在生成式人工智能持续演进的背景下，云计算基础设施正经历一轮以“推理能力”为核心的结构性变化。
围绕这一趋势，Akamai 与 NVIDIA 的合作，集中指向一个明确方向：将传统以集中式计算为主的云体系，扩展为面向全球分布式推理的基础设施形态。在这一过程中，算力调度、网络分发与安全能力，开始被重新整合为一个统一体系。
Akamai 大中华区副总裁张轲在近期的一次分享中表示，过去十余年，其团队主要服务于中国企业的国际化进程，参与了企业“出海”过程中从内容分发到安全防护的一系列基础设施建设。
“过去我们更多是在做分发和安全，但现在 AI 带来的变化，是整个基础设施逻辑都在发生改变。”
他提到，随着 AI 应用逐步从模型训练走向推理落地，企业对于基础设施的需求，已经从“算力可用”转向“算力可调度、可接近用户、并且安全可控”。
这一判断与行业趋势基本一致。
在前不久的英伟达 GTC 大会上，英伟达 CEO 黄仁勋指出，未来 AI 推理的规模可能达到训练负载的数十亿倍。与此同时，研究机构 IDC 预测，到 2027 年，约 80%的企业将部署分布式边缘基础设施，以优化 AI 应用的响应速度与时延表现。这意味着，AI 基础设施的核心指标，正在从“算力规模”转向“时延、调度效率与服务覆盖”。
在这样的背景下，云计算体系的形态也在发生变化。
张轲表示，“Akamai 在过去一段时间和 NVIDIA 建立起了战略合作关系，在今年英伟达 GTC 2026 会议上，Akamai 分享了‘AI 网格’（AI Grid）的概念。在过去几个月里面，Akamai 在全球大规模部署了 NVIDIA RTX PRO6000 Blackwell 新一代 NVIDIA 基于推理优化的 GPU，希望能够借助过去 20 多年在全球积累的分布式计算网络构建起一个全球最大的分布式云平台，同时进一步转型成为全球最大的分布式 AI 推理平台。”
传统云平台主要围绕中心化数据中心构建，而 AI 推理场景更强调“靠近用户”的部署方式。如果 AI 服务无法在用户附近完成推理，那么再强的模型能力也难以转化为真实的业务体验。这一变化推动基础设施向边缘侧延伸，并对网络能力提出更高要求——不仅要承担数据传输功能，还需要参与算力调度与服务分发。
具体到技术路径，此次合作的一个核心方向，是构建分布式 AI 推理能力。相关方案以 GPU 算力为基础，通过在全球范围内部署推理节点，并结合统一调度机制，将 AI 请求动态分配至最合适的计算资源。从架构上看，这种模式不再依赖单一中心节点，而是形成“边缘—区域—核心”多级协同的算力网络。
在算力层面，新一代 GPU 被广泛用于推理场景，以支持大模型在实际业务中的调用需求。相比训练阶段，推理对延迟和并发能力的要求更高，这也促使算力资源需要更加分散部署。同时，通过虚拟化与云原生技术，算力资源可以以更灵活的方式进行分配与复用，在一定程度上缓解成本压力。
在调度层面，AI 网关与调度系统成为关键组件。相关技术通过对请求类型、模型特征以及延迟目标的感知，实现跨区域的智能路由。例如，在高并发场景下，请求可以被分发至多个节点并行处理；而在低延迟场景下，则优先选择距离用户更近的节点。这种“以请求为中心”的调度方式，使算力资源从静态分配转向动态编排。
此外，函数计算与容器化技术也被纳入整体架构中，用于提升 AI 服务的部署效率与弹性能力。通过无服务器（Serverless）模式，开发者可以在无需管理底层资源的情况下快速部署推理服务；而分布式容器平台则支持将业务逻辑部署至更靠近用户的网络节点，从而进一步降低响应时间，并满足数据本地化等合规要求。
不过，在 AI 基础设施不断扩展的同时，安全问题也随之复杂化。张轲在交流中将 AI 安全划分为两个层面：一是“内容安全”，二是“能力安全”。
在内容安全层面，随着 AI 系统直接面向用户提供服务，其输出内容的合规性与准确性成为关键风险点。“无论是客服、销售还是其他交互场景，AI 生成的内容都必须满足法律与隐私保护要求。”他表示，这不仅涉及企业自身的数据安全，也关系到用户信息的保护。因此，如何对模型输出进行实时检测与过滤，成为 AI 系统设计中的重要环节。
在能力安全层面，AI 技术本身也在改变攻防格局。一方面，大模型可以被用于提升安全检测与响应能力，例如通过自动化分析攻击行为、生成防护策略；另一方面，攻击者同样可以利用 AI 技术构建更复杂的攻击工具。这种“双向增强”使得安全体系需要具备更高的动态适应能力。
张轲提到，AI 正在被逐步引入到网络安全体系中，用于提升检测效率与响应速度。“安全不再只是规则匹配，而是需要结合模型能力去理解行为。”他说。这种变化意味着，未来的安全体系将更多依赖智能化分析，而非单一规则库。
从整体来看，云计算与安全能力正在从过去相对独立的两条技术路径，逐步融合为统一的基础设施体系。在 AI 时代，算力调度、网络分发与安全防护，不再是分散的功能模块，而是共同参与 AI 服务交付的核心能力。
