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继上一篇文章《AI创业公司面临的算力危机》，相信许多创业者会发现，即便拥有先进的算法和技术，依然难以避开一个巨大的障碍——算力成本。其在大厂纷纷布局千亿级智算中心、“独占”高端GPU资源的背景下，创业公司似乎只能“仰望”巨头，陷入“算力焦虑”。
Gartner 2025年战略预测：算力供应链的波动性，已成为技术路线图中最大的外部风险变量。您组织的架构是否具备足够的弹性？
过去三年，大中型企业扎堆出海：越南新工厂、欧洲研发点、拉美运营中心，一路开花。可真跑起来才知道：不是产品不行，也不是销售不给力，往往是跨国网络与合规在背后拖后腿——慢、不稳、时好时坏，还动不动触发监管红线。
在日常运维中，企业客户使用 CPE（Customer Premises Equipment）设备时，常常会遇到速率异常、丢包或链路中断等问题。本文分享一次实际的 CPE 主备切换后速率异常案例，希望能为大家提供排障思路和经验参考。
过去两年，AI从概念逐渐走向生产一线，几乎渗透到各行各业的核心流程。工厂的预测性维护能提前数小时发现设备故障，智能质检已经能以零误差识别瑕疵，客服中心每天应对上百万条请求也不再依赖人工，销售团队借助AI洞察准确预判下季度业绩，而跨地研发团队用AI辅助设计与仿真，协同速度提升了不止一个量级。
在 AI 和数字化的浪潮中，越来越多的企业不再满足于单一云环境，而是同时使用 多家公有云、自建IDC、甚至边缘节点。这种多云模式虽然灵活，但也带来了一个新的挑战：如何让跨云、跨地的数据流动变得高效、安全、可控？答案就是：构建一个可控、可扩展的多云网络底座。
随着企业云化和全球化步伐加快，多分支组织的网络问题已经进入“决策层关注名单”。调研显示，亚太/中国地区大部分大型组织都进入多云或混合云运维阶段——这不是“可选项”，而是现实业务的基本配置。与此同时，SD-WAN、云网融合被视为解决分支弹性与成本问题的主流路径。
在企业网络架构不断演进的过程中，上云路径与公网访问往往分属不同链路与策略体系。这不仅增加了网络建设与维护成本，也让管理和故障排查变得更加复杂。
犀思云全新上线 “弹性互联网” 功能，帮助企业复用现有上云专线，实现 带公网IP、带宽独享、上下行对称的互联网访问服务。无论是总部、数据中心（DC），还是分支机构，都可在保障网络质量、安全性、可靠性的同时，降低整体TCO。
判断专线是否“够用”，其实并不是看一个平均值就能决定的事情，而需要借助多个维度的数据观察与分析。本文就从实际运维角度出发，拆解这个问题，并提供可落地的判断思路。
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