作者：毛烁

当整个科技圈为大模型参数规模的指数膨胀、Token吞吐效率的优化，以及具身智能的突破性实验而热血沸腾时，一个更底层、更不容回避的问题正在浮现： IT 基础设施正在被AI算力权重与复杂的负载，压向瓶颈的临界点。

异构算力池调度的复杂性、零信任架构下安全边界的重塑，以及算力TCO的几何级攀升，共同构成了企业数智化转型进入AI原生时代后的“三重耦合难题”。这些难题关乎底层架构的弹性和韧性，更直接影响模型训练、推理与实时应用的稳定性与可持续性。

挑战之下，深耕中国市场25年的F5选择主动“重构”。通过其全新的应用交付与安全平台 （Application Delivery and Security Platform，ADSP）帮助企业构建面向AI原生架构的底层“数字操作系统”。

从传统的Layer 4/Layer 7应用交付，演进为能够支撑多云、混合云与边缘计算复杂场景的中枢平台（Orchestration Hub）。

这是F5的产品迭代，也是其面向未来的“体系重塑”。

01 面向AI的“攻”与“防” 从ADC到ADSP的“进化论”

AI的安全，已经成为企业战略的核心议题。“在AI时代，Token是API经济的缩影。随着 Token 的大规模应用，AI安全防护的重要性也被进一步放大。”F5北亚区总裁黄彦文强调。

F5北亚区总裁黄彦文

F5最新发布的 《2025年应用战略现状》（SOAS）报告显示，全球已有96%的企业正在部署AI模型，其中在接受调研的企业中，91%的企业计划借助Web应用与API保护（WAAP）来保障AI模型和应用安全。

围绕“攻”与“防”的角度，可以更清晰地理解企业所面临的风险挑战。

“攻”聚焦在业务与架构一侧。随着AI向多模态、分布式架构和高并发推理方向演进，应用正从单体架构演进到微服务化，并向多云和边缘侧协同拓展。这一转变也带来了更高的复杂度、更庞大的算力需求，以及更高的运维成本。

“防”则是安全与合规方面。对企业而言，API滥用、模型侧攻击等新型威胁不断涌现，传统静态防护与单点工具难以覆盖包括数据流、模型流与业务流在内的全链路，企业需要将应用安全与API 安全“前移+内嵌”，并与交付策略同源编排。

这种“攻”与“防”的双重压力，让传统的“IT工具箱”捉襟见肘。 传统的安全体系往往是在部署后再“打补丁”，依赖碎片化的单点工具。而这种被动响应的模式已经变得难以为继。企业亟需一种全新的战略范式—— 一个将安全视为应用交付内在属性的统一平台，同时能够实现跨越整个应用生命周期的统一策略编排与可观测性。

这种对统一平台的迫切需求，是F5发布ADSP的逻辑起点。 “我们正在从ADC 2.0迈向一个全新的ADSP时代。”F5亚太区首席技术官Mohan Veloo如是说。

F5 亚太区首席技术官Mohan Veloo

从ADC 2.0到全新的ADSP，是F5自身的演进，也折射出过去十几年应用架构的变迁。

“数据中心时代”（ADC 1.0），是“铁盒子”时代。彼时，应用大多运行在数据中心里，ADC扮演着“流量调度员”的角色，确保服务器不会被“压垮”。

“云原生时代（ADC 2.0），“铁盒子”被解构，“云原生时代”到来。应用交付不再受限于物理形态，应用变得像“乐高积木”一样，可以灵活组合。F5也随之“软化”，以“即服务”的方式，渗透到虚拟化和容器环境中，为动态的应用提供弹性的交付能力。

如今，“AI时代”（ADSP）到来。AI让应用变得前所未有的智能，但也带来了前所未有的混乱，架构复杂、攻击面模糊、安全与交付的界限消融。此时，企业需要的不再是独立的“收费站”或“调度中心”，而是一个集管理、安全监控、分析于一体的“超级大脑”——这便是ADSP诞生的初衷。

ADSP 的核心价值观，是“平台化”。

作为业界首个将高性能负载均衡、智能流量管理，以及应用与API安全能力深度融合的平台化解决方案。ADSP的核心能力体现在四个方面。

其一是全域应用交付。整合负载均衡、DNS、CDN、API 网关等，实现复杂架构下的一站式交付。

其二是全域安全防护。深度协同WAAP、零信任架构和AI安全能力（包括新推出的 AI Gateway），实现代理式安全运营。

其三是全场景部署。可灵活部署在本地数据中心、公有云、SaaS、边缘网络乃至AI Factory，确保策略与体验一致。

其四是全链路运维（XOps）。打通NetOps、SecOps与DevOps壁垒，提供统一策略管理、深度分析与自动化工具链。

02 “从0到1”六重奏贯穿AI时代的“作战图”

理念的升级，必须依托可执行的路径才能真正落地。

F5以六大关键环节为抓手，从底层架构到上层应用，搭建起企业AI转型的完整链路，更依托ADSP平台绘制出针对中国市场“作战图”，几乎涵盖了企业从0到1构建并运营AI业务的全过程。具体而言：

