近年来AI 发展火热，大模型已经成为推动各行各业业务创新和增长的关键力量。随之而来问题是“企业该如何安全管理和部署AI应用的挑战？”AI基础架构的设计不仅要支持现有的业务需求，还要能够适应未来技术的快速发展。在这样的背景下，AI网关的概念应运而生，AI 网关在AI应用的集成、管理和优化中扮演着至关重要的角色。
本文将探讨AI网关和API网关的区别，分析为何AI系统需要专门的网关，并为企业提供选择合适AI网关的指引建议。
AI 基础架构将成为新趋势
近年来，AI 网关迅速成为 AI 应用和外部用户及内部 AI 团队之间的安全屏障和负载均衡层。在集成和管理日益复杂的 大语言模型 (LLMs)、高级计算机视觉算法以及其他机器学习技术时，AI 网关为这些挑战提供了集中化的解决方案，成为 AI 工作负载的控制中心。
尽管 AI 网关的需求非常明显，但目前很多提供这类服务的公司并不会直接称其产品为“AI 网关”，而是以 AI 开发者门户、AI 防火墙、AI 安全、AI 负载均衡 等等不同名称描述，但实际上这些场景都包含 AI 网关的要素。
总得来说，AI 网关是一个全新的概念，也是随着AI大模型的兴起，企业对AI安全调用、以及保护自身信息和数据的安全所提出来的新名词。当然，AI网关其底层就是API网关。
所以AI 网关与 API 网关 相比较而言，我们可以看到管理 API 也是 AI 网关的重要组成部分，特别是与大型云服务提供商或 OpenAI 等外部 AI 提供商交互时。然而，为了更好地设计 AI 应用基础架构，理解 API 网关 和 AI 网关 之间的区别尤为重要。
API 网关扮演的关键角色
API 网关 作为客户端与后端服务之间的中介，可以帮助开发人员、运维团队简化 API 的管理和部署，同时提供安全保障和负载均衡功能。API 网关不仅能保护组织的 API，还能防止恶意攻击者利用外部 API。
以下是****API 网关 的主要功能：
| 功能 | 作用 |
|---|---|
| 治理 | 定义并执行一套策略、标准和流程，管理、监控和控制 API 的使用和维护。 |
| 请求路由 | 智能地将请求转发到合适的服务，确保数据到达正确的 AI 模型进行处理。 |
| 认证与授权 | 通过 API 密钥、OAuth 和 JWT 等机制严格控制访问权限。 |
| 性能增强 | 通过速率限制和缓存优化响应时间与资源使用。 |
| 监控与日志 | 提供详细的 API 使用情况、错误率及系统健康状态的洞察。 |
| 盈利管理 | 控制并管理基于 API 的产品服务，决定产品和服务的收费标准。 |
然而，API 网关在 AI 系统中的治理、安全性和性能优化等方面发挥了至关重要的作用。但它的局限性在处理 AI 特有的需求时会暴露出来。
AI 系统为何需要专门的网关
如今，大部分企业通过第三方 API 使用 AI 结果，常见的供应商包括 OpenAI 或大型云提供商。而那些构建、调整和托管自有模型的企业，通常通过内部 API 使用这些模型。
AI 网关 的基本职责就是让开发者、AI 数据工程师和运维团队能够快速调用并连接 AI API，与 API 网关 的工作方式类似。
然而，API 网关与 AI 网关在处理 AI 应用时存在显著差异。例如，AI 应用的计算需求与传统应用有很大不同，通常需要特定的硬件来支持。训练 AI 模型、调整模型、添加特殊数据以及查询模型的每个过程对 性能、延迟 或 带宽 的要求都可能不同。
此外，深度学习的并行性或实时推理的需求也可能需要不同的方式来分配 AI 工作负载。对于 AI 系统的 资源消耗，也需要特别考虑，如对令牌和模型效率的理解。而 AI 网关 还需要监控输入的请求，检测可能的 滥用行为，如 提示注入 或 模型盗窃。
| 对比项 | API 网关 | AI 网关 |
|---|---|---|
