升3倍、延迟降低60%，成本更是锐减86%。

　　在生成式AI应用爆发的背景下，企业逐渐意识到大型语言模型（LLM）训练与推理环节的架构差异。彭博社预测到2032年AI推理市场规模将达1.3万亿美元，其他多份近期报告也印证了这一判断。这一市场转变预示着2025年将成为分布式AI推理加速发展的元年。训练如同绘制地图，需要集中式超算中心；而推理更像是实时导航，必须在靠近用户的边缘发生。Akamai云技术部门首席运营官兼总经理Adam Karon用精妙比喻揭示了行业痛点。2025年大约有75%的数据将产生于传统云区域之外（Gartner数据），传统云架构在响应速度、数据传输成本等方面已稍显疲态。

　　面对如此的市场环境，Akamai推出Akamai Cloud Inference的解决Kaiyun方案，依托其覆盖130个国家、4200多个节点的分布式网络，构建了独特的云-边协同架构。通过与NVIDIA、VAST Data等生态伙伴的深度整合，该解决方案提供从GPU加速计算、向量数据库实时检索到WebAssembly边缘执行的完整技术栈。

　　智能数据治理：Akamai通过整合VAST Data实时数据访问、可扩展对象存储及Aiven/Milvus向量数据库技术，构建了支持检索增强生成（RAG）的智能数据架构，实现微调模型的安全存储与全球范围的低延迟AI推理。

　　容器化敏捷部署：Akamai通过Linode Kubernetes Engine企业版与最近发布的 Akamai App 平台，集成KServe、Kubeflow等开源工具构建容器化AI推理平台，实现PB级性能的自动扩展、混合多云部署及成本优化。

　　边缘Wasm运行时：Akamai与Fermyon等 Wasm 提供商合作，集成WebAssembly技术，使开发者能够借助无服务器架构直接在边缘端执行轻量化LLM推理，为延迟敏感型应用提供支持。

　　从车载语音助手到AI驱动的农田管理，从消费品图像优化到虚拟试Kaiyun衣间，Akamai Cloud Inference通过分布式云和边缘架构赋能跨行业创新。这些场景化应用不仅解决了传统集中式云在实时决策和个性化体验上的瓶颈，更通过边缘侧低延迟推理技术，为农业、零售、制造业等垂直领域智能升级提供了更多的可能性，将AI从实验室推向了产业变革的最前线。