生成式人工智能正在彻底改变各行各业，在各种应用中推动自动化、提高创造力和改善决策。企业越来越多地利用人工智能驱动的工具–从聊天机器人和虚拟助理到高级分析和内容生成–来提高效率和创新。然而，创人工智能的快速应用也带来了新的挑战，包括网络基础设施成本上升，以及需要无缝、高性能的网络和安全来支持人工智能工作负载。
即使是 DeepSeek 这样功能强大的平台的出现，也进一步凸显了人们对可扩展、安全和经济高效的解决方案的需求日益增长，以高效地部署和管理人工智能驱动的应用程序。
人工智能驱动的工作量所面临的挑战
利用 Gen AI 的组织必须满足复杂的要求，包括
- 海量数据传输–人工智能模型需要大量数据进行训练和推理，从而造成带宽限制和性能瓶颈。
- 低延迟连接性– 实时人工智能应用需要超低延迟才能高效运行。
- 多云和边缘人工智能部署– 人工智能工作负载通常分布在云提供商、边缘位置和数据中心，需要无缝、高性能的连接。
- 安全性与合规性– 人工智能模型处理敏感数据，因此需要严格的安全政策来防止违规行为并确保合规性。
- 可扩展性和成本控制– 传统的网络架构难以在保持成本可控的同时有效扩展。
这并不只是猜测，企业和普通用户都在表达他们对 Gen AI 带来的担忧和挑战：
- 相当多的组织（55-70%）承认，他们需要至少一年的时间来解决采用人工智能所面临的挑战，如治理、培训、人才、信任和数据问题，而且他们愿意投入时间。
–2024 年企业中的生成式人工智能状况》 ，德勤。 - 将人工智能集成到现有的 IT 基础架构中，尤其是集成到那些传统系统中，会带来巨大的挑战。企业在将人工智能无缝集成到其 IT 基础设施和工作流程中时，往往会遇到各种问题。
– 人工智能的采用：统计数据、优势和 2025 年的挑战 , Cledara - 相当一部分客户（75%）认为人工智能会带来新的数据安全风险。
–2025 年您需要了解的 60 多项生成式人工智能统计数据, AmplifAI
Aryaka 相信，统一 SASE 作为一种服务，可以解决这些问题。
Aryaka 统一 SASE 如何应对新一代人工智能挑战
Aryaka Unified SASE as a Service在帮助企业加速和保护人工智能工作负载方面具有独特的优势。
通过将网络和安全结合到一个单一的云优先解决方案中，Aryaka 为人工智能驱动型企业提供了关键优势：
1.利用全球专用骨干网实现高性能人工智能工作负载
人工智能应用需要跨云环境和数据中心的快速可靠连接。Aryaka的私有全球骨干网消除了公共互联网的不可预测性，确保了超低延迟的高速数据传输。这对于依赖于实时模型推理和持续学习的人工智能工作负载至关重要。
实际应用：
使用人工智能进行实时欺诈检测的金融机构可从 Aryaka 的优化连接中获益，确保即时分析和响应，而不会出现网络故障。
2.利用集成的零信任安全功能确保人工智能数据安全
人工智能模型处理大量敏感数据，使其成为网络威胁的目标。Aryaka的下一代防火墙（NGFW）、安全Web网关（SWG）和入侵防御系统（IPS）可提供端到端保护，确保人工智能数据的安全，防止漏洞、勒索软件和未经授权的访问。
实际应用：
部署人工智能驱动诊断的医疗服务提供商可利用 Aryaka 的零信任广域网来保护患者数据，同时确保符合 HIPAA 法规。
阅读更多 Aryaka 零信任广域网解决方案简介
3.人工智能就绪的多云和混合云连接
企业经常在一个云中训练人工智能模型，同时在另一个云中部署这些模型，这就产生了对无缝多云网络的需求。Aryaka的云原生SD-WAN可优化AWS、Azure、谷歌云和其他云环境，确保对人工智能服务的不间断访问。
实际应用：
使用人工智能驱动的需求预测的零售公司将其基于云的数据湖和内部部署的分析引擎与Aryaka的统一网络结构连接起来，确保实时数据同步。
阅读更多 Aryaka 多云连接
4.为人工智能数据传输和模型训练优化广域网
人工智能工作负载涉及频繁的数据移动，包括用于训练模型的大规模数据集传输。Aryaka的广域网优化和TCP加速缩短了数据传输时间，优化了可用带宽并最大限度地减少了数据包丢失。
实际应用：
一家改进人工智能模型的自动驾驶汽车公司利用 Aryaka 的优化网络减少了边缘位置与中央培训设施之间的数据传输延迟。
阅读更多： GenAI 网络加速需要事先进行广域网优化
5.无复杂性的人工智能工作量可扩展性
在多个站点和云区域之间扩展人工智能工作负载可能很复杂。Aryaka的 “即服务 “模式为所有人工智能驱动的应用提供了单一的监控和策略执行界面，从而简化了管理。
实际应用：
一家全球性企业在多个地区扩展人工智能驱动的客户支持聊天机器人，Aryaka的云优先网络架构确保了性能的一致性。
6.随着新一代人工智能需求的不断增长而节省成本
Aryaka统一SASE即服务（Aryaka Unified SASE as a Service）可帮助采用生成式人工智能（Generative AI）的企业大幅节省资本支出（CapEx）和运营支出（OpEx），无需昂贵的硬件投资，并降低持续运营的复杂性。传统的网络和安全架构需要昂贵、不同的设备和高维护配置，而Aryaka提供的云原生、即服务模式可根据企业的人工智能工作负载需求进行动态扩展。
实际应用：
利用人工智能驱动的预测性维护的全球制造企业，通过用Aryaka的集成网络和安全堆栈取代传统的MPLS和防火墙，降低了基础设施成本，减少了前期资本支出和持续的IT开销。
阅读更多雅利安卡的总体经济影响
Aryaka 采用其保护的人工智能技术
我们不仅为人工智能在企业中的应用做好了未来准备，而且还在利用人工智能技术的力量为您谋福利。
我们为企业提供人工智能驱动的云原生解决方案，该解决方案与Aryaka统一SASE即服务无缝集成。通过利用Aryaka的端到端可视性和先进的深度学习模块，企业可以全面洞察安全威胁。该解决方案集成在Aryaka的OnePASS架构中，可加强威胁检测和预防，同时最大限度地减少运营中断。通过简化安全管理，企业可以确保合规性、可扩展性和弹性，以应对不断扩大的攻击面。
随着企业不断拥抱人工智能，他们需要一个安全、灵活、高性能的网络和安全解决方案。Aryaka Unified SASE as a Service旨在满足人工智能驱动的创新需求，确保企业能够不折不扣地部署、扩展和保护人工智能工作负载。
立即开始使用 Aryaka
随着企业不断拥抱生成式人工智能（Generative AI），拥有一个安全、高性能和高成本效益的网络基础设施是成功的关键。Aryaka统一SASE即服务可提供加速人工智能工作负载所需的敏捷性、安全性和可扩展性，同时优化您的IT投资。
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