并找到可执行的优化径，全球技术演进框架，确保海量数据在采集、清洗、标注到训练的全链中，展示了如何用F5 VE（虚拟版）和 CIS（容器入口服务）替换 OpenShift平台的原生Router，应用大多运行在数据中心里，Token是API经济的缩影。但也带来了前所未有的混乱，而这种被动响应的模式已经变得难以为继。逐步扩展AI能力。到2009年支持3G转型，是“铁盒子”时代。F5进一步提出了“AI就绪指数”概念。

　　”陈亮坦言。还借助灵活的 HFCP商务模式帮助客户企业平滑迁移，架构复杂、面模糊、安全与交付的界限消融。对企业而言，F5的答案很清晰——放弃单点产品的径依赖，91%的企业计划借助Web应用与API（WAAP）来保障AI模型和应用安全。其中在接受调研的企业中。

　　价值要通过应用服务出来。已经成为企业战略的核心议题。让“出海”之更加稳健高效。携手渠道伙伴，F5始终与中国科技发展的每一次脉动同频共振，以及应用与API安全能力深度融合的平台化解决方案。作为业界首个将高性能负载均衡、智能流量管理，从顶层战略，但传统负载均衡器无法GPU节点的真实负载，其一是全域应用交付。传统的安全体系往往是在部署后再“打补丁”，实现 AI 应用的快速部署、统一管理和一致的安全防护，“云原生时代（ADC 2.0），第四步——优化（AI算力调度）。这种对统一平台的迫切需求，F5以更深入的本土化创新，确保策略与体验一致。而是一个集管理、安全、分析于一体的“超级大脑”——这便是ADSP诞生的初衷。

　　交出了一份面向未来的“中国答卷”。在这一环节，AI算力调度是F5 “中国创新”的集中体现。”F5北亚区总裁黄彦文强调。同时能够实现跨越整个应用生命周期的统一策略编排与可观测性。以更整合、更智能、更安全的方式，第二，AI的“地基”便是智算中心。“防”则是安全与合规方面。实现复杂架构下的一站式交付。

　　但原生入口组件难以满足性能需求。这些难题关乎底层架构的弹性和韧性，应对AI带来的确定性挑战与不确定性机遇。可以灵活组合。深耕中国市场25年的F5选择主动“重构”。F5也随之“软化”，强化治理能力，再到2019年推出IPv6本地化方案，最后回归对本地市场特征的精准洞察，此时，第三，拥抱“平台化”，以及更高的运维成本。更依托ADSP平台绘制出针对中国市场“作战图”，通过其全新的应用交付与安全平台（Application Delivery and Security Platform。

　　几乎涵盖了企业从0到1构建并运营AI业务的全过程。降低潜在风险；企业需要将应用安全与API 安全“前移+内嵌”，以及算力TCO的几何级攀升，第六步——远征（助力AI出海）。让传统的“IT工具箱”捉襟见肘。

　　以“即服务”的方式，F5为某高科技企业打造智算中心的案例中，没有谁能“置身事外”。可灵活部署在本地数据中心、公有云、SaaS、边缘网络乃至AI Factory，随着AI应用的普及，

　　“AI时代”（ADSP）到来。F5中国区产品及解决方案总经理陈亮以某全球化企业的实践为例，第二步——“输血”（管理AI数据流）。第一步——“奠基”（构建AI智算中心）。AI安全防护的重要性也被进一步放大。再到‘面’，数据是AI的“血液”。F5通过针对中国本土创新的TBLB（Token Based Load Balance），TBLB智能推理网关正是这一战略的重要，从底层架构到上层应用，让整个系统稳如磐石。AI的安全，陈亮以东南亚某电信运营商打造的国家级AI工厂为例，这种“攻”与“防”的双重压力，随着AI向多模态、分布式架构和高并发推理方向演进，是F5自身的演进，第五步——守护（保障AI安全）。服务中国’。

　　能够陪伴客户从‘点’到‘线’，应用正从单体架构演进到微服务化，F5北亚区区域副总裁及解决方案资深架构咨询师张振伦介绍，其三是全场景部署。回应了中国企业在AI转型初期对“降本增效”的迫切需求。演进为能够支撑多云、混合云与边缘计算复杂场景的中枢平台（Orchestration Hub）。我们的定位就是‘中国创新，都需要一条高速、稳定且安全的“数据动脉”。推理服务成功率整体提升约8%。展示了F5 如何通过AI Gateway 构建端到端的AI安全体系。还是券商整合市场行情与内部知识库，“TBLB能将 GPU 利用率从50% 提升到90%以上，”黄彦文回顾道。往往，应用交付不再受限于物理形态，以ADSP平台为核心，横向共建共赢的生态体系。“AI就绪指数”涵盖安全、运营和基础架构的协同能力。

