从2021年的7%到2024年的16%，云计算业务在Akamai营业额中的占比增长了1倍以上。过去几年，Akamai云计算业务年复合增长率可以达到惊人的百分之40甚至50的规模。
在Akamai副总裁暨大中华区总经理李昇看来，这说明Akamai进入云计算市场的战略是成功的。从最大的CDN提供商，到后来迈步安全市场，如今又凭着收购Linode进入成功云计算市场，Akamai到底做对了什么？
Akamai的云计算发展之路
Akamai亚太区云计算专家团队负责人李文涛介绍了Akamai的云计算业务发展之路。
Akamai的云服务包括公有云服务、安全服务和CDN服务，这些服务分散在全球130个国家1200多个运营商网络上，依靠全球范围内的26个核心云计算节点、10个分布式节点和4000多个边缘节点，提供从核心数据中心到互联网边缘的全面覆盖。
核心云计算节点提供虚拟机、GPU虚拟机、对象存储、块存储、数据库等主流公有云服务。中间层是分布式计算节点，规模较小但更靠近用户，同样提供主要的云服务。最外层是4000多个边缘节点，主要提供函数即服务（FaaS）、边缘托管、CDN等服务。
2022年，Akamai收购Linode后加速构建云服务能力。从资源规模分布上来看，2023年，Akamai有17个核心数据中心，2024年，核心数据中心的数量来到了26个，此外还有10个分布式的数据中心。
在计算能力方面，Akamai从最初提供基础虚拟机服务，扩展到了支持各种加速型虚拟机，包括配备GPU和VPU的实例。GPU虚拟机方面，Akamai采用了英伟达RTX4000 Ada显卡，主要用于支持边缘侧的AI推理应用。
Akamai发布基于NETINT VPU的加速计算实例，与传统基于CPU的方案相比，它可将成本降到十分之一，将吞吐量提升20倍。它不仅处理速度很快，成本和能耗也非常低，它能帮助视频直播和流媒体行业降低成本，塑造竞争力。
在云存储方面，Akamai云存储性能和扩展性相对于去年有了5-10倍的提升，无论是从存储的容量、还是存储的读写能力，都有非常大的提升，也基本上达到了业界主流的标准。
在容器云原生方面，Akamai在2023年推出了托管式Kubernetes平台LKE，并在2024年发布了LKE企业版，提升了扩展性、稳定性和安全性。针对用户在K8s部署和运维方面的复杂性挑战，Akamai还推出了一站式应用服务平台。
此外，在数据库服务方面，Akamai已经提供了托管式MySQL和PostgreSQL服务，今年还将进一步推出托管式内存数据库和NoSQL数据库，完善云原生应用所需的完整数据库服务体系。
在网络能力方面，Akamai将Linode的全球数据中心与自身骨干网络打通，形成了更强大的网络。Akamai的核心节点、和分布式节点与其他大型公有云厂商通过与骨干网高效互联，大幅降低了节点间和节点到用户之间的延迟，很多用户都给出了积极反馈。
与此同时，Akamai不断丰富网络产品能力，今年新增了对企业级VPC的支持，推出了更高性能的负载均衡功能，并携手Zuplo推出了API网关服务，为企业级应用部署提供了更加完整和高效的网络支撑。
在生态合作方面，Akamai与合作伙伴联合推出了多种行业解决方案。比如，与Bitmovin和Ateme合作，提供领先的视频工作流服务；与hydrolix合作，帮助企业高效处理各类日志数据；与HarperDB合作，帮助客户做分布式的数据部署和处理。
Akamai结合自身优势，正在为各行业客户提供更加完整的解决方案。
Akamai的差异化优势与市场机遇
在市场策略上，Akamai强调既有大型公有云厂商一样的可靠性和扩展性，也有小型云厂商的性价比。在产品服务差异方面，Akamai主打在集中式公有云服务之外，拥有大量边缘节点的分布式云服务更有优势，能解决一些集中式公有云解决不了的问题。
与一些在国内运营的国际型公有云服务商一样，Akamai主要服务于中国出海企业。从李文涛的介绍中了解到，Akamai已经成了中国广告公司“出海”的首选云，大量的中国广告公司“出海”业务已经构建在Akamai的云平台上。（相关阅读：广告科技企业迁移到Akamai云，成本暴降60%！）
李昇在采访中表示，之所以Akamai能高速发展并取得市场上的成功，除了投入服务能力和持续的功能研发之外，也得益于整个大的市场呼应了这样的机会。
IDC报告认为，未来云计算发展的一个重要趋势在于，更多应用会部署在边缘端，边缘原生应用的成长速度更快，潜力也更大。同时，现在企业已接受了混合云和多云战略，在集中式公有云的基础上，Akamai去中心化的分布式云服务也被很多客户所接受。
Akamai已经在多个领域落地分布式云平台。首先，在网络加速方面，Akamai显著改善了延迟，帮游戏玩家提升跨区域的游戏体验。在程序化广告领域，Akamai通过优化广告竞价的时延控制和资源消耗比例，帮助广告公司提高了盈利能力。
在视频编解码方面，Akamai针对直播等对实时性要求极高的场景，提供了高效低成本的视频转码服务。同时，依托合作伙伴Hydrolix的时序数据分析技术，Akamai为客户提供实时高性能日志分析平台，帮助企业更高效地掌握业务动态和运维信息。
除此之外，Akamai还支持了大规模的分布式游戏服务器部署，特别是在战斗服对战等场景中，为游戏企业提供了更高效、更可靠的全球同步体验。这些典型应用，都在解释为什么Akamai能在激烈竞争的云计算市场上得以快速成长。
Akamai云在边缘AI推理场景更有优势
随着生成式AI的发展，AI推理需求加速向边缘侧迁移，为云计算市场带来了新的机会。李昇表示，去中心化、分布式的云计算能更好支撑小模型部署，小模型对低延时、灵活架构的需求也让Akamai具备了明显优势。
李文涛指出，有八九成客户在边缘云上部署的都是专用模型。比如Stable Diffusion文生图服务、语音转文字应用，以及多语言智能客服等。这些模型数据量相对小、但对时延极其敏感，因此天然适合部署在边缘节点，以保证用户体验。
李文涛还提到，将推理部署得靠近终端用户，还能降低数据传输成本。比如，智能摄像头通过边缘推理实现本地鸟类识别，自动驾驶汽车通过边缘计算实时筛选和处理大量传感器数据，都能说明边缘AI在实际业务中的优势。
不久前，Akamai推出Akamai Cloud Inference服务，这是一款基于其全球分布式云平台打造的AI推理方案。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%。
Akamai Cloud Inference的底层，提供包括CPU、GPU和VPU的异构算力，数据层面与VastData合作，实现全球范围内的实时数据访问。同时，依托LKE企业版，简化容器化AI应用的部署，整合WebAssembly的技术，提升推理应用的性能。
很多实际案例证明，边缘端更适合部署小模型。某电商客户的虚拟试衣间场景中使用Akamai的GPU主机后，整体推理时延比友商降低了20%。
李昇表示，Akamai本身用了很多AI技术。在生成式AI火之前，Akamai就在其互联网安全产品中使用AI技术来识别网络攻击。近几年来，Akamai在零信任、微隔离等安全产品中也陆续引入了AI的能力，用AI增强安全防护的效果。
Akamai在今年5月的RSA大会上还发布了一款专门保护AI模型的新产品——AI防火墙，用来防止模型遭受资源消耗攻击或恶意Token注入。目前，相关功能已向部分客户开放预览测试。
