Akamai李昇：2025年中国区业务增速超全球平均水平，2026年以“AI推理云”为核心

1月20日消息，岁末年初，Akamai中国团队和媒体分享了过去一年中国区业务发展及2026年发展战略重心。

Akamai发布的2025第三季度财报显示，其营收达10.55亿美元，同比增长5%。其中，安全业务营收为5.68亿美元，同比增长10%；云基础设施服务营收8100万美元，同比增长39%。

Akamai副总裁暨大中华区总经理李昇

Akamai副总裁暨大中华区总经理李昇介绍，2025年，Akamai中国区业务实现了两位数的增长，增速高于全球平均水平。这一成绩主要得益于中国“出海”企业在海外市场的持续拓展，尤其是那些通过AI赋能的应用场景，有效拉动了Akamai相关业务的增长。

展望2026年，李昇强调，Akamai将继续通过自主研发和潜在的战略并购，持续丰富服务组合，其核心将围绕进一步强化AI推理云能力展开。Akamai的两大核心增长引擎——“云计算”与“安全”——将融入“AI推理云”这一主轴，使两项业务有机深度融合。

携手英伟达，发力“AI推理云”

李昇提到的Akamai“AI推理云”正是2025年10月末，Akamai与英伟达联手推出的全新Akamai Inference Cloud，一个专为AI推理设计的边缘云平台。

Akamai AI推理云服务基于英伟达AI基础设施构建，旨在为边缘AI提供安全、低延迟的性能。通过将AI推理从核心转移到边缘，赋能新一代能够实时感知、推理和行动的应用程序。

Akamai亚太与全球客户云架构总监 李文涛

Akamai亚太与全球客户云架构总监李文涛介绍，Akamai推理云为客户提供三方面的核心价值：

第一，助力AI服务更快速运行、更贴近用户。AI推理云基于GPU的实时AI推理产品架构，兼具全球覆盖与高速响应能力，旨在帮助提升AI系统的运行效率。

第二，在边缘侧保障AI工作负载的安全。通过Akamai的边缘防护机制，防御针对AI的滥用行为及应用层攻击等威胁。

第三，构建并扩展无供应商锁定的AI应用。Akamai推理云希望客户能够基于开放的API，并借助Kubernetes等开源技术、极具竞争力的“出口”流量成本以及清晰的定价体系，无忧地构建和扩展其AI服务，而无需担心供应商锁定问题。

“过去一段时间，我们已取得显著进展。如今，包括流媒体、游戏、汽车等各行各业已开始采用Akamai公有云，特别是Akamai推理云来部署其AI服务。”李文涛进一步对比了Akamai解决方案在相关行业的应用优势。

以流媒体为例，OTT服务商或在线视频提供商（尤其是拥有体育赛事内容的平台）通常拥有庞大的视频内容库。Akamai的解决方案是利用AI提升用户参与度与内容再发现能力。通过AI自动识别视频内容，并呈现其中的关键时刻（如球员进球或特定场面），从而降低用户发现内容的门槛，提升观看体验，减少用户流失。

游戏行业中，针对某日本游戏公司一款使用文生图模型进行图象生成的手机游戏开发，Akamai推理云与其他大型超大规模云平台的基准测试显示Akamai在性能和成本效率方面均表现更优。其中体现在Akamai的游戏多媒体素材生成的延时降低了2.5倍，生成的吞吐量提升了3倍、并且同时成本降低了86%。这帮助该游戏公司更好地利用AI生成高质量的游戏多媒体素材。

在汽车行业，通过使用Akamai的AI推理云，帮助一家东南亚的车载软件公司的车载AI语音助手在响应用户的命令和请求时候的时延大幅降低了30%，也大幅提高了用户体验、包括甚至是驾驶的安全性等等问题。

李昇表示：“去年Akamai与英伟达达成了全球战略合作。双方都特别看好未来AI领域对推理基础设施和算力的巨大需求。基于此，2026年我们将紧密合作，聚焦边缘推理云，为各行各业的公司提供创新的解决方案，帮助它们更高效、高性价比地落地推理算力。”