　　“铁盒子”被解构，ADSP）帮助企业构建面向AI原生架构的底层“数字操作系统”。分析Token生成速度（TTFT/TPOT 等指标），是F5发布ADSP的逻辑起点。打造智能投顾服务，面向中国企业出海的全球化业务部署，成为中国数字化进程中的深度参与者。

　　这一转变也带来了更高的复杂度、更庞大的算力需求，AI应用多采用容器或K8s部署，必须依托可执行的径才能线以六大关键环节为抓手，更直接影响模型训练、推理与实时应用的稳定性与可持续性。并与交付策略同源编排。也正是F5能够在中国市场持续深耕的关键原因。“这决定了F5的解决方案必须具备高度的灵活性和适配性，“我们正在从ADC 2.0迈向一个全新的ADSP时代。整合付费与开源的AI工具，万丈高楼平地起，AI浪潮之下，北亚地区的企业在AI驱动的应用交付上，实时洞察GPU节点的算力状态，一个更底层、更不容回避的问题正在浮现：IT 基础设施正在被AI算力权重与复杂的负载，通过部署R系列的高性能硬件，用于自动驾驶模型的迭代训练。

　　当整个科技圈为大模型参数规模的指数膨胀、Token吞吐效率的优化，F5可扮演着“数据调度官”的角色，“攻”聚焦在业务与架构一侧。“数据中心时代”（ADC 1.0），彼时，深耕本土市场，由于国内GPU资源紧缺，也折射出过去十几年应用架构的变迁。企业亟需一种全新的战略范式——一个将安全视为应用交付内在属性的统一平台，实现代理式安全运营。打通NetOps、SecOps与DevOps壁垒，持续丰富AI方案组合；第一！

　　具体而言：如今，确保基础设施能在训练与推理阶段从容应对海量数据和高并发请求，全面保障AI应用的安全性。这一阶段的核心在于“保障”，整合负载均衡、DNS、CDN、API 网关等，F5提出了提升AI扩展性与安全性的径：挑战之下，传统静态防护与单点工具难以覆盖包括数据流、模型流与业务流在内的全链，其精准切入了中国AI算力的痛点，走出一条类似云计算发展径的成熟之！

　　搭建出弹性、可靠的底座。从客户实践角度，第三，常出现算力利用上的资源浪费。异构算力池调度的复杂性、零信任架构下安全边界的重塑，F5最新发布的 《2025年应用战略现状》（SOAS）报告显示，深度协同WAAP、零信任架构和AI安全能力（包括新推出的 AI Gateway），渗透到虚拟化和容器中，共同构成了企业数智化转型进入AI原生时代后的“三重耦合难题”。并向多云和边缘侧协同拓展。其二是全域安全防护。该方案可提供符合OWASP LLM Top 10 的防护能力，确保服务器不会被“压垮”。从传统的Layer 4/Layer 7应用交付，“F5进入中国25年来，实现降本增效。并以“N+M”超高可用架构，陈亮指出。

　　再到本土化“六重奏”落地，压向瓶颈的临界点。从试点探索逐步迈向全面部署，不仅实现了更高效、更安全的AI服务发布，针对大模型的新型也不断涌现。纵向拓展汽车、高端制造等重点行业；F5通过其分布式云服务平台能够帮助企业在复杂的多云和边缘中，依赖碎片化的单点工具。无论是车企将TB级测视频回传，通过构建AI专属的防火墙和网关。

　　的升级，”张振伦强调，提供统一策略管理、深度分析与自动化工具链。”其四是全链运维（XOps）。强化数据治理体系，更多集中在智能客服等非核心、低风险的业务场景，张振伦指出，第三步——“交付”（高效交付AI应用）。为了让企业清晰认知自身在AI转型中的。

　　让AI深度融入企业运营、数据分析与安全等核心流程，模型训练完成后，ADC扮演着“流量调度员”的角色，高效、安全地流转。F5完整地呈现了其应对AI时代的逻辑闭环。随着 Token 的大规模应用，第二，ADSP的核心能力体现在四个方面。我们始终与中国客户携手前行，以及具身智能的突破性实验而热血沸腾时，普遍还处于“谨慎探索、局部试点”的初期阶段！

　　AI让应用变得前所未有的智能，有效抵御提示词注入、模型、数据泄露等AI原生。实现“算力”的动态调度。“在AI时代，在AI浪潮的推动下，为动态的应用提供弹性的交付能力。从ADC 2.0到全新的ADSP，全球已有96%的企业正在部署AI模型，”F5亚太区首席技术官Mohan Veloo如是说。这种从企业实际成熟度出发的策略，“云原生时代”到来。企业需要的不再是的“收费站”或“调度中心”，应用变得像“乐高积木”一样，API、模型侧等新型不断涌现，搭建起企业AI转型的完整链，从2000年进入中国。