Token调用量两年增千倍：云网安一体化，企业AI规模化落地的核心基石

前言

沙利文最新发布的《开箱即用的


AI


云服务 ——2025 中国全栈 AI 云服务市场报告》显示，2025 年中国 IaaS、PaaS、MaaS 总市场规模达 595.9 亿元；2026 年中国 AI 日均 Token 调用量已突破 140 万亿，两年增长超 1000 倍。数字的爆发式增长，标志着 AI 应用已经从局部尝鲜迈入全行业规模化落地的拐点，云服务的价值逻辑正在从 “输出算力资源” 向 “输出模型与智能能力” 深度重构。

这一产业趋势也在以 “筑强网之基 启数智新程” 为主题的 2026 中国信息


通信


业发展


高层论坛


上得到印证。


论坛


设置 “


人工智能


+” 产业融合发展、AI 大模型与


物联网


融合发展等多场专题活动，智能体规模化落地、企业级 Token 管控成为行业热议的核心方向，AI 与


通信网络


的深度融合，正成为驱动新质生产力发展的核心主线。云边云AI网关也在此次大会主论坛上获得了大家的普遍关注和热烈讨论。

对于企业而言，这意味着更丰富的模型选择、更灵活的应用形态，同时也让接入适配、安全管控、成本管理、资源调度等层面的矛盾集中凸显——当模型调用从零散试用变成日常高频刚需，企业需要的不再是单点工具的堆砌，而是一套贯穿云资源调度、网络智能互联、安全合规防护的云、网、安一体化服务体系，来统一承接规模化 AI 应用带来的复合型挑战。

企业规模化应用 AI 的四大核心挑战

在多模型并行、调用量激增的行业背景下，企业在 AI 落地过程中普遍面临四类共性难题，而这些问题本质上都指向云、网、安三个维度的协同缺位。

接入与互联复杂：

当前主流大模型厂商数量众多，Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM 等各家 A


PI


协议标准不一，企业每接入一款模型都需要单独完成开发适配。更深层的挑战在于，模型算力分布在多云、多Region 之上，企业分支机构和业务系统需要跨越复杂网络环境才能稳定调用远端模型资源。缺乏统一的网络互联与智能调度能力，意味着每一次调用都在"裸奔"——延迟不可控、链路不可视、质量无保障，网络层成为 AI 应用体验的隐形瓶颈。

安全合规风险突出：

模型调用往往涉及企业内部业务数据，跨境调用场景下存在数据合规风险，敏感信息泄露隐患突出。多数企业的安全防护仍停留在传统边界防御阶段，面对 AI 应用带来的新型攻击面——如 Prompt 注入、模型数据投毒、API 滥用调用等——缺乏体系化的安全管控手段。安全策略分散在不同模型平台、不同网络节点之间，难以形成全链路的审计与防护闭环，数据安全边界日益模糊。

资源与成本失控：

大模型普遍采用按量计费模式，调用量波动直接导致成本大幅波动；同时多模型分散采购、各自结算，企业难以对整体 AI 预算进行统一预测与管控。在云资源层面，算力需求的潮汐效应明显——高峰时算力不足导致响应迟缓，低谷时资源闲置造成浪费。缺乏弹性云资源调度与统一计费能力，超支风险与资源浪费随调用量增长持续放大。

管理与运维困难：

权限配置分散在各模型平台，企业难以对不同部门、不同角色的模型使用权限进行统一管控。从网络接入到云资源分配，再到安全策略下发，三个维度各自为政，运维团队需要在多套管理界面之间来回切换，既容易造成策略冲突与安全盲区，也进一步加剧了管理效率低下的问题。

云、网、安一体化服务企业 AI 规模化落地的核心基石

面对上述痛点，云、网、安一体化服务应运而生。它不是三项能力的简单叠加，而是以统一架构打通云资源调度、网络智能互联与安全合规防护三大层面，形成从基础设施到应用入口的端到端服务闭环，让企业无需从零构建复杂的底层体系，即可在统一框架内实现稳定接入、智能调度、安全可控、成本优化的核心目标。

作为企业 AI 体系的基础设施底座，云网安一体化服务的核心价值体现在四个维度：

云：弹性算力与多云资源的统一调度

依托容器混合云平台与多云互联能力，企业可实现算力资源的全局统一纳管与按需弹性调度。配合统一的 Token 订阅与计费机制，实现 AI 成本的精细化管控。无论是自建模型推理环境，还是调用第三方大模型 API，都能在统一的云资源框架内完成编排与调度，避免多云分散采购带来的资源孤岛与成本黑洞。

