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AI游刃有余 | 浪潮云海InCloud AIOS AI 網(wǎng)關:筑牢企業(yè)規(guī)模化用AI的“神經(jīng)中樞”

 2026-01-26 13:47  來源: 互聯(lián)網(wǎng)   我來投稿 撤稿糾錯

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當大模型技術深度滲透辦公、編碼、客服、財務等核心環(huán)節(jié),AI已從企業(yè)“嘗鮮工具”升級為關鍵生產(chǎn)力引擎。但隨之而來的,是運維層面的三大核心痛點,成為規(guī)?;肁I的攔路虎:

* 多模型接口不統(tǒng)一, 大模型服務與智能體應用難以協(xié)同,無法統(tǒng)一接入,造成“模型孤島”,切換成本高;

* API-Key使用混亂,算力資源使用難以統(tǒng)計,重復調(diào)用、過度請求導致成本失控,優(yōu)化時無據(jù)可依;

* AI靈活性背后暗藏提示詞注入、數(shù)據(jù)泄露、場景欺詐等風險,全流程安全防護缺口明顯。

針對上述挑戰(zhàn),使用網(wǎng)關無疑是最優(yōu)的選擇, 但是傳統(tǒng)API 網(wǎng)關僅面向通用網(wǎng)絡請求,對以token為核心的大模型場景感知不足,既無多模型路由能力,也缺乏風險防控能力。浪潮云海InCloud AIOS針對性打造增強級AI網(wǎng)關,從智能路由與負載均衡、請求管控與統(tǒng)一認證、安全防護與內(nèi)容審核三大維度全面升級,為AI流量提供規(guī)范、可控、安全的統(tǒng)一入口,成為企業(yè)規(guī)?;肁I的“神經(jīng)中樞”。

多模型統(tǒng)一接入:打破“模型孤島”,切換零成本

AI網(wǎng)關提供標準化API(兼容OpenAI協(xié)議),一站式接入本地模型與外部模型,實現(xiàn)“一個入口管所有模型”。

通過高性能路由引擎,實現(xiàn)一個API完成多個模型同時接入,可根據(jù)流量比例動態(tài)路由;同時權衡成本、性能、質(zhì)量等多目標,在滿足服務等級協(xié)議(SLA)的前提下調(diào)整流量分配,實現(xiàn)高效模型代理,還可基于流量調(diào)整完成模型灰度發(fā)布,降低迭代風險。

當某個模型API出現(xiàn)響應緩慢或輸出質(zhì)量下降時,通過自適應退避、請求去重等算法進行重試,防止模型服務出現(xiàn)的瞬時故障導致失敗,連續(xù)請求失敗則對該模型進行快速熔斷并將流量自動切換到正常模型,代理的所有模型因高負載或故障全部無法響應時,通過FallBack機制,將流量切換至備用模型,全程保障服務連續(xù)性。

面向API-Key的多維度限流,讓AI成本管控“有據(jù)可依”

針對AI場景成本管控痛點,浪潮云海AI網(wǎng)關構建token粒度的精細化流量控制體系,以API-Key為粒度按token數(shù)的消耗、請求數(shù)進行時間窗口計數(shù)與閾值判定,可為API-Key在不同的模型上設置優(yōu)先級,配合模型的實時性能指標,對不同級別的token額度和請求數(shù)進行動態(tài)調(diào)整,實現(xiàn)多維度的動態(tài)限流。

精細化計量與限流,通過URL參數(shù)、請求頭(如X-API-Key)等提取限流Key,實現(xiàn)租戶級隔離,解析非流式響應并進行逐幀累積,精準計量token消耗并存儲計數(shù),按分鐘/小時/天等時間窗口判定是否超閾值,超閾值則直接拒絕請求,解決傳統(tǒng)QPS限流無法匹配token 計量的痛點。

動態(tài)配額與統(tǒng)計,InCloud AIOS針對不同API-Key在不同的后端模型上實現(xiàn)多租戶差異化配額分配,并對調(diào)用情況進行精準統(tǒng)計與展示,防止惡意調(diào)用與資源濫用,在成本管控、服務防過載場景中,可精準攔截異常流量,降低token消耗成本。

安全防護與合規(guī)審核,為AI應用筑牢 “防火墻”

浪潮云海InCloud AIOS設計了“全鏈路防護+智能檢測+合規(guī)溯源”的安全防護架構,構建覆蓋輸入、輸出、溯源的閉環(huán)安全,實現(xiàn)模型服務的安全防護與合規(guī)審核。

InCloud AIOS基于WASM沙箱隔離技術實現(xiàn)安全插件與業(yè)務解耦,通過面向token的流式檢測機制,將防護粒度細化至token 級,兼顧實時性與安全性。在輸入側通過“靜態(tài)規(guī)則庫+動態(tài)語義模型”雙層防御,覆蓋上千種攻擊特征,精準攔截提示詞泄露、場景誘導、算力DDoS攻擊等提示詞攻擊,識別準確率達99.5%;輸出側基于敏感算子檢測,通過意圖分類、實體識別與邏輯校驗三重檢測,實現(xiàn)幾十種PII實體脫敏,阻斷違規(guī)內(nèi)容輸出,防止數(shù)據(jù)泄露。

InCloud  AIOS還采用了“以模制模”的方式,內(nèi)置自訓練鑒定大模型,針對依據(jù)國家標準GB/T 45654-2025《網(wǎng)絡安全技術 生成式人工智能服務安全基本要求》中定義的5大類31小類安全風險,超過20萬+敏感詞庫預置權威模板,對大模型的輸入/輸出進行多維度檢測和識別,對于違規(guī)內(nèi)容自動觸發(fā)代答機制,秒級返回合規(guī)答復。

以AI網(wǎng)關為樞紐,實現(xiàn)“用好AI”的跨越

隨著多模態(tài)、智能體等復雜AI應用成為主流,流量調(diào)度與管理的復雜度持續(xù)攀升,AI網(wǎng)關已從“可選組件”升級為企業(yè)規(guī)?;肁I的“核心樞紐”。

浪潮云海InCloud AIOS增強級AI網(wǎng)關,以多模型統(tǒng)一接入打破協(xié)同壁壘,以token 級限流實現(xiàn)成本可控,以全鏈路防護保障安全合規(guī),全方位解決企業(yè)AI從能用到用好的核心痛點。在AI規(guī)?;涞氐睦顺敝?,它既是調(diào)度算力、管控成本的“管家”,也是守護安全、賦能應用的“屏障”,助力企業(yè)從容駕馭AI生產(chǎn)力,實現(xiàn)游刃有余的智能化升級。

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