在數位化浪潮席捲全球的今天，雲計算作為數字經濟的核心支柱，正經歷著前所未有的深刻變革。

隨著人工智慧技術的飛速發展，特別是AI Agent（智慧體）的崛起，雲計算的生態格局、技術架構以及應用場景都在發生著重構與拓展。Akamai副總裁暨大中華區總經理李昇基於行業洞察與Akamai的戰略實踐，對當下雲計算的發展態勢及未來趨勢做出了深入分析。

AI Agent重塑雲計算生態，巨頭紛紛佈局

當下，AI Agent已成為推動雲計算變革的關鍵力量。以Monica.im發佈的“Manus”為代表的通用型AI Agent產品，在性能上實現了重大突破，如在GAIA基準測試中取得SOTA成績，超越同層次大模型。這類智慧體不僅能夠提供創意和建議，更能將其實現，真正解決用戶問題，標誌著AI從對話智慧向生產力操作系統邁進。

研究機構預測，AI Agent將重構產業格局與價值分配，企業競爭焦點轉向場景深耕與生態整合。IDC預計，到2026年，50%的中國500強數據團隊將使用AI Agent進行數據準備和分析；Gartner則認為，2028年至少15%的日常工作決策將通過Agentic AI自主完成，33%的企業軟體應用將包含Agentic AI。麥肯錫研究表明，超過70%的企業CEO認為AI Agent將在3年內顯著改變經營模式與競爭格局，而德勤調查顯示，2025年25%使用生成式AI的企業將部署AI Agent，2027年這一比例將達50%。

在技術實踐層面，科技巨頭紛紛佈局AI Agent領域。微軟、亞馬遜全力推動AI助手在企業辦公場景的應用，OpenAI GPT-4、Google Gemini、阿裡Qwen2、騰訊混元等多模態能力的提升，為Agent技術發展注入新動力。同時，眾多創新型科技公司也在垂直領域推出特色解決方案，加速AI Agent在不同場景的落地。

邁向AI Agent大道，雲計算基礎設施面臨哪些挑戰？

雖然很多大型企業都看好AI Agent的潛力，不過，其發展也給雲計算基礎設施帶來了諸多挑戰。李昇表示，企業雲基礎設施日益複雜，涉及多雲供應商、海量伺服器與微服務。AI Agent需處理大量監控數據並協調系統間通信，這對設計提出了極高要求。例如，在混合雲環境中，數據的無縫流動與系統的高效協同難度加大，企業需要更強大的管理工具與架構來應對。

而且，安全與隱私的風險也不能忽視。AI Agent可能面臨數據洩露、對抗性攻擊及模型偏差等問題。如通信保護不足可能導致敏感資訊外洩，而模型缺乏透明性可能引發合規困境，企業需構建更嚴密的安全防護體系，確保數據與模型的安全。

另外，即時性與延遲問題也需要進行解決，在分散式雲環境中，AI Agent需處理大量實時任務，但通信延遲可能影響決策速度與準確性，尤其在自動駕駛、金融交易等即時響應場景中。企業需優化網路架構與數據處理流程，降低延遲，提升回應效率。

圍繞五大基礎能力，分散式雲計算如何打造？

面對這些挑戰，IDC認為去中心化的分散式雲計算基礎設施更能適應數位化戰略需求，在AI訓練與推理、數據處理、安全保障等方面更具優勢。Akamai認為分散式雲計算應具備五大基礎能力。

邊緣原生應用是雲原生的深化，不僅架構在雲端，具備容器化、微服務、動態編排能力，還下沉至用戶邊緣，提供高性能、低成本、數據主權獨立的架構，滿足低延遲與數據當地語系化需求。

針對分散式、異構、地理位置分散的邊緣節點，需構建多層次安全防護體系，包括數據加密、設備身份認證、訪問控制與邊緣間安全通信，採用零信任安全體系，確保基礎設施彈性和冗餘，保障系統架構安全。

未來雲的發展是混合多雲環境，應用需在平台間靈活切換。這要求應用構建在開放平臺之上，有工具支援多軟硬體集成與靈活部署遷移，實現應用的可移植性與環境的開放性，避免供應商鎖定。

而且，在“數據引力”現象下，數據累積吸引應用與服務集中，但也帶來數據孤島、遷移、延遲、隱私等挑戰。因此，需採用分散式數據結構，使數據處理與分析在產生地完成，減少數據傳輸與集中風險，同時通過聯邦學習等技術實現數據協同價值。

AI優化的雲基礎設施是為滿足AI工作負載設計調優的雲計算平臺，除傳統雲計算特性外，還集成高性能計算資源與優化工具，與深度學習框架集成，簡化開發調試流程，滿足AI應用對算力與效率的嚴苛要求。

聚焦雲與安全，Akamai有哪些戰略佈局？

在這一變革浪潮中，Akamai的AI戰略佈局聚焦雲計算與安全兩大領域，依託全球分散式邊緣基礎設施，構建從底層算力到應用層的完整能力體系。

在雲計算層面，Akamai通過GPU集群提供覆蓋AI推理、RAG、微調至訓練的全流程算力支援，結合Kubernetes容器化部署與智慧物件存儲，實現彈性擴展與高效數據管理。目前，Linode平臺已支援主流開源模型快速部署，2025年上半年將推出AI閘道服務，具備智慧路由、協議轉換與安全防護功能，為企業級AI應用打造高可用訪問通道。

在應用生態方面，Akamai已在邊緣節點落地AI客服對話、文圖生成、金融量化分析等場景化解決方案，助力企業提升服務效率、內容創作能力與決策科學性。

安全戰略上，Akamai形成雙向防護閉環。AI for Security方面，WAF的ASE引擎運用即時威脅檢測與自適應學習技術，使攻擊攔截準確率提升40%；自然語言引擎賦能安全告警可視化與自動化防護決策。Security for AI方面，AI防火牆精準識別提示詞注入攻擊，API安全模組新增LLM TOP10漏洞檢測標準，結合Akamai在DDoS防護與零信任架構的積累，構建端到端防護體系，全方位保障AI基礎設施安全。

李昇表示，雲邊協同的AI算力網路與智慧安全防護深度融合，是Akamai助力企業AI落地的核心價值。通過這一戰略佈局，Akamai不僅為企業提供強大的雲計算支援，更在安全層面為企業AI應用保駕護航，推動企業智能化轉型。

寫在最後

未來，雲計算將與AI Agent的融合將更加緊密與深入。李昇認為，隨著技術的持續演進與應用場景的不斷拓展，企業對雲計算的需求將從傳統的資源與服務提供，轉向智慧化解決方案與生態構建。AI Agent將成為雲計算的核心驅動力，改變雲計算的商業模式與價值創造方式。

Akamai將繼續深化AI戰略佈局，優化分散式雲計算基礎設施，強化安全防護能力，為企業提供更智慧、高效、安全的雲計算服務。同時，Akamai也將與合作夥伴攜手，共同探索AI Agent在雲計算領域的創新應用，推動行業智能化發展。