你的企業已經部署AI大模型了嗎?

算力和GPU都有了

為什么還是會遇到問題呢?

全球調用模型SaaS服務時訪問慢

大模型訓練和推理數據在傳輸過程中被竊取

組網性能低導致運維成本激增

……

這些都是因為支撐AI大模型的網絡環境不穩定、不靈活、不安全導致的。算力和GPU固然關鍵，大模型真正落地時，穩健的網絡架構與可靠的安全底座才是不可或缺的基石。

南凌科技的凌云SASE解決方案，憑借“云智網安”一體化服務能力、遍布全球的節點資源、近30年運維經驗、托管安全服務，為A I大模型部署和應用提供穩定、靈活的網絡和安全基座。

凌云SASE為AI大模型部署和應用提供網絡和安全基座(架構圖)

一、應用場景

1)保障全球大模型SaaS服務穩定、高效、安全

目前，企業調用多個大模型SaaS服務已成為普遍策略，能夠兼顧性能、成本與安全，適配多樣化業務需求。而大模型SaaS服務，特別是跨境調用GPT等海外大模型SaaS服務時，對網絡穩定性及安全性提出更高要求。凌云SASE服務的全球組網能夠保障網絡的穩定高效，同時對敏感信息進行加密傳輸。

2)利用全球邊緣計算節點，部署低時延大模型推理引擎

在全球邊緣計算節點部署大模型，由凌云SASE通過智能選路優化客戶端和邊緣/云端的連接性能，從而實現超低延遲大模型推理，極大提升響應速度，同時凌云SASE實施訪問控制，保障了數據安全。

3)通過高性能的多云/混合云組網，保障大模型私有化部署

出于數據安全和合規需求，企業往往有大模型私有化部署需求，特別在Deepseek開源大模型推出后。在大模型調優或推理時，需高效調度全球分布的業務數據(如客戶信息、供應商資料等)，由于數據可能分布于多地公有云及私有云數據中心，調度管理復雜且跨地域傳輸路徑冗長，導致響應延遲和體驗下降。凌云SASE服務通過全球多云/混合云組網，可高效安全連通企業私有化大模型算力中心，實現靈活數據調度。

4)數據隱私和安全保護

凌云SASE為大模型部署和使用提供原生安全防護。從調用全球SaaS服務，部署邊緣計算節點大模型推理引擎，到支撐私有化部署，針對大模型訓練和推理時涉及的海量數據和開放的服務，構建多重防護體系。例如，通過流量清洗與入侵檢測一體化防護，有效阻斷針對大模型服務的DDoS攻擊進行邊界安全防護;通過在終端部署零信任APP“凌云星連”，實現數據防泄漏保障和權限控制。

二、優勢資源和能力

1)自建骨干網覆蓋全球

全球自建網絡節點 76 個，合作節點超過2000個，與全球 66 家海外運營商或機構建立了合作。能夠提供“就近資源接入+本地服務”，根據客戶需求定制合作方式，為客戶提供最優的“云智網安”一體化解決方案。

2)7*24小時“管家式”服務

擁有專業的網絡和安全服務團隊，具備近30年運維經驗，目前在上海和深圳建立了2個“NOC+SOC一體化運營中心”，提供7*24小時全天候及時響應。同時提供MSS/MDR安全托管服務。

3)服務全球500強、國央企客戶經驗豐富

為4000+國內外企業提供服務，包含全球500強企業、超大型企業、國央企等。例如，上汽通用五菱、泡泡瑪特、天合光能、遙望科技、Wagas等。