【IT168评论】在数字化转型的浪潮中，人工智能技术正以前所未有的速度改变着各行各业的格局。IDC数据显示，中国将继续引领亚太地区人工智能市场发展，占亚太地区人工智能总支出的五成。预计到2027年，中国人工智能总投资规模将突破400亿美元，年复合增长率为25.6%。

在人工智能蓬勃发展的当下，F5作为全球多云应用安全和应用交付领域的领导者，正凭借其创新的技术和敏锐的市场洞察力，在AI驱动的应用交付赛道上砥砺前行。在2025年新春媒体见面会上，F5中国区产品及解决方案总经理陈亮接受了笔者的采访，分享了F5在AI领域的战略布局、技术创新以及应用实践。

▲F5中国区产品及解决方案总经理 陈亮

“AI for ADC，ADC for AI”破局应用困境

AI正在重塑企业应用的形态和交互方式，但无论是训练还是推理，其本质仍是围绕数据、算力、算法构建的现代应用体系。在陈亮看来，AI应用的爆发式增长带来了三大挑战：海量数据的高效传输与治理、分布式架构下的安全防护，以及混合多云环境的复杂管理。

F5的角色不仅是技术提供者，更是企业智能化转型的“护航者”。其应对之道正是聚焦于应用层、AI层以及大模型层面，以“AI for ADC，ADC for AI”为创新动力，持续推出基于AI技术的领先产品与解决方案，致力于为应用提供安全性、可靠性及传输的及时性，打造更好的数字世界。

“AI for ADC”，意味着将AI技术整合到ADC产品中，提升产品的智能化水平，从而为客户提供更高效、更安全的应用交付服务。而“ADC for AI”，则是指F5 ADC产品作为AI应用的赋能者，通过优化数据流量管理、提升数据处理效率，为AI应用的稳定运行提供坚实保障。

六大解决方案：从数据到模型的全链路护航

面对AI技术的快速发展，企业如何确保AI应用的安全性和合规性？如何高效管理并优化AI应用的成本？在此背景下，基于“AI for ADC，ADC for AI”策略，F5面向AI全生命周期推出六大核心解决方案，覆盖数据管理、算力优化、安全防护等关键环节，旨在针对不同的应用场景，为客户提供了定制化的支持。

▲F5面向AI的6大解决方案

1、高性能数据流量管理：打破AI训推的“数据瓶颈”

在AI的训练、调优、推理等过程中，数据的获取、数据预处理、模型训练与评估、模型部署等，都需要海量数据在高带宽、低延迟、稳定安全的架构下进行传输与读取访问。陈亮表示，“针对这一需求，我们在每个关键数据存取点部署了高性能、低延迟且高度稳定的F5设备，以有效分发所有进出数据流量。”

通过部署F5 R系列或VELOS高性能硬件平台，可以优化 AI 数据处理成本并增强安全性，通过先进的流量管理和应用交付解决方案，不仅能够降低数据传输的延时，提高GPU的利用率，还能动态调配资源，提高可靠性与弹性扩展，增强数据访问的安全性和隐私保护。

2、K8S入口控制：容器化AI的“统一指挥官”

容器技术因其在资源管理、环境一致性、快速迁移与扩展性、快速迭代、多租户支持、成本效益和部署灵活性方面的优势，非常适合部署和弹性管理AI应用及模型推理服务。近一半的组织在Kubernetes中部署AI/ML工作负载，却面临着对应用程序健康状况和性能的洞察不足，日益增长的复杂性与工具繁杂等问题。

为了解决这些问题，F5通过其NGINX Ingress Controller和NGINX App Protect，在Kubernetes环境中为AI/ML应用提供了统一的高效、安全、可扩展的服务入口，通过优化网络连接、提升性能、确保数据安全以及支持自动化和弹性扩展，帮助企业更高效、更稳定且更安全地部署和交付AI服务。

　3、K8S入口控制：释放DPU的“隐形算力”

随着AI数据中心的发展，CPU、GPU、DPU的协同至关重要。在第一代智能网卡基础上加入CPU，可以用来卸载控制平面的任务和一些灵活复杂的数据平面任务。DPU的引入使得数据中心的架构更加高效和灵活。陈亮指出，“F5的解决方案能够帮助客户充分利用DPU的优势，提升AI应用的性能和可靠性。”

F5与NVIDIA合作开发的F5 BIG-IP Next for Kubernetes on NVIDIA BlueField-3解决方案，将网络协议处理、加密解密等任务卸载至BlueField-3 DPU，使CPU资源占用减少70%，为GPU腾出更多算力空间。陈亮解释说，“DPU不是替代CPU，而是让算力各司其职，实现‘1+1>2’的效果。”

4、API安全防护：守住AI应用的“生命线”

