我们从本次研究中获得了多项关键洞察。例如，76%的企业采用AI解决方案旨在提升客户体验与运营效率，71%的企业将提高客户留存率视为另一大关键驱动力。当被问及如何衡量AI应用成效时，受访者普遍指出客户体验提升（75%）和收入增长（74%）是主要指标，反映出客户满意度与企业成长之间的紧密关联。
而其中最具启示意义的发现或许是：成功应用AI的企业，普遍采用了分阶段、循序渐进的实施模式。
如您所在的企业正在考虑构建和部署 AI 赋能应用程序，或您正在寻找合适的 AI 推理运行环境
点击链接了解 Akamai AI 推理云解决方案，现在申请试用可得高达 500 美元专属额度
企业AI应用正处在转折点
随着企业AI应用在规模、成熟度与技术愿景上逐步交汇，整个领域正迎来关键转折。企业开始规划从局部试点迈向全组织范围的AI推广，这一转变亟需依托可扩展的边缘AI架构实现全面优化。
为迎接这一挑战，走在AI应用前沿的企业正采取双轨策略：一方面，着力构建低风险、高回报的AI应用基础；另一方面，通过持续的技术实践，为未来更复杂的AI场景做好能力储备。
下一波AI应用将呈现出三大特征：更密集的计算、更广的全球分布式部署，以及更快的数据处理能力。试想在全球直播、客户服务热线或多人在线游戏聊天中实现大规模实时语言翻译，且全程稳定无中断；或是通过AI视觉搜索与物体识别技术，让消费者在店内随手拍摄商品，即可瞬时匹配相似产品。
在此背景下，技术决策者必须直面这一核心议题：如何构建既能提供实时性能、弹性应对不确定需求，又能符合各地合规要求的AI扩展体系？
转向边缘原生基础设施，为未来做准备
当前，企业应考虑向边缘原生执行模型转型，从而为应对未来更复杂的边缘AI应用场景奠定基础。即便在现阶段，面向客户的AI实际应用已提出严苛要求。
以聊天机器人、产品推荐、语音助手等应用为例，其性能高度依赖低延迟。响应时间相差仅数百毫秒，便足以左右用户体验，决定其选择“欣然接受”还是“失望放弃”。这类工作负载亦具有显著的突发性特征——在瞬时促销、热门媒体事件或社交传播活动中，流量可能急剧飙升。与此同时，由于常涉及敏感用户数据，企业必须对数据的传输路径与处理方式实施严格管控。
传统云架构在面对这些挑战时已显乏力。相比之下，边缘原生架构将计算能力部署至更靠近用户的边缘节点，从而实现更低延迟以保障体验满意度，支持符合全球布局与属地合规要求的区域化部署，并具备在突发流量下平稳扩展、同时避免成本激增的能力。
转向边缘原生基础设施，不仅能够助力企业稳健走过AI技术浪潮中尚未成熟的早期应用阶段，更是在为即将到来的AI规模化未来做好关键准备。
场景：边缘AI——从理论到实践
场景一：自动化客户服务解决
以Forrester研究中识别出的重点企业场景之一——自动化客户服务解决为例。目前，仍有大量企业依赖人工坐席处理高频常规咨询，导致响应效率受限，形成服务瓶颈。借助边缘原生架构，用户请求可在边缘节点直接完成排序与分类，并在触及后端系统之前，就已通过内置安全策略被准确路由至对应处理单元。
运行于Linode Kubernetes Engine（LKE）上的轻量级AI模型，能够结合托管数据库与缓存内容，实时生成流式响应，在提升回复速度的同时保障信息准确。其直接效果是响应时间显著缩短、人工转接率下降，以及客户满意度的整体提升。目前，超半数企业已在推进自动化客户服务解决方案，其中近三分之一将其视为优先级最高的AI应用场景。
场景二：个性化推荐系统
另一个典型应用是个性化推荐。无论是在电商场景中精准推荐商品，还是在内容平台上实现智能推送，个性化体验都必须做到“瞬时完成”。边缘原生部署使系统能够在本地完成用户行为数据的采集与处理，并内置隐私保护机制。结合邻近部署的数据库与缓存，历史交互记录的检索速度得以大幅提升，而AI模型则可根据任务复杂度灵活调度至LKE或虚拟机运行。
从数据输入、模型推理到结果输出的全流程可在200毫秒内完成。据Forrester调研，正是这种极致的响应能力，使超过50%的企业将个性化功能列为其AI核心能力。
