Zenlayer 推出 AI 模型全球调用解决方案，破局企业部署三大挑战
6月19日-20日，在云计算领域行业年度盛事——亚马逊云科技中国峰会（AWS Summit） 在上海世博中心盛大举行。作为本届峰会银牌赞助商，Zenlayer 携最新 AI 基础设施解决方案亮相，通过专属展台全方位展示最新产品成果。
在6月20日“合作伙伴开放麦”环节中，Zenlayer 高级解决方案架构师郭天铭发表主题演讲《AI 全球化调用与 Token 传输优化》，深度剖析当下企业 AI 部署痛点与破局之道。
AI 模型调用时代的三大挑战：协同难、延迟高、开销大
当前大模型的核心发展趋势存在三个关键方向：多模态融合、多模型协同以及 RAG 架构普及。
IDC 预测，多模态大模型是驱动未来 2 年大模型应用增长的重要力量。在平台市场，大模型服务平台将转向数智融合的统一企业级 AI 平台，多模型协同逐渐成为 AI 应用主流场景。而为了降低 AI 幻觉、提升数据输出的准确度，RAG 架构逐渐成为 AI 部署的标配。
在这一趋势下，AI 的能力虽然得到提升，却以复杂度、成本与延迟为代价，企业部署 AI 时挑战重重：
1. 模型接入与管理困境
• 多模型接入复杂：不同模型的 API 接口、数据格式、调用方式各异，开发和集成的工作量成本巨大。
• Token 成本激增：据估算，一家中型企业每月调用大模型的 Token 数量可达千万级，仅Token 调用曾本就可能高达数万美元。
• 跨境延迟与卡顿：数据传输延迟严重，例如从中国调用美国的 OpenAI 模型，平均延迟高达 200ms 以上，网络不稳定将进一步引发业务中断风险。
• 系统集成与分散计费：需解决数据安全、权限管理等集成难题，且需对接多个服务商计费系统，管理负担沉重。
2. RAG 场景的叠加挑战
• 链路更长，延迟增加：RAG 架构的多跳通信显著延长响应时间
• Token 消耗倍增：需要拼接大量上下文，Token 消耗通常是普通对话的 3-5 倍甚至更高
郭天铭指出，企业必须具备“就近处理 + 高质量传输 + 多模型协同”的能力，方能破解上述难题。
Zenlayer AI Gateway：让 AI 模型调用更丝滑
针对行业痛点，Zenlayer 创新推 Zenlayer AI Gateway 解决方案，通过整合全球超连接网络与 Zenlayer AI Gateway 平台，为企业打造端到端的 AI 部署优化方案。该方案已助力某头部社交平台实现开发运维成本降低 20%。
Zenlayer AI Gateway 是 Zenlayer 推出的新一代 AI 加速平台，它通过统一接口大幅提升了 AI 模型调用效率。该产品具备四大核心功能：
1. 统一接入，无缝切换
集成全球主流 AI 模型（如OpenAI、Claude、Amazon Bedrock、国产模型、开源模型等），通过标准化接口统一接入
支持模型一键切换、混合调用（主备/灾备），大幅降低多模型接入的开发和运维复杂度。
2. Token 传输优化
对重复请求进行语义缓存，减少重复 Token 消耗，尤其适用于 RAG、多模型混合调用等高 Token 场景。
3. 全球网络加速
在多区域场景中（如法兰克福、洛杉矶、新加坡），1M Token 请求经公网传输平均耗时约 3600 ms，而通过 ZGA 边缘加速可优化至约 700ms 左右，实现 80% 的性能提升，显著提升全球范围内的 AI 响应速度与稳定性。
4. 企业级安全与部署灵活性
支持私有化部署，集成企业认证、权限控制及内容过滤，保障数据安全。
可加速调用 Amazon 云服务（Lambda/SageMaker/Bedrock），优化混合云 AI 应用体验。
展望未来，面对多模型协同与 RAG 普及的大趋势，Zenlayer 将依托自身广泛的全球网络优势，不断迭代 Zenlayer AI Gateway 产品，为企业提供更灵活、高效、经济的 AI 模型全球化调用与 Token 优化解决方案。
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