< Akamai首席执行官兼联合创始人 汤姆·莱顿(Tom Leighton) >

经济观察网  记者 李晓丹  7月底,Akamai首席执行官兼联合创始人汤姆·莱顿(Tom Leighton)来到中国,这是他疫情之后第一次拜访中国客户。“这四年当中,我看到是大踏步式的数字化进程发展。”汤姆·莱顿说。

汤姆·莱顿注意到,尽管经历了疫情,Akamai在中国及整个全球都取得了快速的增长,尤其是东南亚数字化进程的迅速演进,对数字化的需求在极速增加;此外,他还发现了另一个趋势,许多活动在疫情期间转移到了线上,虽然现在疫情结束了,但线上活动仍然保持活跃。

“今年是Akamai成立25周年,中国已成为Akamai在北美之外的最大市场,对于Akamai来说,中国市场至关重要。”汤姆·莱顿表示,有很多大型客户都来自于中国或者其在中国设有业务,我们非常愿意支持中国企业的业务发展,尤其是在海外的扩张发展。

目前,Akamai为中国客户提供服务主要有三个方面:通过以最快的方式将内容提供给终端用户,帮助客户确保在运行时的安全性,同时也积极支持客户提升算力。

Akamai副总裁暨大中华区总经理李昇表示,过去十多年,Akamai业务快速增长中很重要的一个业务是帮助中国企业去开展全球业务,出海企业在内容分发和安全方面对Akamai十分信任,出海企业在合规性、安全性方面的考量也越发严谨。

数字化加速,中国市场至关重要

Akamai在创办之时的初衷是应对万维网创始人蒂莫西·伯纳斯-李(Tim Berners-Lee)于1995年初在麻省理工学院 (MIT) 提出的挑战。这位网络之父预测到互联网用户即将遭遇网络拥塞现象,因此向 MIT 的诸位同事提出挑战,请大家发明一种更好的新方法来传送互联网内容。他可能没有预测到的是,在学术环境下提出的问题最终竟会导致使互联网发生根本变革的商业服务。

这一挑战激起了 MIT 应用数学教授汤姆·莱顿(Tom Leighton)的兴趣,他的办公室就在蒂莫西·伯纳斯-李博士的楼下。汤姆·莱顿博士是并行算法和建筑学方面的著名专家,曾担任MIT计算机科学实验室算法团队的领导。汤姆·莱顿意识到,或许可以从应用数学和算法中找到网络拥塞的解决方案,因此他组建了一支研究人员团队来解决此问题。

1998年,汤姆·莱顿博士与合伙人共同创立了Akamai Technologies,并在此后的14年里担任Akamai首席科学家。2013年,汤姆·莱顿博士开始担任首席执行官一职。在他的领导下,Akamai从最初的内容交付网络(CDN)发展成全球分布广泛的云平台,转变为提供包括内容交付、网络安全和云计算方面的综合解决方案的新科技平台。在姆·莱顿担任CEO期间,Akamai的收入增长了一倍多,从2012年的14亿美元增长到2022年的36亿美元,每股收益增长了近两倍。同期,Akamai的安全业务从不到2500万美元增长到超过15亿美元。

中国快速推进的数字化,让中国市场成为Akamai在北美市场之外的最大市场。实际上,中国企业的数字化转型在疫情之前就已经萌芽,在疫情的催化下实现了跨越式发展。数字化转型并非疫情冲击下短暂的昙花一现,而是一种长期趋势。

在数字化的转型大潮之下,云计算被认为是数字化转型的必要基础设施,上云也成为中国企业的数字化转型优先选择。

Akamai成立之初最大的一块业务是CDN,而且25年来一直是最重要的业务板块。近十年来,Akamai的收入越来越多来自于“安全”业务,尤其是在防火墙的方面,通过微分段技术处理和防止一些恶意的软件攻击。而现在,Akamai投入越来越多的业务是“云”,尤其是以分布式的方式进行投入,包括在各个城市当中加大基础设施等方面的建设和参与。

