深信服AI算力网关入选工信部典型案例 破解企业算力治理难题
内容导读企业AI应用从单点试点走向全面渗透之际，算力不再只是技术部门的运维议题，而是上升到企业战略资源配置的核心层面。如何在海量Token调用中厘清流向、在异构算力环境中实现统一调度、在成本持续攀升下维持投入产出平衡，成为诸多组织面临的现实挑战。
工信部发布典型案例，深信服AI算力网关入选
艾媒网（iiMedia.cn）获悉，工业和信息化部于2026年7月15日正式发布2025年人工智能应用典型案例名单，集中展示人工智能在技术底座、行业赋能、产品应用、支撑保障及专题等五大方向的应用成果。深信服AI算力网关（AI创新平台）凭借其在Token治理与混合算力管理领域的突出创新，成功入选该名单。
这一国家级认可不仅体现了深信服在人工智能基础设施领域的技术领先性，也标志着企业级AI算力治理正从行业探索迈向标准化、规模化应用的新阶段。
随着大模型Agent在各行各业的规模化部署，企业算力构成形态日趋复杂，用户关注的核心命题已发生深刻转变：从早期的“如何让AI用起来”，进一步延伸到“如何看清混合算力时代下Token的具体流向、评估算力资源是否被充分利用，以及如何应对持续增长的AI成本压力”。
深信服AI算力网关正是围绕这些真实痛点，提出从Token治理到成本治理的系统性解决方案，旨在让用户的每一份算力都“看得清、管得住、用得稳、省得下、更安全”。
Token治理与成本优化：打造混合算力统一视图
在AI应用深度融入企业业务流程的当下，研发团队借助AI Coding提升开发效率，业务团队通过智能助手辅助日常工作，AI调用量呈现爆发式增长。
随着企业调用量的持续增加，产业端词元需求规模也呈现出快速增长态势。iiMedia Research（艾媒咨询）发布的《2026年词元经济产业链全景分析报告》显示，2025年中国词元调用总量达24619.3万亿，预计2026年增至111799.5万亿次，2030年进一步攀升至7046680.4万亿次，2025–2030年复合增长率达210%。词元已逐渐成为智能经济的关键“价值锚点”与商业结算核心单位，其规模的快速扩展，也促使企业管理者必须重新审视对AI资源的管控方式。
然而，AI用得越多，企业管理者越需要回答一系列关键问题：哪些部门使用最频繁？哪些应用消耗了更多Token？哪些投入真正带来了可量化的业务价值？过去，这些信息分散在不同模型、平台和业务系统中，缺乏统一的管理视角，导致算力资源黑箱化、成本不可控。深信服AI算力网关通过构建一体化管理平台，从模型接入、资源纳管到Token用量，帮助企业全盘掌握内部AI资源的使用情况。
具体来看，该产品支持各类云端模型通过统一入口接入，兼容各类主流协议，大幅降低企业调用不同模型的技术门槛；同时，针对本地和租赁算力平台，提供统一的overlay管控能力，避免用户被单一算力平台厂商绑定，便于企业在混合算力环境下实现灵活调度与自主治理。
此外，其“模型广场”功能可纳管所有模型资源，管理员只需一键配置，员工即可快速调用，既提升了大模型的使用效率，也便于企业进行集约化管理。
在可视化层面，网关提供包含资源状态、用户体验、成本消耗的统一视图，同时支持组织架构维度、应用维度等多维度细粒度统计，让算力使用情况一览无余，为各部门推动AI转型提供了清晰的数据依据。
在精细化管控方面，该产品实现Token级的智能限流及配额管理，支持按组织架构和API Key进行配额分配，通过高效的限流策略配置，将宝贵算力优先留给真正产生业务价值的环节。同时，对模型服务、API Key和使用权限进行统一管理，实现“一人一Key、一Agent一Key”，不同部门可按需获取本地模型能力，在提升模型使用便捷性的同时，进一步提高显卡资源利用率。
在业务稳定性保障上，AI算力网关支持启用多模型聚合路由策略，有效应对单点故障、业务流量高峰等风险，确保AI业务持续稳定运行。
Agent规模化倒逼基础设施升级，算力治理成转型关键
当前，企业AI应用已从早期试点走向规模化落地，Agent作为连接大模型能力与业务场景的关键载体，正在重塑企业的生产流程与组织形态。在这一进程中，算力不再仅仅是支撑模型训练的底层资源，更成为驱动业务创新的核心生产要素。
然而，混合算力时代的到来给企业带来了前所未有的管理挑战：公有云模型、私有化部署算力、第三方租赁算力等多种形态并存，模型供应商、协议标准、计费方式各异，导致企业在享受技术红利的同时，也陷入了资源分散、成本模糊、安全风险加剧的困境。
行业观察人士指出，AI投入若长期停留在“凭感觉判断”的阶段，将严重制约AI创新在组织内的落地速度与可持续性。企业迫切需要建立一套涵盖资源可视化、成本可量化、权限可管控、风险可兜底的算力治理体系。
深信服AI算力网关此次入选工信部典型案例，正是对这一行业刚需的精准回应。它不仅提供了技术层面的解题思路，更从治理框架层面为企业提供了可落地的参考范式。值得注意的是，工信部此次发布的典型案例名单覆盖技术底座、行业赋能、产品应用等多个维度，意在通过标杆案例的示范效应，加速人工智能与实体经济的深度融合。
深信服在“支撑保障”方向上的成功入选，凸显出AI基础设施与治理工具在产业生态中的战略地位正在快速提升。可以预见，随着更多企业加入Agent化转型的浪潮，能够打通异构算力、统一管理Token生命周期、实现成本精细优化的平台型产品，将成为企业AI战略中不可或缺的“数字中枢”。
从“可用”到“优用”，AI基础设施建设进入深水区
综合来看，深信服AI算力网关入选工信部人工智能应用典型案例，既是单一企业在技术创新上的突破，更是中国人工智能产业发展重心向底层基础设施和治理效能倾斜的缩影。
当大模型技术逐渐从“炫技”走向“实用”，决定企业AI竞争力的关键变量，正在从模型参数的多寡转向算力利用效率的高低、成本结构的优劣以及治理体系的完善程度。深信服提出的“看得清、管得住、用得稳、省得下、更安全”五大能力维度，实际上为行业设定了一套算力治理的价值基准。
未来，随着金融、制造、医疗、政务等领域大模型应用的持续深入，Token治理、成本优化与混合算力调度将逐渐成为企业AI运营的基础性要求。对于正处于数字化转型关键期的企业而言，建立系统化的算力治理体系，有助于减少资源错配与重复投入，推动技术投入向业务价值的高效转化。此次工信部典型案例的发布，预计将为市场提供重要的实践参照，助力人工智能应用向更高质量、更可持续的方向发展。
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