网：智能互联与全域接入

以智能


SD


-WAN 为核心，构建覆盖企业总部、分支、数据


中心


与多云平台之间的智能互联网络。通过应用感知与智能路由，AI 模型调用流量可自动选择最优链路，保障跨区域、跨云的模型访问低延迟、高可靠。统一互联网出口与移动用户接入能力，让企业内外部用户均能通过一致的接入通道安全访问 AI 服务，网络层从"被动连通"升级为"智能调度"。

安：零信任安全与全链路合规防护

构建以零信任架构为基座的安全防护体系，从网络接入身份验证、到数据传输加密、再到模型调用行为审计，形成覆盖"接入—传输—调用"全链路的安全闭环。多租户权限管理能力确保不同部门、不同角色的 AI 使用行为合规可控，统一安全管控平台实现策略集中下发与威胁实时感知，将安全从被动防御升级为主动防护，筑牢数据安全边界。

一体化协同：统一管控与运维闭环

云、网、安三大能力在同一管理框架内实现协同联动——网络层感知流量异常时自动触发安全策略，云资源层根据负载变化动态调配算力，安全层统一管控所有接入节点与调用行为。企业管理者通过单一控制台即可完成全链路的监控、调度与运维，彻底告别多系统切换、策略冲突、盲区频出的碎片化管理模式。

在这一一体化服务体系中，AI 网关作为智能连接用户与多元 AI 服务的枢纽组件，承担大模型统一直连调用、Token 消耗管理与调用鉴权等关键职能，是云网安协同体系在 AI 应用层的重要落点——但它并非孤岛，而是嵌入在整体安全接入与智能调度框架之中，与云资源调度、网络互联、安全防护形成完整闭环。

三大核心落地场景覆盖企业 AI 落地主流需求

云网安一体化服务的能力可落地到企业 AI 应用及数字化转型的三类核心场景，覆盖从基础组网到深度应用的全阶段需求。

多分支智能组网与统一安全管控

对于拥有多分支机构的企业，通过智能 SD-WAN 完成分支节点的快速组网与统一互联网出口构建，所有分支的 AI 应用流量与业务流量统一汇聚至安全接入节点。

零信任安全体系对每个接入终端进行身份验证与权限管控，统一安全管控平台实现全网威胁感知与策略联动，确保企业在多分支协同办公场景下的 AI 应用安全可达、网络高效互联。

多云智能互联与 AI 模型统一直连调用

对于需要跨多云调用大模型能力的企业，云网安一体化服务提供从多云互联到模型调用的端到端支撑。网络层通过多云互联打通不同云平台之间的数据通道，云资源层统一纳管跨云算力，安全层保障跨云调用的数据传输合规，AI 网关组件则完成主流大模型的统一直连与调用鉴权。

企业可根据业务场景按需切换模型——简单


问答


选用高性价比模型控制成本，


高精度


生成切换至高级模型保障效果——所有调用统一通过 Token 订阅包结算，月度账单清晰透明。

智能体构建、部署与安全运维全闭环

对于需要搭建自有智能体的企业，云网安一体化服务提供从算力环境到安全运维的端到端闭环。

企业可在容器云或轻量服务器环境内部署智能体，由 AI 网关组件统一管理模型调用鉴权与 Token 消耗，零信任接入实现管理员的远程安全管控与访问安全策略，实现从智能体构建、部署到调用、监控的全流程托管。安全层持续监测异常调用行为，网络层保障推理服务的稳定可达，形成完整的应用与运维闭环。

随着 AI 日均 Token 调用量持续攀升，多模型、多场景的 AI 应用正在成为企业数字化体系的常规组成部分。零散、分散的基础设施建设模式，已经无法匹配规模化应用的需求，云、网、安一体化服务将成为企业 AI 体系的核心标配。

云网安一体化正是这一趋势下的核心方向——它以云资源统一调度为底座、以网络智能互联为血脉、以零信任安全合规为护盾，帮助企业在 AI 时代构建起安全可达、成本可管、资源可按需调度的数字化基础设施体系，让 AI 能力真正稳定、高效地融入业务全流程。