API是构建AI架构并实现向最终用户交付AI驱动服务的关键访问方式，API安全对于保护企业信息资产、维护系统稳定性和推动业务创新具有重要意义，但未经保护的API会使AI应用和数据面临DDoS攻击，信息泄漏等各种威胁。API是AI应用的“血管”，必须确保每一处“接口”的安全。

F5的API安全解决方案基于AI深度学习的攻击行为检测，采用统一的安全策略设定，提供开发、测试、生产运行全生命周期防护，可自动识别OWASP API Top 10漏洞，简化API治理，授权API访问，能够有效防止数据泄露和攻击，确保应用的安全性和可靠性。

▲F5全方位防护API 安全风险

　5、AI网关：化解大模型的“安全与成本之困”

AI LLM的智能让攻击门槛降低，还让防护变得困难。现阶段，AI LLM面临提示词注入、敏感信息泄露、供应链漏洞、不当的输出处理、数据和模型中毒、过度代理、系统提示泄露、错误信息、向量和嵌入漏洞、无限制的资源消耗等安全风险。

基于此，F5推出一款先进的安全解决方案——AI网关，可以作为用户与LLMs之间的代理，不仅检查生成型AI用户会话，还应用细粒度的访问控制和合规策略，确保安全性和合规性。F5 AI网关提供开放的生态系统，易于与客户现有的F5数据面集成，能够加速大规模AI体验的部署，同时显著降低成本。

　6、分布式部署：打造全球化AI服务网络

面对出海企业的跨区域AI需求，F5分布式云平台支持企业在数据中心，公有云或边缘轻松部署并运行AI/LLM，允许在所有站点轻松部署软件更新。同时，F5分布式云平台能够跨分布式环境安全连接AI/LLM，并为其提供安全保护，确保了AI/LLM在不同环境中的部署与运行效率、安全性和可扩展性。

F5深耕中国市场，聚焦新兴行业

F5始终深耕中国市场，针对中国市场的特点和需求，制定了三大本地化策略：一是提供创新解决方案，满足新兴行业的需求；二是构建生态系统，与不同类型的厂商合作，为客户提供完整的解决方案；三是提供混合云解决方案，帮助企业应对复杂的IT环境。

2025年，F5将新兴行业拓展作为重要战略方向，比如汽车、生物制药、高端制造和新零售等行业。在陈亮看来，“这些行业对AI技术的需求非常迫切，而F5正是能够提供创新解决方案的厂商之一。我们通过与这些行业的合作，深入了解他们的需求，为他们量身定制了专属的AI解决方案。”

在汽车行业，F5提供了覆盖车辆全生命周期的解决方案。在汽车制造环节，工厂追求高度的稳定性和可靠性，以硬件设施为主，倾向于本地化部署。例如，黑灯工厂的自动化生产模式对设备的稳定运行要求极高，任何故障都可能导致生产停滞。F5提供的业务可视化和产线可靠性解决方案，能有效保障制造环节的关键系统，如MES系统的高可用性。此外，通过实时监控机台、机器人传感器数据，F5实现了对生产良品率和设备能耗的精准监控，助力车企提升生产效率和质量。

在卖车环节，随着新能源汽车销售模式的变革，线上销售逐渐成为主流，车企依托云技术实现订单的自动化处理。F5为车企提供现代化应用解决方案，满足其在销售过程中对应用交付和安全的需求。

在车联网和自动驾驶领域，数据安全和传输稳定性至关重要。F5联合合作伙伴打造的车联网增强网关，通过优化协议和会话保持技术，保障车辆在行驶过程中网络连接的稳定性，即使在隧道等信号薄弱区域也能维持业务持续。

在自动驾驶方面，F5的高吞吐设备和AI技术助力车企加速车端素材处理和AI训练，同时提供安全可靠的推理应用增强服务。

随着各行业数字化转型加速，不同领域对技术解决方案的需求日益增长。除汽车行业外，生物制药行业在疫情后对药物研发的数字化需求激增；芯片制造作为高端制造业，对生产过程中的数据处理和安全保障要求严苛；新零售行业为实现线上线下融合，需要强大的IT技术支持。F5凭借其在应用交付和安全领域的技术积累，为这些行业提供定制化解决方案，助力企业提升竞争力。

写在最后

从数据洪流中的流量调度，到大模型时代的安全护航，F5正以“AI for ADC，ADC for AI”的策略，为千行百业铺设智能化转型的基石。这场变革的核心逻辑从未改变——技术为业务服务，生态为价值赋能。而F5要做的，正是以开放与创新的姿态，与伙伴、客户共同书写AI时代的“新应用故事”。

F5不仅是技术提供者，更是企业智能化转型的同行者。展望未来，F5将在以下几个方面进行重点投入和创新：一是加强AI技术的研发和应用；二是深化与合作伙伴的合作与共赢；三是加强人才培养和团队建设；四是拓展更多新兴行业的应用场景和市场机会，致力于让AI应用在任何环境中都能被安全、高效地交付。