第一步——“奠基”（构建AI智算中心）。万丈高楼平地起，AI的“地基”便是智算中心。这一阶段的核心在于“保障”，确保基础设施能在训练与推理阶段从容应对海量数据和高并发请求，让整个系统稳如磐石。F5为某高科技企业打造智算中心的案例中，通过部署R系列的高性能硬件，并以“N+M”超高可用架构，搭建出弹性、可靠的底座。

第二步——“输血”（管理AI数据流）。数据是AI的“血液”。无论是车企将TB级路测视频回传，用于自动驾驶模型的迭代训练，还是券商整合市场行情与内部知识库，打造智能投顾服务，都需要一条高速、稳定且安全的“数据动脉”。在这一环节，F5可扮演着“数据调度官”的角色，确保海量数据在采集、清洗、标注到训练的全链路中，高效、安全地流转。

第三步——“交付”（高效交付AI应用）。模型训练完成后，价值要通过应用服务释放出来。往往，AI应用多采用容器或K8s部署，但原生入口组件难以满足性能需求。 F5中国区产品及解决方案总经理陈亮以某全球化企业的实践为例，展示了如何用F5 VE（虚拟版）和 CIS（容器入口服务）替换 OpenShift平台的原生Router，不仅实现了更高效、更安全的AI服务发布，还借助灵活的 HFCP商务模式帮助客户企业平滑迁移，实现降本增效。

F5中国区产品及解决方案总经理陈亮

第四步——优化（AI算力调度）。AI算力调度是F5 “中国创新”的集中体现。由于国内GPU资源紧缺，但传统负载均衡器无法感知GPU节点的真实负载，常出现算力利用上的资源浪费。F5通过针对中国本土创新的TBLB（Token Based Load Balance），分析Token生成速度（TTFT/TPOT 等指标），实时洞察GPU节点的算力状态，实现“算力感知”的动态调度。 “TBLB能将GPU 利用率从50% 提升到90%以上，推理服务成功率整体提升约8%。”陈亮坦言。

第五步——守护（保障AI安全）。随着AI应用的普及，针对大模型的新型攻击也不断涌现。陈亮以东南亚某电信运营商打造的国家级AI工厂为例，展示了F5 如何通过AI Gateway 构建端到端的AI安全体系。陈亮指出，该方案可提供符合OWASP LLM Top 10 的防护能力，有效抵御提示词注入、模型篡改、敏感数据泄露等AI原生威胁。”

第六步——远征（助力AI出海）。面向中国企业出海的全球化业务部署，F5通过其分布式云服务平台能够帮助企业在复杂的多云和边缘环境中，实现 AI 应用的快速部署、统一管理和一致的安全防护，让“出海”之路更加稳健高效。

从基础设施到数据，再到应用、算力、安全与全球化，F5的“六重奏”层层递进，完整勾勒出ADSP平台陪伴企业走过AI转型的每一个关键节点。

为了让企业清晰认知自身在AI转型中的位置，并找到可执行的优化路径，F5进一步提出了“AI就绪指数”概念。F5北亚区区域副总裁及解决方案资深架构咨询师张振伦介绍，“AI就绪指数”涵盖安全、运营和基础架构的协同能力。F5提出了三条提升AI扩展性与安全性的路径：

F5北亚区区域副总裁及解决方案资深架构咨询师张振伦

第一，整合付费与开源的AI工具，强化治理能力，降低潜在风险； 第二，从试点探索逐步迈向全面部署，让AI深度融入企业运营、数据分析与安全等核心流程，走出一条类似云计算发展路径的成熟之路； 第三，通过构建AI专属的防火墙和网关，强化数据治理体系，全面保障AI应用的安全性。

03 “中国创新，服务中国”，25年深耕的本土化“答卷”

在AI浪潮的推动下，F5以更深入的本土化创新，交出了一份面向未来的“中国答卷”。TBLB智能推理网关正是这一战略的重要成果，其精准切入了中国AI算力的痛点，回应了中国企业在AI转型初期对“降本增效”的迫切需求。

“F5进入中国25年来，我们始终与中国客户携手前行，我们的定位就是‘中国创新，服务中国’。”黄彦文回顾道。从2000年进入中国，到2009年支持3G转型，再到2019年推出IPv6本地化方案，F5始终与中国科技发展的每一次脉动同频共振，成为中国数字化进程中的深度参与者。

这种“本土化基因”在AI时代得到了进一步放大。TBLB的研发由中国团队主导，灵感来源于对中国本土API经济和AI应用场景的深刻洞察，最终形成了这款能够帮助企业优化算力成本的智能推理网关。

基于对市场的深刻理解，黄彦文进一步阐释了F5在中国市场的“三大战略”：

以ADSP平台为核心，持续丰富AI方案组合；第二，深耕本土市场，纵向拓展汽车、高端制造等重点行业；第三，携手渠道伙伴，横向共建开放共赢的生态体系。

这一“平台+行业+生态”的“组合拳”正成为F5在竞争激烈的中国市场中构筑差异化优势的关键。