AI 大模型的发展正在推动各行业的增长，据有关报告显示：“未来十年内预计年均增长率将达到37.3%，全球企业预计在2027年之前将在AI领域投入8000亿美元"。这一迅猛发展促使许多企业进行战略转型，技术团队也需要调整其构建、运行、扩展及保护AI应用、网络和基础设施的方式。
为了帮助企业更好应对AI创新需求的挑战，基于API网关解决方案的AI网关概念被提出，旨在帮助企业随时随地控制和管理应用流量，为企业AI调用提供更好的安全性。
什么是AI网关？
GenAI（生成式AI）的崛起给企业带来了新的安全威胁，同时也催生了对AI服务管理解决方案的需求。AI网关能够帮助技术团队在大规模控制、保护和运行AI模型及API时更具掌控力。总的来说，AI网关类似于传统的API网关，充当连接AI基础设施和服务的统一端点，提供全面的控制、安全性及对AI流量的可观测性，确保应用与模型之间的稳定交互。
AI网关在不同的团队中发挥不同的作用：
-
开发团队：通过减少在多个LLM（大语言模型）API之间的摩擦、模板代码和错误，加速应用构建。
-
安全和治理团队：通过限制访问、确保安全使用AI模型及提供控制、审计和可见性，保护应用。
-
基础设施团队：通过启用高级集成模式和利用云原生功能，帮助AI应用扩展，实现高流量、零停机的连接。
AI网关的工作原理
AI网关可以配置为现有网关代理的附加端点，或者作为AI基础设施中的专用网关代理端点，具体取决于企业的需求。开发人员可以与AI网关暴露的端点进行交互，而内部平台、网关及安全团队则可使用现代原则和声明式配置来管理策略。
对于将AI模型（如大语言模型，LLM）集成到内部系统或者业务应用程序中的企业而言，AI网关发挥着至关重要的作用。与传统的API网关主要处理身份验证、访问管理、流量管理及日志记录不同，AI网关提供了专门针对AI模型和服务的管理和控制功能。
AI网关的核心功能包括：
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 多AI模型提供商集成 | 支持与多个AI模型提供商进行集成，以便灵活选择和切换AI模型。 |
| 统一端点 | 为AI服务和模型提供统一的访问端点，简化了集成工作。 |
| 应用程序配置与部署 | 支持AI应用的配置与快速部署，满足不同场景下的需求。 |
| 安全与访问管理 | 确保应用和模型的安全性，支持复杂的权限管理和访问控制。 |
| AI工作负载可观测性 | 提供AI工作负载的监控和可观测性，便于跟踪和优化系统性能。 |
AI网关的未来
随着企业将更多的AI模型和服务集成到其系统或者应用中，AI网关必须不断适应AI应用和模型变化带来的新挑战。为了扩展AI应用，AI网关未来发展将来逐步满足以下场景：
-
模型故障转移：随着AI模型使用的增加，AI网关必须能够在不同的系统和模型提供商之间无缝切换，确保应用的可靠性和弹性。
-
语义缓存：通过实现语义缓存，可以高效处理相似的请求，减少对LLM API的调用，提高响应时间，降低运营成本。
-
检索增强生成（RAG）：AI网关应能够从特定的数据存储中检索数据，以增强模型请求前的输入，提升AI输出的质量和相关性。
对于将AI模型集成到企业内部系统的团队，AI网关是确保生成式AI API的控制、安全性和可观测性的关键工具。
开源 AI 网关项目
APIPark.COM 是一款企业级 AI网关，可以为企业提供应对AI 大模型API的安全调用需求解决方案。APIPark 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，并且在调用 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 支持企业建立自己的API开放平台，通过审批流程控制API调用权限，并提供监控和分析工具，帮助企业跟踪API使用情况，确保安全合规地分享和使用AI模型。
