国内 AI 大模型企业
客户背景
国内多模态大模型企业，业务覆盖模型训练 / 推理、跨国数据采集等场景，面临网络碎片化成本高、跨国采集慢、多云管理复杂等痛点。
落地方案
边缘 AI 网关 + 三层云网统一互联架构，实现生产网络统一布局、全局可视化运维管控，为数据采集、API 调用、员工办公提供全球专网加速。
落地成效
跨国 API 延迟平均降低 60%；运维人力成本与网络 TCO 降低 38%；100% 免开发适配多模型，团队研发资源全面回归核心业务创新。
核心优势
提升效率・免开发轻资产运营
全球主流大模型标准化接口一键接入，企业100%免开发，30分钟完成接入上线，可释放企业80%非核心研发投入；把网络和AI接入交给犀思云，团队100%聚焦AI 核心业务创新，一套平台完成全集团AI权限与用量统一管控，大幅简化管理流程。
全球AI加速・业务连续性高可靠保障
全球AI专网加速能力（运营商合规网络），专为AI原生流量设计，将大模型API延迟降至60-200ms区间，大幅降低丢包率与网络抖动，SLA至高99.99%；网络+应用层联动分析，分钟级定位故障根因，显著提升AI调用成功率，高并发下保障核心业务稳定。
安全合规・全流程管控无忧
本地私有化部署，实现核心数据不出户；零信任加密网络 + 集团级多租户隔离，保障数据安全；私有化侧四到七层网关全链路管控，内置敏感信息拦截、合规区域锁链、全链路审计能力，规避监管风险，满足等保2.0三级与行业监管要求，实现AI访问可管可控可溯源。
敏捷扩展・一站式生态显著降低综合TCO
深度集成犀思云FusionWAN全产品生态，使用边缘AI网关的同时，可无缝衔接高速上云、智能组网、出海网络等多栈连接服务，一站式满足企业多场景需求，无需多平台 / 多厂商对接，大幅降低企业管理成本与综合TCO。
产品架构
架构说明：
AI生态服务
预置集成全球 Top 大模型，持续更新适配，企业无需重复开发对接。
客户边缘侧
支持私有化部署与标准化部署（标准化 API 调用与 Web 访问），一键管理调用多模型，统一实施安全合规管控。AI 网关内嵌于边缘 CPE/vCPE 设备，在网络层实现 L1–L7 全链路管控，而非独立的应用层代理。
网络加速平台
基于运营商基础网络 + 自研优化算法，将东南亚与北美延迟降低至 60ms–200ms 区间（相较公网直连平均降低 50%），保障业务连续性与稳定可靠的使用体验。
核心功能
主流大模型标准化接口聚合
主流 AI 模型标准化接口统一聚合，兼容全球主流大模型，一次接入全品类覆盖。生态模型持续更新适配，企业无需二次开发，大幅简化多模型适配流程，释放研发精力聚焦核心业务。
Token 全维度计量与精细化管控
支持 Token 全维度精准计量、细粒度密钥映射、用量配额管理与超额预警，可按部门 / 用户 / 场景分级分配权限用量，降低无效重试消耗，杜绝 AI 成本黑洞，配套集团统一账单对账能力。
全球专网原生加速与高可用保障
依托全球 35+ POP 节点骨干网，提供 AI 专网加速（东南亚与北美延迟降至 60ms–200ms）。针对大模型传输需求做链路路径优化；内置故障自动重试与智能兜底、流量整形与分级 QoS 能力，解决跨境访问卡顿、API 超时、高丢包等问题，保障业务连续稳定。
私有化部署与安全精细化运营
支持私有化部署，零信任加密合规网络，集团级多租户硬隔离，私有化侧四到七层全链路管控，全行为审计日志不可篡改，从源头规避监管风险、全流程可溯源，满足等保 2.0 三级与行业监管要求。
多终端多场景接入灵活可选
支持硬件 CPE、虚拟 vCPE、PC 客户端、移动端轻量化客户端等多种接入，兼容 Windows、Mac、iOS、Android 全终端，适配居家办公、差旅、总部管控、分支使用，支持生产系统 API 标准化集成。
一次部署，全网生态可达
犀思云 NaaS 生态预连全球主流云与 SaaS 平台，客户一次部署即可随时连接全球云、智能组网、出海加速等一站式多业务场景，无需多平台 / 多厂商对接，大幅降低企业管理成本与综合 TCO。
差异化优势
| 对比维度 | 市面 AI 网关 / 开源工具 | FusionWAN 边缘 AI 网关 |
|---|---|---|
| AI 调用稳定性 | 无网络加速，仅 L7 应用层管控，跨境调用卡顿超时频发 | 纯自研架构 + 全球加速专网，L3-L7 全链路管控，多重保障调用稳定 |
| 故障排查效率 | 网络层割裂，难区分故障根因，排障耗时长 | 网络层联动分析，分钟级定位根因，排障效率大幅提升 |
| 架构与管理成本 | 多厂商产品堆砌，平台割裂，需额外采购网安服务 | 一站式托管服务，云网安智一体化，一个平台统一管控，综合成本更低 |
| 安全合规能力 | 仅应用层基础防护，无合规专线与审计能力 | 全栈安全合规体系，私有化部署 + 零信任 + 全链路审计，满足等保要求 |
| 业务适配能力 | 单点工具，仅适配 AI 访问单一需求 | 一体化解决方案，无缝衔接组网、上云、跨境互联等全场景 |
