Zenlayer 發(fā)布 AI 網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品，一站式實(shí)現(xiàn)全球 AI模型超低延遲訪問

　　新加坡時(shí)間 10月28日，以超連接為核心的云服務(wù)商 Zenlayer 正式推出 Zenlayer AI 網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品。作為一款面向全球、高度集成的智能 API 服務(wù)，Zenlayer AI Gateway 為全球 AI 開發(fā)者、科研團(tuán)隊(duì)及企業(yè)用戶構(gòu)建起統(tǒng)一、低延遲、智能的跨模型接入平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)主流大語言模型與多元 AI 服務(wù)的一站式敏捷調(diào)用與統(tǒng)一治理。

　　隨著全球 AI 應(yīng)用的迅猛發(fā)展，跨模型、跨服務(wù)商、跨地域的資源整合已成為 AI 開發(fā)的主要瓶頸。不同模型服務(wù)商在接口類型、延遲表現(xiàn)及成本結(jié)構(gòu)上存在差異，形成各自為營(yíng)的局面，導(dǎo)致“業(yè)務(wù)孤島”，阻礙創(chuàng)新推進(jìn)。Zenlayer AI 網(wǎng)關(guān)通過構(gòu)建統(tǒng)一入口，有效解決了這一難題。該網(wǎng)關(guān)不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)全球頂尖大語言模型、圖像與視頻生成 API 的一站集成，還可無縫接入 Zenlayer 分布式推理平臺(tái)，一站式簡(jiǎn)化 AI 項(xiàng)目開發(fā)與部署。

　　基于 Zenlayer 全球?qū)Ｓ霉歉删W(wǎng)及 300 余個(gè)分布式邊緣節(jié)點(diǎn)，Zenlayer AI 網(wǎng)關(guān)為 ChatGPT、Gemini、Sora、Perplexity、DeepSeek、Doubao、Qwen、GLM等廠商的主流模型及企業(yè)私有化模型，提供毫秒級(jí)超低延遲訪問能力。網(wǎng)關(guān)搭載的智能路由系統(tǒng)，可基于用戶位置、工作負(fù)載及響應(yīng)時(shí)間進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度，將用戶請(qǐng)求調(diào)配至最優(yōu)節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)提速增效。對(duì)于成熟模型，更可支持當(dāng)日部署、快速上線。同時(shí)，平臺(tái)通過多服務(wù)商聚合模式保障服務(wù)高可用性，支持智能故障轉(zhuǎn)移。并且，所有操作通過統(tǒng)一的 Zenlayer 賬戶即可完成，極大提升運(yùn)維效率。

　　Zenlayer 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Joe Zhu 表示：“Zenlayer AI 網(wǎng)關(guān)打破了模型、地區(qū)與服務(wù)商之間的壁壘，為開發(fā)者提供了無縫接入全球頂尖 AI 資源的統(tǒng)一入口。這是 Zenlayer 推動(dòng)“連接智能化”的關(guān)鍵一步，它最終將賦能 AI 全球化的發(fā)展?！?/p>

　　目前，Zenlayer AI 網(wǎng)關(guān)已助力多家客戶取得顯著成效。例如，一家專注于 AI 情感交互游戲開發(fā)的公司，通過 Zenlayer AI 網(wǎng)關(guān)成功實(shí)現(xiàn)了多區(qū)域大語言模型的統(tǒng)一接入，使主流語言及小語種用戶均能實(shí)時(shí)調(diào)用專屬 AI 模型。結(jié)合 Zenlayer 全球加速服務(wù)與多模型集成能力，該企業(yè)不僅將訪問延遲降低了 50%，還減少了 30% 的開發(fā)工作量，更節(jié)約了 20% 的運(yùn)營(yíng)成本，整體運(yùn)營(yíng)效率顯著提升，從而為全球用戶帶來更流暢、更多元的 AI 游戲體驗(yàn)。

　　Zenlayer AI 網(wǎng)關(guān)的正式推出進(jìn)一步豐富了 Zenlayer AI 就緒型產(chǎn)品矩陣。目前，該產(chǎn)品已開通在線自助服務(wù)，采用基于 Token 的按需計(jì)費(fèi)方式，支持資源的彈性使用與動(dòng)態(tài)調(diào)配。未來，Zenlayer 將持續(xù)擴(kuò)展該服務(wù)對(duì)新興 AI 模型的兼容，并進(jìn)一步增強(qiáng)管理功能，助力開發(fā)者與企業(yè)輕松整合復(fù)雜 AI 能力，高效推進(jìn) AI 業(yè)務(wù)落地。

　　轉(zhuǎn)自：千龍網(wǎng)

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