6月19日-20日，在云計算領域行業年度盛事——亞馬遜云科技中國峰會（AWS Summit） 在上海世博中心盛大舉行。作為本屆峰會銀牌贊助商，Zenlayer 攜最新 AI 基礎設施解決方案亮相，通過專屬展臺全方位展示最新產品成果。

在6月20日“合作伙伴開放麥”環節中，Zenlayer 高級解決方案架構師郭天銘發表主題演講《AI 全球化調用與 Token 傳輸優化》，深度剖析當下企業 AI 部署痛點與破局之道。

AI 模型調用時代的三大挑戰：協同難、延遲高、開銷大

當前大模型的核心發展趨勢存在三個關鍵方向：多模態融合、多模型協同以及 RAG 架構普及。

IDC 預測，多模態大模型是驅動未來 2 年大模型應用增長的重要力量。在平臺市場，大模型服務平臺將轉向數智融合的統一企業級 AI 平臺，多模型協同逐漸成為 AI 應用主流場景。而為了降低 AI 幻覺、提升數據輸出的準確度，RAG 架構逐漸成為 AI 部署的標配。

在這一趨勢下，AI 的能力雖然得到提升，卻以復雜度、成本與延遲為代價，企業部署 AI 時挑戰重重：

1. 模型接入與管理困境

• 多模型接入復雜：不同模型的 API 接口、數據格式、調用方式各異，開發和集成的工作量成本巨大。

• Token 成本激增：據估算，一家中型企業每月調用大模型的 Token 數量可達千萬級，僅Token 調用曾本就可能高達數萬美元。

• 跨境延遲與卡頓：數據傳輸延遲嚴重，例如從中國調用美國的 OpenAI 模型，平均延遲高達 200ms 以上，網絡不穩定將進一步引發業務中斷風險。

• 系統集成與分散計費：需解決數據安全、權限管理等集成難題，且需對接多個服務商計費系統，管理負擔沉重。

2. RAG 場景的疊加挑戰

• 鏈路更長，延遲增加：RAG 架構的多跳通信顯著延長響應時間

• Token 消耗倍增：需要拼接大量上下文，Token 消耗通常是普通對話的 3-5 倍甚至更高

郭天銘指出，企業必須具備“就近處理 + 高質量傳輸 + 多模型協同”的能力，方能破解上述難題。

Zenlayer AI Gateway：讓 AI 模型調用更絲滑

針對行業痛點，Zenlayer 創新推 Zenlayer AI Gateway 解決方案，通過整合全球超連接網絡與 Zenlayer AI Gateway 平臺，為企業打造端到端的 AI 部署優化方案。該方案已助力某頭部社交平臺實現開發運維成本降低 20%。

Zenlayer AI Gateway 是 Zenlayer 推出的新一代 AI 加速平臺，它通過統一接口大幅提升了 AI 模型調用效率。該產品具備四大核心功能：

1. 統一接入，無縫切換

集成全球主流 AI 模型（如OpenAI、Claude、Amazon Bedrock、國產模型、開源模型等），通過標準化接口統一接入

支持模型一鍵切換、混合調用（主備/災備），大幅降低多模型接入的開發和運維復雜度。

2. Token 傳輸優化

對重復請求進行語義緩存，減少重復 Token 消耗，尤其適用于 RAG、多模型混合調用等高 Token 場景。

3. 全球網絡加速

在多區域場景中（如法蘭克福、洛杉磯、新加坡），1M Token 請求經公網傳輸平均耗時約 3600 ms，而通過 ZGA 邊緣加速可優化至約 700ms 左右，實現 80% 的性能提升，顯著提升全球范圍內的 AI 響應速度與穩定性。

4.  企業級安全與部署靈活性

支持私有化部署，集成企業認證、權限控制及內容過濾，保障數據安全。

可加速調用 Amazon 云服務（Lambda/SageMaker/Bedrock），優化混合云 AI 應用體驗。

展望未來，面對多模型協同與 RAG 普及的大趨勢，Zenlayer 將依托自身廣泛的全球網絡優勢，不斷迭代 Zenlayer AI Gateway 產品，為企業提供更靈活、高效、經濟的 AI 模型全球化調用與 Token 優化解決方案。