前不久，工业和信息化部正式发布《2025年人工智能应用典型案例名单》，集中展示人工智能在各领域的应用成果，覆盖技术底座、行业赋能、产品应用、支撑保障、专题等五大方向。深信服AI算力网关（AI创新平台）成功入选！
随着各行各业的Agent走向规模化建设，算力构成形态逐渐丰富，用户关注的重点也在发生变化：不只是让AI用起来，还要进一步看清混合算力时代下，Token花在哪里、算力是否被充分利用，以及持续增长的AI成本该如何优化。
深信服AI算力网关正是围绕这些实际问题，从Token治理和成本治理两个方面，让用户的每一份算力都看得清、管得住、用得稳、省得下、更安全！
一、从现在开始，Token使用一目了然，AI创新快人一步！
研发团队用AI Coding提升开发效率，业务团队调用智能助手辅助工作，越来越多AI应用正在融入企业流程。
但AI用得越多，用户越需要回答几个问题：哪些部门使用最频繁？哪些应用消耗了更多Token？哪些投入真正带来了业务价值？
过去，这些信息分散在不同模型、平台和业务中，很难放在一起看。
现在，深信服AI算力网关搭建起一个统一视图，帮助用户从模型接入、资源纳管到Token用量，全盘掌握内部AI资源的使用情况——
（1）各类云端模型可通过统一入口接入，兼容各类协议，大幅降低调用不同模型的门槛。
（2）各类本地和租赁算力平台可以统一overlay管控，不被算力平台厂商绑定，便于用户更好地进行混合算力治理。
（3）一个模型广场纳管所有模型资源，管理员只需一键配置，员工即可快速使用。既提升员工使用大模型的效率，又便于企业进行集约化管理。
（4）提供包含资源、体验、成本的统一视图，同时提供组织架构维度、应用维度等细粒度统计视图，让算力使用情况一览无遗，更易于推动各部门AI转型。
AI投入不再只是凭感觉判断，而是有了清晰的依据，AI创新在组织内的落地速度可以得到数倍提升。
与此同时，AI算力网关提供精细化管控Token的方式，能让每一份算力都转化为真正的业务价值。
（1）实现Token级的智能限流及配额管理，按组织架构和API Key进行配额管理，通过高效的限流策略配置，将算力留给真正有价值的业务。
（2）对模型服务、API Key和使用权限进行统一管理，实现一人一Key，一Agent一Key。不同部门可以按需获取本地模型能力，既让模型使用更加便捷，也能进一步提升显卡资源利用率。
在实际运行过程中，AI算力网关还能为AI业务稳定运行提供保障：通过启用不同模型聚合路由策略，即可应对单点故障、业务流量高峰等不同风险。
二、用对方法，AI算力也能越用越省钱！
AI用起来之后，另一个现实问题随之而来：效果可以越来越好，但成本也越来越高怎么办？
深信服AI算力网关通过自研创新技术，直捣成本失控的关键点——外部Token调度费用太高&本地算力浪费严重！
首先，我们如何解决外部Token调度成本太高的问题？
很多人在使用AI的时候，都会遇到大量AI请求集中使用高成本资源的情况，即不少AI任务并不复杂，却仍然调用顶尖模型，使得外部Token调用成本很难降下来。
如果只依靠简单的规则做路由，或是用开源模型+置信度判断，都无法很好地适配各种复杂场景，而且也会让用户在成本和体验之间左右为难——费用就算省下来，但一旦上生产，AI就变“笨”了，随之而来的就是糟糕的效果和业务部门的投诉。
深信服AI算力网关通过自研智能路由引擎，识别不同请求的特点，让每个任务找到更合适的模型。
简单任务，可以交给更经济的模型完成。
复杂任务，再调用更强的模型保障效果！
应用在AI Coding场景中，可以降低50%的Token成本，同时不影响回答质量，可以说真正做到了“降本不降智”！
其次，我们还能帮用户将本地算力彻s底盘活。
面对OpenClaw、智能客服等需要运行多种大小模型的场景，传统显卡切分粒度较粗，容易出现资源没有用满、模型却跑不下的情况。
AI算力网关通过vGPU切分技术，让显卡资源按需分配，单卡承载模型数量可提升8倍以上。同样的硬件可以承载更多任务，也就不必通过增加显卡来满足需求了。
再者，在AI实际业务场景中，像GPU并发上不去、响应慢、吞吐低、推理缓存命中率低这种情况的发生，会影响实际的并发性能和业务承载效率，进一步推高建设成本。为此，AI算力网关自研智能融合架构SFA——
通过自适应架构感知AI应用特点，精准定位实际场景中的性能瓶颈，再结合推理优化、智能调度等能力进行针对性调优，提升应用的并发性能和端到端承载效率，让企业已有的本地算力发挥更大价值，实现本地算力ROI的持续提升。
算力正在成为支撑各行业创新的重要生产要素。真正决定AI落地深度的，不只是模型能力有多强、算力投入有多大，更在于能否让算力资源持续转化为可衡量、可延续的业务价值。
未来，深信服将继续深入各行各业的AI应用场景，直面用户的真实需求，让技术能力真正沉淀为业务的生产力，让每一份算力都成为推动AI创新向前的一份力量。
