去中心化计算消除了模型与用户之间的物理距离，让您的应用程序能够提供更快的响应速度。
AI 正在迈向边缘，Akamai 早已身处其中。
在我们对开发者友好的开放平台上，以可预测的定价和集成的安全性，更快地构建、部署和扩展 AI 应用程序。
AI 推理现状：当达到峰值负载时，50% 的 AI 会失效
敬请探索延迟瓶颈背后的数据，以及各企业如何利用分布式计算来扩大生产环境中 AI 的投资回报率。
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常见问题
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实际上，这样做通常会降低成本。集中式云通常会对移出其生态系统的数据收取高额的出站费用。与传统云服务提供商相比，边缘架构可以最大限度地降低这些成本。
是的。Akamai 提供了运行任何规模模型的灵活性，从微调专用版本到构建专为大规模工作负载设计的专用自定义集群。
安全功能已经深植于我们的分布式架构之中。由于推理发生在更靠近用户的位置，敏感数据通常无需经由公共互联网传输到遥远的数据中心。在此基础上，我们还叠加了 AI 原生 DDoS 防护和 Zero Trust 安全产品，从而全方位保护您的模型与用户。
集中式云并非实时 AI 的理想之选。创新至关重要，通过将 GPU 算力部署到靠近用户的位置，可实现毫秒级响应，并确保高性能扩展在速度、安全性和成本效益三方面均达到最优。
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