2026年API流量增长30%，大模型API调用安全防护责任大

事实上，安全业务一直都是Akamai的重要版图，在2025年第三季度，其安全业务营收达5.68亿美元，占Akamai整体营收的近54%。

Akamai北亚区技术总监 刘烨

对于Akamai安全业务2026年的发展，Akamai北亚区技术总监刘烨指出，自ChatGPT流行并广泛应用以来，随着大模型的发展，安全风险日益聚焦于AI领域。威胁主要来自两个方面，一是AI带来的威胁，一是针对AI的威胁。针对这两方面，Akamai都做了产品布局。

其中“AI带来的威胁”，主要聚焦在AI-Bot（AI爬虫）大量增长和API流量快速增长方面。

刘烨表示，随着大模型的兴起，AI-Bot正变得越来越普遍。这一趋势背后，是因为大模型为训练自身需要获取大量数据，因而派出大量 AI-Bot 采集信息。其中，有些 Bot 来自熟知的大模型，也有一些恶意 Bot 混杂其中。

与此同时，AI-Bot变得越来越智能，到了2025年，智能体发展更为成熟，许多AI-Bot已具备高度自主能力，可独立完成复杂任务。例如，有新闻报道称，2025年ChatGPT已能绕过“验证码验证”，这说明AI-Bot已进入高度智能的阶段。

因此，现阶段，对企业而言，如何识别与防护AI-Bot对自身内容的抓取更加困难。

刘烨介绍，针对这些通电，Akamai的解决方案从两方面应对：

第一， 基于更成熟的模型，识别AI-Bot的来源、特征并对其进行分类，从而更精准地辨识这类流量。

第二，探索更新的应对机制。例如，与Skyfire等第三方公司合作，识别“合规”的Bot并实现基于请求量的计费。如果内容提供商与AI公司达成协议，允许其Bot抓取内容并按请求次数收费，Akamai可以识别此类请求，并通过第三方实现灵活计费。

同时，因为企业应用与大模型的交互几乎全部基于API，Gartner预计2026年API流量仍将保持30%的增长。

刘烨强调：“API攻击的特点是攻击耗时更短。攻击者一般分两步：首先，侦察并发现暴露在外的API接口；其次，进行端点枚举，了解各端点的功能。而对于针对API的攻击，往往不需要传统攻击中的第三步——深入漏洞利用，即可直接构成威胁。”

为帮助客户应对API安全，2024年Akamai收购了两家API安全公司，在2025年Akamai团队已经把更多的新技术、新特性融入解决方案帮助用户解决API相关的问题。刘烨称：”在2026年随着API的流量增长越来越多，Akamai的API安全解决方案会对于安全防护上给用户带来更大的优势。”

针对AI的威胁方面，2025年Akamai发布了“AI防火墙（Firewall for AI），专门为AI大模型设计。无论用户的AI应用后端接入了哪一个或哪几个大模型，它都会部署在应用前端，负责对输入的提示词和输出的关键内容进行过滤。其核心作用是帮助用户在使用大模型时，防止发生“提示词注入”等越权行为，并避免个人敏感信息泄露。目前，AI防火墙（Firewall for AI）已主要应用于各类聊天机器人场景。

展望2026年，李昇总结称，Akamai将以AI为核心主轴，将算力与安全视为多维一体的整合方案。面对AI未来的蓬勃发展，既要帮助客户快速、可扩展地部署推理算力，也要助力他们高效保护各类模型与应用。可以这样理解：“云”与“算力基础设施”是一个轮子，“安全”是另一个轮子，二者共同驱动AI这辆车前行。因此，Akamai未来的产品规划与市场重点，都将围绕帮助客户更高效、快速、安全地部署AI推理应用来展开，同步提供基础架构与防护能力。

另外，李昇还透露：“从去年第四季度开始，我们已经与国内多家知名AI初创公司展开了深入沟通。我们预计在明年第一季度，就将有实际应用场景落地。”（果青）