“企业用‘云’的主要方式是在Akamai的平台内部来进行部署,预计到2023年底,Akamai将在全球建设24个核心云计算站点,其中1/3位于亚太地区,这些站点将为企业提供完整的云计算服务。另外,Akamai也计划部署更多的分布式站点,从而使基本云计算功能覆盖传统云提供商未能充分覆盖的偏远地点。目前,Akamai主干网已覆盖134个国家及地区,为4200多个位置的边缘网络提供支持。主要的还是像内容交付、安全性以及FAAS(Function-as-a-Service)功能即服务等。从这方面也可以看到,在‘云计算’上的投入是可扩展的,而且是速度非常快。”汤姆·莱顿说。

汤姆·莱顿强调,中国已成为Akamai在北美之外的最大市场,对于Akamai来说,中国市场至关重要,未来将加大在中国市场的投入,特别是扩大团队规模和人员配备,以更好地支持中国市场。

云布局加速,重点看落地效果

在中国市场,Akamai正在加速云业务的布局。2023年初,Akamai发布了其最新的高度分布式平台Akamai Connected Cloud。

汤姆·莱顿表示,Akamai Connected Cloud是涵括云计算、安全防护和内容交付的大规模分布式边缘和云平台,在确保“分布广”情况之下,内容迅捷得到提高,而且也可以确保它的安全性,在云端可以看到这个平台可以负责的可扩展性,并且同时也可以更低的造价帮助客户完成工作。

企业数字化离不开云,但上云不意味着企业就完成了数字化转型,企业要实现高成长、智能化运营、安全性保障,还需要让“云”与业务场景真正有效结合。

< Akamai副总裁暨大中华区总经理 李昇 >

李昇表示,Akamai将云部署与客户运用场景做深度结合,企业上云的目的是提高效率,技术要以最有效率的方式落地。

除了针对具体的使用场景实现快速响应,Akamai Connected Cloud 还通过提供易于使用的开放式云来帮助开发人员进行创新。客户可以从全球范围内各种规模的传统专用和共享租赁计算选项中进行选择。 但是,与其他云不同,Akamai 云计算在每个堆栈层都使用开放协议,无需配置和维护专有功能和工作流程。并且还降低了云成本,在“多云”的环境中,帮助客户实现降本增效。

Akamai加速在中国的云布局,看中的不仅仅中国大量企业的数字化转型需求,还有“出海”企业在面对国际市场时所需要的跨境云服务。

“过去三年虽然经历了疫情,但是中国互联网企业‘出海’趋势反而是更加强了。”李昇表示,抖音海外版(TikTok)、跨境电商希音(SHEIN)这些企业在海外的成长非常显著,Akamai也得益于帮助中国企业出海开展业务。

李昇进一步表示,当中国企业开展海外业务时,内容分发和安全性是重点考虑的问题,Akamai作为负责支持和保护网络生活的云服务提供商,借助全球广泛分布的覆盖从云到边缘的计算平台,帮助客户轻松开发和运行应用程序,同时让体验更贴近用户,让威胁距离用户更远。

此外,地缘政治的影响也成为中国企业出海在选择云服务时的重要参看因素。对此,李昇表示,从客户的反馈来看,地缘政治确实使企业在拓展出海业务时更加审慎,企业需要合规性方面的帮助。

“在全球的云部署上面,国内云厂商的可靠性、可用性可能未必跟他们自身在国内一样领先,所以企业愿意再去吸收第二、甚至第三选项的云合作商。在这种情况下,Akamai提供的技术和服务非常有价值。”李昇说。

通过发布Akamai Connected Cloud 战略,Akamai以此宣布正式进入了云计算的赛道。在此前之前,Akamai通过收购另外一个开源的计算平台Linode进入市场,以此来补充云计算业务能力。目前,在Akamai的传统核心业务——CDN、云分发和云安全业务上,很多头部企业使用的云服务,包括游戏、电商和社交类企业的“云”服务,都是由Akamai提供的。

