行业挑战
算力激增与分布式网络
单集群算力不足，千亿参数模型训练需TB级数据跨节点同步，传统网络架构难以支撑分布式算力的线性扩展，GPU资源利用率不足40%。
多模态AI推理网络瓶颈
文本/图像/视频特征需实时对齐，传统网络架构端到端延迟高，导致生成内容滞后。视频推理流量大，易产生高带宽占用与资源争用。
安全与合规风险
AI训练数据往往涉及敏感信息，跨云数据传输存在泄露风险，合规要求严格，访问权限管理复杂，影响数据安全。
多云异构兼容难题
混合云架构下需同时对接公有云、私有数据中心和边缘设备。跨区域数据同步慢，网络带宽受限，影响模型训练效率和推理响应速度。
生成式AI业务流应用场景
专业场景解决方案，倾力满足行业所需
方案架构
混合多云网络解决方案，优化推理服务，低延迟访问，提高终端用户体验。
安全、合规数据采集传输，为大模型训练提供高速、稳定、低时延的连接服务。
支持企业研发人员调研海外应用、访问全球资源，实现无缝协作。
方案优势
客户价值：成本与效率双赢，安全可信赖
