一个3000人的研发团队，一个月的外部调用费用可能高达百万元。这中间有哪些是简单诉求调用了最贵的大模型，造成资源浪费；又有哪些是核心业务场景跑着跑着，突然就算力不够用了？
深信服AI算力网关，是用户自己的“AI算力智能调度中枢”，能为用户实现Token治理、成本治理、安全治理。通过强大的可见性，以及“看到 - 管好 - 用好”的全生命周期护航，将AI能力转化为驱动业务持续增长的核心引擎，让用户的每一份算力都看得清、管得住、省得下、用得稳、更安全。
用深信服自己来举例，我们有3000人的研发团队，在用上AI算力网关之前，每个月Token花费上百万，AI Coding本地算力成本上亿。现在，通过AI算力网关对算力的调度及一系列的优化手段，外部Token调度成本每月可节省40万+，本地算力成本直降数千万！
具体是怎么做到的？
深信服AI算力网关从3个层面解决问题。
Token用了多少、用在哪里，搞不清、管不住；模型频频卡顿出错，业务稳定性无从谈起。要让AI转型更高效，就得先治理好Token资源，在这方面，我们能帮用户做到：看得清、管得住、用得稳。
看得清：强大的算力+模型可见性，提升AI落地效率
如果你还在经历：各种算力买了很多，使用量很大，但难以获知各部门Token的使用情况，有了深信服AI算力网关之后，一切状况都能看得清了。我们从多个维度实现全局可视——
开放兼容、统一入口，所有算力及模型资源皆在眼前
通过统一的入口，我们可以看见各类云端模型、本地和租赁算力，在统一的管理界面里，用户可以直接完成模型和算力资源的接入。
各类模型接入兼容OpenAI和Anthropic等协议，各类算力的接入也不会被算力平台厂商绑定。当需要扩展更强大的模型服务时，无需改造AI应用即可快速获得最新模型能力，并由AI算力网关统一对接。
可视可控，Token用量一览无遗，加速AI转型
AI算力网关可以进行精细化用量统计，用户可分别从业务组、应用等维度看见Token的调用量、消耗额度、成功率、配额等情况，从而有效推动各部门AI转型、推动明星AI应用的推广。
通过打造强大的可见性，我们希望帮助用户以细颗粒度的Token治理，真正看清算力资源的状况，让AI创新在组织内的落地速度得到数倍提升。
管得住：AI算力精准管理，让每一分算力用有所值
各部门都说算力不够用，但这些资源到底有没有用在真正有价值的场景？有了AI算力网关，AI资源的管理和控制就有了科学手段，想知道算力用在哪、哪些业务需要重点保障，都没问题。
在AI算力网关里，我们可以按照组织架构和API Key进行配额管理，管理员可以为下属组织和员工设置Token费用配额。为保障重点业务的运行，还可以对不太关键的需求或异常请求进行精准限流，让算力优先流向更有需要的地方。
AI算力网关通过对Token的精细管控，可以让全局Token消耗降低50%，核心业务AI算力保障能力提升2-3倍。
管好算力资源之余，AI算力网关还能帮助用户更好地管理显卡资源。我们将私有基础设施服务化，实现本地算力API Key的管理和限流，模型服务也可进行多Key精细化权限控制，满足不同部门的资源需求，显卡资源利用率倍增。
同时，面向所有算力建设，我们提供GPU基础设施服务化能力，现在已经完成业界主流显卡的兼容适配，各类新卡新模型可快速适配。
用得稳：让AI业务运行更稳定、更可靠
把AI算力管好了、治好了，我们还需要关注AI业务的实际运行够不够稳定。在这方面，AI算力网关主要从两个方面发力——
创新技术模型聚合路由，让单点故障不再影响业务，敏态AI业务体验更流畅可靠
模型服务一旦出现卡顿、异常，甚至宕机问题，就会严重影响业务的正常运转，带来业务损失。AI算力网关通过配置跨本地资源池、跨模型供应商的轮询调度策略，来避免业务高峰单点模型服务过载故障，保障服务流畅稳定。
同时，我们还可以通过配置本地算力+云端模型优先级策略，让云上云下的模型弹性切换，自动分流，缓解高峰压力，从而保障AI业务的流畅运行。
平台自身生产级可靠，匹配生产级核心业务需求
除了规避故障风险，AI算力网关本身具备生产级可靠性，以极低开销时延、多实例热备能力和高可靠基础设施底座，保障用户的生产业务体验。
在看得清、管得住、用得稳之余，AI算力网关还为Token治理配置原生Agent，CEO、财务、HR、CIO、研发等各角色，只要向它提个问，就可以在此获取Token投入与业务成效的投入情况，一目了然。
当用户的AI建设越来越深入，和成本挂钩的难题就会越来越多——云端各种MaaS模型如何选择？算力不够只好堆显卡？云端和本地哪个更划算？
深信服全力打造创新技术，为用户持续、大幅降低本地算力和模型费用。
省得下：创新技术加持，让AI越用越省钱
传统的模型调度方式基本是黑盒化，各类问题都可能去调用最贵的模型，导致企业成本居高不下。本地算力也存在类似问题，如异构品牌显卡算力不均，导致大参数资源池算力不够用，中小参数模型资源池却利用率低下。现在，AI算力网关可以帮忙优化这类成本难题了。
深信服创新自研的智能路由引擎，就是AI算力网关实现成本优化的核心技术之一。
智能路由引擎有两个硬核的特点：
可解释性高：支持在页面端实时追溯不同场景下的决策因子，这种白盒化的调度机制，让用户对每一笔算力流向都心中有数。
准确率高：深度适配OpenClaw等典型Agent请求特征。通过对任务意图的精准分类，AI算力网关能确保不同类型的AI诉求都能匹配到最合适的算力资源。
因此，AI算力网关可以实现精准判断并将简单的问题调度到更简单的模型，将复杂问题调度到顶尖模型。保障效果的同时，用户每月可节省约50%的成本！
而针对本地算力的使用，我们也有创新技术突破，可实现大幅成本优化。
对于大量大小模型混合使用的Agent构建场景
如Embedding、Reranker、OCR、TTS等，AI算力网关支持算力1%，256MB级显卡资源切分，单卡承载模型数量可翻8倍以上，显卡越高端、模型使用越多，越省钱。
对于重载AI应用场景
深信服AI算力网关通过自研的自适应架构层，提供工具、集成的监控等手段，来辅助定位应用场景的性能瓶颈，再结合自适应的原子优化能力，实现应用端到端承载的ROI提升。
如AI Coding场景，我们可以实现本地算力的ROI提升2~5倍起！
Agent的大量落地本身会带来巨大的安全风险。应用隐私数据无管控造成核心资产泄露、智能体自行删光数据信息等等，“翻车”事件频频发生。
更安全：核心资产不泄密
深信服AI算力网关继承了深信服自身的安全基因，在这方面做了充足防护。
AI算力网关集成深信服大模型安全护栏，对接简单，一键即可开启，应用端无需改造即可根据不同的路由灵活配置安全策略，保障核心资产不外泄，业务运行更安全。
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