6月19日-20日，在云計(jì)算領(lǐng)域行業(yè)年度盛事——亞馬遜云科技中國(guó)峰會(huì)（AWS Summit） 在上海世博中心盛大舉行。作為本屆峰會(huì)銀牌贊助商，Zenlayer 攜最新 AI 基礎(chǔ)設(shè)施解決方案亮相，通過(guò)專屬展臺(tái)全方位展示最新產(chǎn)品成果。

在6月20日“合作伙伴開放麥”環(huán)節(jié)中，Zenlayer 高級(jí)解決方案架構(gòu)師郭天銘發(fā)表主題演講《AI 全球化調(diào)用與 Token 傳輸優(yōu)化》，深度剖析當(dāng)下企業(yè) AI 部署痛點(diǎn)與破局之道。

AI 模型調(diào)用時(shí)代的三大挑戰(zhàn)：協(xié)同難、延遲高、開銷大

當(dāng)前大模型的核心發(fā)展趨勢(shì)存在三個(gè)關(guān)鍵方向：多模態(tài)融合、多模型協(xié)同以及 RAG 架構(gòu)普及。

IDC 預(yù)測(cè)，多模態(tài)大模型是驅(qū)動(dòng)未來(lái) 2 年大模型應(yīng)用增長(zhǎng)的重要力量。在平臺(tái)市場(chǎng)，大模型服務(wù)平臺(tái)將轉(zhuǎn)向數(shù)智融合的統(tǒng)一企業(yè)級(jí) AI 平臺(tái)，多模型協(xié)同逐漸成為 AI 應(yīng)用主流場(chǎng)景。而為了降低 AI 幻覺(jué)、提升數(shù)據(jù)輸出的準(zhǔn)確度，RAG 架構(gòu)逐漸成為 AI 部署的標(biāo)配。

在這一趨勢(shì)下，AI 的能力雖然得到提升，卻以復(fù)雜度、成本與延遲為代價(jià)，企業(yè)部署 AI 時(shí)挑戰(zhàn)重重：

1. 模型接入與管理困境

• 多模型接入復(fù)雜：不同模型的 API 接口、數(shù)據(jù)格式、調(diào)用方式各異，開發(fā)和集成的工作量成本巨大。

• Token 成本激增：據(jù)估算，一家中型企業(yè)每月調(diào)用大模型的 Token 數(shù)量可達(dá)千萬(wàn)級(jí)，僅Token 調(diào)用曾本就可能高達(dá)數(shù)萬(wàn)美元。

• 跨境延遲與卡頓：數(shù)據(jù)傳輸延遲嚴(yán)重，例如從中國(guó)調(diào)用美國(guó)的 OpenAI 模型，平均延遲高達(dá) 200ms 以上，網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定將進(jìn)一步引發(fā)業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險(xiǎn)。

• 系統(tǒng)集成與分散計(jì)費(fèi)：需解決數(shù)據(jù)安全、權(quán)限管理等集成難題，且需對(duì)接多個(gè)服務(wù)商計(jì)費(fèi)系統(tǒng)，管理負(fù)擔(dān)沉重。

2. RAG 場(chǎng)景的疊加挑戰(zhàn)

• 鏈路更長(zhǎng)，延遲增加：RAG 架構(gòu)的多跳通信顯著延長(zhǎng)響應(yīng)時(shí)間

• Token 消耗倍增：需要拼接大量上下文，Token 消耗通常是普通對(duì)話的 3-5 倍甚至更高

郭天銘指出，企業(yè)必須具備“就近處理 + 高質(zhì)量傳輸 + 多模型協(xié)同”的能力，方能破解上述難題。

Zenlayer AI Gateway：讓 AI 模型調(diào)用更絲滑

針對(duì)行業(yè)痛點(diǎn)，Zenlayer 創(chuàng)新推 Zenlayer AI Gateway 解決方案，通過(guò)整合全球超連接網(wǎng)絡(luò)與 Zenlayer AI Gateway 平臺(tái)，為企業(yè)打造端到端的 AI 部署優(yōu)化方案。該方案已助力某頭部社交平臺(tái)實(shí)現(xiàn)開發(fā)運(yùn)維成本降低 20%。

Zenlayer AI Gateway 是 Zenlayer 推出的新一代 AI 加速平臺(tái)，它通過(guò)統(tǒng)一接口大幅提升了 AI 模型調(diào)用效率。該產(chǎn)品具備四大核心功能：

1. 統(tǒng)一接入，無(wú)縫切換

集成全球主流 AI 模型（如OpenAI、Claude、Amazon Bedrock、國(guó)產(chǎn)模型、開源模型等），通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口統(tǒng)一接入

支持模型一鍵切換、混合調(diào)用（主備/災(zāi)備），大幅降低多模型接入的開發(fā)和運(yùn)維復(fù)雜度。

2. Token 傳輸優(yōu)化

對(duì)重復(fù)請(qǐng)求進(jìn)行語(yǔ)義緩存，減少重復(fù) Token 消耗，尤其適用于 RAG、多模型混合調(diào)用等高 Token 場(chǎng)景。

3. 全球網(wǎng)絡(luò)加速

在多區(qū)域場(chǎng)景中（如法蘭克福、洛杉磯、新加坡），1M Token 請(qǐng)求經(jīng)公網(wǎng)傳輸平均耗時(shí)約 3600 ms，而通過(guò) ZGA 邊緣加速可優(yōu)化至約 700ms 左右，實(shí)現(xiàn) 80% 的性能提升，顯著提升全球范圍內(nèi)的 AI 響應(yīng)速度與穩(wěn)定性。

4.  企業(yè)級(jí)安全與部署靈活性

支持私有化部署，集成企業(yè)認(rèn)證、權(quán)限控制及內(nèi)容過(guò)濾，保障數(shù)據(jù)安全。

可加速調(diào)用 Amazon 云服務(wù)（Lambda/SageMaker/Bedrock），優(yōu)化混合云 AI 應(yīng)用體驗(yàn)。

展望未來(lái)，面對(duì)多模型協(xié)同與 RAG 普及的大趨勢(shì)，Zenlayer 將依托自身廣泛的全球網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì)，不斷迭代 Zenlayer AI Gateway 產(chǎn)品，為企業(yè)提供更靈活、高效、經(jīng)濟(jì)的 AI 模型全球化調(diào)用與 Token 優(yōu)化解決方案。