此外，同一模型架构也可支撑未来更为复杂的应用场景，例如视觉搜索（用户上传图片即获得实时AI推荐）或语音交互应用（依托低延迟流式处理实现自然对话体验）。随着企业不断拓展这些前沿应用，对贴近用户侧的计算与存储能力的需求也将愈发凸显。
通过合适的技术栈降低风险
要实现AI的大规模成功应用，工程师需要一个专为韧性、可预测性与安全性而构建的平台。这也正是Akamai的愿景所在：打造一个不仅能够支持核心区域当前工作负载，更能持续演进、在未来将AI能力更贴近用户的技术栈。
如今，Akamai应用平台通过将开源项目集成至生产就绪的环境中，帮助团队简化部署流程，有效降低搭建应用的复杂度。Linode Kubernetes Engine（LKE）则凭借自动扩缩容能力，使模型快速部署更为便捷，并结合包年包月定价模式，确保即使在突发需求期间，成本仍保持可预测。
托管数据库提供低延迟读取与内置故障转移机制，保障客户关键业务路径的稳定可靠；虚拟机则为长时间运行或专业化工作负载提供了灵活承载能力，所有这些服务均获得Zero Trust(零信任)集成架构的支持。
无论是现在还是未来，贯穿这些技术组件的核心是就近性与可预性。AI应用已在Akamai全球覆盖范围内实现成本稳定、性能可靠的运行。随着GPU及平台可用性的持续扩展，整个系统正朝着将这些优势进一步延伸至用户侧的方向稳步演进。
安全与合规始于设计
扩展AI规模的一个关键挑战，在于如何赢得企业与客户对该技术的双重信任。根据Forrester的研究，63%的组织将安全视为关注点，55%担心合规问题，45%害怕如果出现问题会损害品牌声誉。这些风险是真实存在的，但可以通过直接构建在边缘的安全优先方法来缓解。
边缘原生模型允许在请求到达AI系统之前强制执行策略。流量可以被隔离、速率限制，并通过防火墙和机器人防御进行过滤。零信任原则不仅适用于用户，也适用于工作负载本身。
此外，企业还可采用更安全的部署实践，例如金丝雀发布（将新功能先部署给一小部分用户进行测试）和红队演练（在潜在弱点影响客户之前主动发现并修复）。对于认为现有平台存在不足的组织，预构建的参考架构与“黄金路径”也提供了一种无需从零开始、即可持续且安全构建系统的方法。
借助边缘原生模型，企业能够在持续推进技术创新的同时，有效守护品牌声誉与客户体验。
全球边缘AI应用的三阶段
根据Forrester关于企业采用模式的研究，一项关键洞察是：AI的落地并不需要一次性全面铺开。分阶段实施的策略能够让企业在追求技术雄心与管控风险之间取得平衡。
第一阶段
在AI领域走在前列的企业，通常从聚焦于具体场景的试点项目入手，例如针对某一类支持请求的自动化服务处理。在此阶段，企业会设定明确的成功指标——包括响应时间、自动化率与问题升级阈值等，并建立相应的风险管控机制。
第二阶段
当试点项目验证成效后，企业进入扩展阶段。这一阶段可能包括将个性化推荐能力延伸至网站、移动应用等多个客户触点，并将该功能部署到多个区域。这也呼应了超过70%企业所表达的近期全球化布局目标。
第三阶段
进入第三阶段，组织将进一步把AI应用拓展至视觉搜索、程序化内容生成等新兴领域。此时，企业已建立起完善的性能与安全标准体系，从而能够在可控的前提下持续推进创新。
基于边缘的AI基础
数据表明，企业正在全面投入AI。应用率持续攀升，越来越多的公司正将AI与投资回报率明确关联，并设定将AI技术推向全球的清晰目标。而最终的成功，将高度依赖于执行效果。
面向客户的AI应用具有低延迟要求、流量突发性强及数据敏感性高等特征。边缘原生架构为支撑企业级AI所需的基础设施提供了更优的路径。
对AI工程师而言，核心挑战在于构建既赢得用户信任、又具备企业级扩展能力的智能应用。Akamai认为，边缘是实现企业AI愿景的关键所在。我们的分布式平台致力于帮助企业在全球范围内部署AI，同时确保安全、性能与合规性不受妥协。
了解更多