| 网络绑定深度 | 纯软件应用层代理，无网络层能力，与企业网络基础设施割裂 | AI 网关内嵌于 CPE/vCPE 边缘设备，与网络业务深度绑定，实现统一的网络 + AI 一体化管控 |
典型应用场景
制造与汽车智能化企业
适配自动驾驶研发、智能客服、供应链管理集成需求，提供多云网络场景整合托管、多租户分级管控、7×24 小时持续运行、全链路合规审计，专业网络外包让科技集团聚焦核心业务，助力智能化升级。
适配用户
汽车制造、工业智能、供应链与客服智能化建设企业。
云原生电商与数字化业务
适配 AI 文案生成、多语言智能客服、用户行为数据分析等需求，提供 Web + API 双通道管控、AI 原生网络专属访问加速、灵活部署，保障全球节点稳定运行，助力云原生电商企业降低运营成本、提升业务能效。
适配用户
跨境电商、多语言运营、数字化零售与内容电商企业。
金融与政企事业单位
适配 AI 办公、智能风控、政务智能服务需求，提供私有化部署、零信任加密、四到七层全链路合规审计，专业网络基础设施托管，让金融与政企机构聚焦核心业务，满足等保 2.0 三级与金融行业数据安全监管要求。
适配用户
银行、证券、保险、政务及关键行业企事业单位。
客户案例
国内科技制造集团
客户背景
汽车智能化服务商，业务覆盖智能驾驶、车联网研发等场景，原有网络碎片化、多业务带宽争抢、故障排障难、数据安全存隐患。
落地方案
基于边缘 AI 网关构建「一张基础网络 + 多业务安全隔离 + 统一管控平台」架构，整合碎片化网络，实现全局可视化管理与智能运维。
落地成效
网络综合利用率提升 60%，排障平均耗时从 4 小时缩短至 10 分钟内，运维成本与网络 TCO 降低 35%，同时实现 AI 研发场景全链路合规访问管控。
常见问题
AI 原生企业的网络需求和传统企业有什么本质区别？
AI 企业的网络核心诉求是大模型 API 的稳定低延迟访问，而不是传统企业的分支与内网流量转发。 传统企业网络以「人访问系统」为主，流量可预测、路径固定；AI 企业的流量模型是「系统持续调用外部大模型 API」——高并发、突发性强，公网直连极易超时丢包。同时，AI 调用涉及核心业务数据，敏感信息防泄漏、Token 用量管控、跨部门权限隔离成为刚需，通用网络设备和开源代理工具难以覆盖这一层。 犀思云边缘 AI 网关专为此类流量设计：专网加速解决延迟、L1–L7 全流程管控覆盖安全合规、Token 精细计量实现成本可控，三者在同一个平台统一交付。
与直接使用模型厂商 API 相比，犀思云边缘 AI 网关有哪些优势？
模型厂商 API 网关仅提供应用层（L7）请求路由与鉴权，无网络层加速能力，也无法跨多云统一管控。犀思云边缘 AI 网关的核心差异在于将 AI 网关内嵌于边缘 CPE/vCPE，实现 L1–L7 全链路管控，具体体现在四个维度：
- 网络层加速：公网边界延迟通常为 500ms–1500ms，FusionWAN 专网将其压缩至 60ms–200ms，从根源上解决超时问题。
- 多模型统一管控：一次接入统一管控全球主流大模型厂商，无需为每家模型分别采购网关。
- Token 成本管控：支持部门 / 用户 / 场景级别精细计量与用量管理，单一模型厂商账单无法下沉到这个深度。
- 安全 + 合规：支持本地原生化部署，数据不出域，满足等保 2.0 三级要求。
企业导入犀思云边缘 AI 网关后，如何计算 AI 网络基础设施的 ROI？
ROI 主要来自三个维度量化，犀思云在 POC 阶段可提供定制化 TCO 测算报告:
- Token 成本节省：公网不稳定导致的超时重试通常造成 15%–30% 的额外 Token 消耗；FusionWAN 专网加速可将无效消耗降至零，部门级用量管控平均帮助企业降低 20%–40% 的非必要 AI 调用支出。
- 运维人力释放：托管式接入避免自建专职 AI 网络运维团队，参考已落地客户数据，运维人力投入平均减少 50% 以上。
- 业务收益提升：AI 调用成功率提升至 99.9% 以上，对依赖大模型的核心业务（AI 客服、智能推荐等）的可用性改善，通常是网络投入成本的 3–8 倍。
- 量化测算与 POC：针对贵司场景的量化测算，可申请企业专属 POC，架构师 1 个工作日内对接。
企业 AI 网络基础设施应该自建还是选择托管服务？
对云原生与 AI 原生企业而言，托管式 AI 原生网络服务在绝大多数场景下优于自建——自建的初期投入与持续运维综合 TCO 通常是托管方案的 3–5 倍，且难以跟进大模型厂商的 API 迭代节奏。 自建的隐性成本常被低估：需采购维护 CPE 硬件、部署开源网关、持续跟进各家模型接口变更，并组建兼具网络层与 AI 应用层能力的运维团队——这意味着大量研发资源被迫投入非核心基础设施。 以下情况可考虑自建：企业内部有成熟网络基础设施团队，且 IT 基础设施本身是核心竞争力（如云计算厂商自身）。对大多数 AI 原生企业，最优解是用托管服务覆盖网络层，将工程资源全部投入 AI 产品核心能力。犀思云 FusionWAN 提供 100% 免开发接入、30 分钟上线，如需自建与托管的量化成本对比，可申请 TCO 测算。
