F5發布ADSP平臺：讓AI算力調度更高效，助力軟件定義汽車

車東西（公眾號：chedongxi）
作者 ｜ Janson
編輯 ｜ 志豪

在人工智能技術規模化落地的背景下，企業基礎架構的職能正在發生轉變。

車東西1月14日消息，專注多云應用安全和應用交付服務的企業F5，日前在北京舉行了媒體溝通會，系統性介紹了企業的最新進展。

F5近期發布的《2025年應用策略現狀》顯示，全球96%的企業已開始部署AI模型，并預測未來三年內80%的應用將實現 AI 賦能。隨著AI應用對海量數據處理、復雜流量調度以及實時響應的需求日益增加，傳統的IT架構面臨著成本上升與安全風險加劇的雙重挑戰。

在2025年2月，F5正式發布了“F5應用交付與安全平臺”（Application Delivery and Security Platform，簡稱ADSP）。

該平臺將高性能負載均衡、流量管理與應用及API安全能力整合進統一的系統。

對于正處于軟件定義轉型期的汽車行業而言，這種技術底座的整合為車聯網數據處理與后端算力調度提供了標準化的支撐方案。

一、ADSP平臺集成發布 支撐車企軟件定義汽車發展

過去，車企通常需要分別部署負載均衡設備與各類安全網關，但在AI驅動的業務邏輯中，數據的高頻交互和安全威脅的語義化特征要求交付與安全必須實現更緊密的耦合。

ADSP平臺支持在本地數據中心、虛擬化環境以及云端等多種形態下部署，并通過統一API驅動架構實現策略的一致性。

這種設計思路主要為了解決運維碎片化的問題，使企業能夠在不增加架構復雜度的前提下，應對AI模型帶來的高并發流量。

F5應用交付與安全平臺（ADSP）通過整合高性能負載均衡、多云連接以及 Web 應用與 API 保護（WAAP），為車企應用提供了全生命周期的自動化支持。

▲F5應用交付與安全平臺（ADSP）

首先，F5實現了交付與安全的深度集成，平臺打破了原有產品線之間的隔閡，使得車企IT團隊能夠通過單一平臺管理每個應用的性能與安全性。

這種一體化設計提升了跨環境運行的運維效率，并能提供更精準的流量分析與洞察，幫助企業優化應用表現。

此外，F5的平臺引入了基于自然語言交互的NGINX One AI 助手和BIG-IP AI助手。

這些工具能夠輔助運維團隊自動生成并驗證iRules代碼，識別安全異常，從而減少手動配置可能帶來的錯誤。

與此同時，為支撐AI訓練與推理的高吞吐需求，F5推出了VELOS CX1610機箱與BX520 400Gbps刀片。

該系列硬件具備超低延遲特征，能夠滿足AI數據密集型工作負載。

可以說，通過這些功能，ADSP平臺將復雜的底層運維轉化為自動化流程，使車企的技術團隊能夠將更多精力投入到AI業務邏輯的開發與優化中。

二、對話F5業務高管 解析F5的汽車行業實踐

在本次溝通會中，F5中國區新行業解決方案總監、資深架構師謝乾屹詳細分享了F5如何在汽車行業落地AI技術，并接受了包括車東西在內的媒體群訪。

▲F5中國區新行業解決方案總監、資深架構師 謝乾屹

以下是四個具有代表性的技術探討，車東西在不改變原意的基礎上進行摘編：

Q1：汽車行業正在推進自動駕駛和 AI 上車，F5 在其中扮演什么角色？

謝乾屹：F5主要聚焦在“后端”和“云端”。目前汽車行業面臨推理應用大爆發，車輛拍攝的海量視頻和圖像需要回傳到數據中心進行模型訓練，數據量已達PB級。

在這種場景下，存儲網關往往成為數據吞吐的瓶頸。F5的解決方案分布在邊緣節點、接入層和算力中心，通過提供高性能的存儲網關支撐大規模數據的調度與匯聚。

Q2：如何解決AI智算中心GPU資源浪費和請求排隊的問題？

謝乾屹：傳統的負載均衡無法感知AI推理任務的資源消耗。為此我們推出了TBLB（基于Token感知的負載均衡）技術。它可以實時感知后端GPU的利用率、Token生成情況及隊列排隊狀態。

在某大型車企的實測中，該技術將首次啟動 token 的時間（TTFT）降低了95%以上，并顯著平衡了多臺GPU服務器的負載。通過提升30%-60%的GPU整體利用率，直接為企業節省了高昂的算力硬件投資。

Q3：多云架構如何保證車聯網業務的連續性？

謝乾屹：車聯網業務如果只接入單一云商，一旦該云發生故障，可能導致車鑰匙失靈等嚴重后果。但接入多云時，不同云商的安全能力和配置管理方式又存在巨大差異。

F5的價值在于提供一個中立的、跨云的應用交付與安全能力層。無論車企使用哪種云，都能應用一致的安全策略和調度規則，構筑起穩固的多云多活架構。

Q4：AI模型面臨的安全威脅有何特殊之處？F5如何應對？

謝乾屹：現在的攻擊已從傳統的邏輯攻擊轉向“提示詞注入”等語義攻擊。F5引入了“AI紅隊”和“AI防護欄”。

紅隊利用AI能力主動尋找模型的潛在漏洞并生成評估報告；防護欄則通過一個小模型來監測主模型的輸入輸出，攔截不合規的內容。

此外，針對未來的量子計算風險，F5也是業內首家支持PQC（后量子加密算法）的網絡廠商。

結語：F5構筑智能時代的數字底座

F5發布的ADSP平臺是其應對AI時代混合多云架構挑戰的答卷。

通過將應用交付與安全功能進行深度整合，F5為企業提供了一套能夠適應高并發、低延遲需求的技術架構。

從行業發展的趨勢來看，隨著汽車、金融等領域對業務連續性和算力優化要求的不斷提高，基礎架構的演進已成為企業數字化轉型的關鍵環節。

這種向集成化、智能化方向的轉變，將為AI技術在復雜汽車行業中的廣泛應用提供更加可靠的底座支持。