| 成本优化 | 管理 API 调用成本 | 提供详细的 AI 模型成本跟踪和优化工具 |
| 模型多样性 | 管理单一 API | 管理多个 AI 模型，统一接口点 |
| 模型版本控制和部署 | 对 API 更新进行控制 | 流线化 AI 模型的版本更新、回滚和 A/B 测试 |
| 安全性 | 支持基本的身份验证和授权 | 支持 AI 模型的精细权限控制与输入验证 |
| 可观测性 | 监控标准 API 指标 | 监控 AI 模型特定指标，如推理时间、偏差检测、令牌使用情况等 |
显然，AI 网关在处理 AI 特有的 计算模式 和 安全需求 时，具有显著的优势，特别是在应对 AI 应用的复杂性时表现得更为灵活和专业。
例如，开源 AI 网关 APIPark.COM 提供了一种解决方案，帮助企业实现了同时接入多个大型语言模型场景。
APIPark AI 网关极大地简化了调用大型语言模型的过程，用户无需编写代码即可快速连接多种语言模型。该平台在调用 AI 模型的过程中，能够有效保护企业的敏感数据和信息，从而使企业能够更快速且安全地使用 AI 技术。
目前，APIPark 上已经接入包括 OpenAI、Claude（Anthropic）、Gemini、文心一言、月之暗面以及通义千问等多个 LLMs（大型语言模型），企业可以快捷调用。
此外，APIPark 还支持企业搭建自主的 API 开放门户，通过严格的审批流程来控制 API 的调用权限。同时，平台提供多维度的 API 监控和分析报表，帮助企业有效追踪 AI 模型及自有 API 资产的使用情况，确保 API 的开放和共享，以及 AI 模型的应用更加符合企业的安全与合规要求。
如何选择 AI 网关？
在应用 AI 网关之前，企业需要仔细评估和选择合适的产品。以下是选择 AI 网关时应考虑的几个关键问题：
| 是否支持多种模型 | AI 网关是否能轻松处理来自不同供应商的多样化模型，包括内部和外部模型？ |
|---|---|
| 高级安全和治理功能 | 该网关是否具备专为 AI 模型设计的安全协议？是否可以检测潜在的滥用行为？ |
| 成本管理和优化 | 是否提供精细的使用和成本跟踪工具，以及优化策略来控制支出？ |
| 深入的可观测性 | 是否能跟踪关键的 AI 模型健康指标，如推理时间、准确性、漂移和偏差，以实现主动管理？ |
| 易于集成和扩展 | 是否能无缝集成到现有的开发和部署流程中？它能否扩展以应对日益增长的 AI 工作负载？ |
API 和 AI 网关将共存
需要明确的是，AI 网关是相对较新的技术，未来它们可能会有很大的发展。此外，AI 网关并不是每个场景中都必须使用的“AI 万能工具”。某些 AI 应用可能仍然可以通过传统的 API 网关很好地运行。例如，如果应用主要通过 OpenAI API 获取服务，而不涉及复杂的调整或额外的训练，其需求可能与传统应用相似。在这种情况下，使用 AI 网关可能会增加额外的成本和操作复杂性，反而显得有些“杀鸡用牛刀”的感觉。
实际上，AI 应用的部署模式可能会同时包含 API 网关 和 AI 网关，因为它们的使用场景往往会共存并且互为补充。例如，一些 API 网关 产品已经开始增加 AI 网关 的功能，比如 Kong；某些 AI 团队也使用 NGINX 反向代理 和 Ingress 控制器 来提供 AI 应用的治理、负载均衡和交付，同时也有新的网关产品出现，比如前文提到的 APIPark AI 网关。
未来，AI 网关可能会以多种形式存在，既可能是现有 API 网关 产品中的一部分，也可能作为独立的解决方案出现。实际上，AI 网关是 API 网关在 AI 时代的自然进化，就像 API 网关本身是从反向代理中演变而来的一样。了解这两类网关的区别，可以帮助企业更好地明白它们的必要性，并在设计和部署 AI 应用时，合理地选择或同时使用这两种网关，确保应用的最佳运行效果。