“在纯‘计算’部分,Akamai的确是一个后来者,与头部的公有云公司、超大扩展类的集中式相比,Akamai的优势是分布式,也会做差异化体现竞争优势。”李晟说。

让学术思想进入实验室,越贴近学术的环境越好

汤姆·莱顿在密集的客户拜访后发现,中国客户有一个最大特点,就是热爱创新。“中国的企业非常喜欢创新,这些企业很多是初创公司,他们的高管或者创立者往往是顶尖的科技企业工作者。”汤姆·莱顿说。

汤姆·莱顿是美国国家科学院和美国国家工程院院士,一直保持着在学术方面的热情。每年秋天,汤姆·莱顿都会回到麻省理工学院(MIT)上课、教学,讲述他在数学、应用数学、计算机科学领域的最新发现和观点,希望通过校园的课堂来传递业内最新发展趋势,以此来激发学生的思想。“大学的学术思想和知识进入到实验室变成一个最终落地的实践方案,中间可能会经过比较长的时间,所以我们希望企业、公司越贴近学术的环境越好。”他说。

“Akamai总部特别贴近大学,很多创新的点子也来自于此。我在MIT计算机系授课,很多学生也在Akamai实习、就职。在中国也是一样,中国很多大学学生也是自己创业,也在新创企业当中担任高管工作。所以我觉可以用这样一种方法,就是在‘大学、学术’和‘企业’之间距离缩短,更好地帮助大学将创新付诸于实践,否则从技术创新到产品落地可能会花很长的时间。”汤姆·莱顿说。

汤姆·莱顿表示,Akamai会全力支持中国企业进行创新,帮助他们实现拓展和扩展,同时确保其性能和安全。

随着AI技术的应用快速推广,在云端的安全问题也引来诸多担忧和焦虑。AI之下,如何保护隐私?

汤姆·莱顿认为,如果在边缘侧的算力越大或者越强,那么被扩散的数据就会越小、或者说扩散的可能性就越小,因为在端侧把数据进行处理,它就更加安全。汤姆·莱顿举了一个例子,传导到“云”上肯定就会有扩散性风险存在,Akamai的服务器分布在130多个国家的4200多个不同区域,数据基本上都会被控制、限制在这些地区的内部,就可以更好地去符合当地对于隐私和数据保护的相关法律和法规。

另外一种引发数据安全关注是大模型。传统的机器学习模型,如逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯等,规模较小,只能处理少量的数据,深度学习模型则可以包含数百万个参数,处理海量数据。超大规模深度学习模型甚至可以达到百亿级别的参数,需要使用超级计算机进行训练。但现在,安全问题摆在眼前。全球范围内发生了多起因使用ChatGPT导致的数据泄露事件。意大利、加拿大等国监管机构先后宣布将关注ChatGPT及其背后公司OpenAI带来的数据安全风险,并将开启监管调查。

汤姆·莱顿表示,在“大模型”不断提速升级的情况之下,在短期内这些骇客或者说是黑客可能会获得一些不对称的优势,对于Akamai来说,在“大模型”方面,传统的AI产品就能够帮助客户去检测“异常情况、攻击情况、撞库攻击、盗号”等情况,此前的AI产品是非常有用的,在“大模型”的推动之下,新一轮的攻击以不同形态出现,对此我们希望能够加自身强防御性,以应对恶意软件,还有机器人的恶意攻击。

汤姆·莱顿认为,算力问题可以通过合作第三方算力平台来解决, 而训练数据可以放在Akamai的数据中心来进行计算,尤其是对一些可以提供预警和物联网的体系,Akamai的平台是分布最广的计算平台,具有非常强的可扩展性,所以更容易在端侧来布局算力。

面对大模型,需要有新的安全解决方案。汤姆·莱顿表示,“使用Akamai的云计算,其实就是让核心的云计算可以‘多条腿走路’,它可以快速触达不同的‘端’和‘边’,而且也可以更好地增强核心的云端计算能力,可以让客户实时、完整地获得服务,这就是一体化的体验。”

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