在 AI 和數字化的浪潮中，越來越多的企業不再滿足于單一云環境，而是同時使用 多家公有云、自建IDC、甚至邊緣節點。這種多云模式雖然靈活，但也帶來了一個新的挑戰：

如何讓跨云、跨地的數據流動變得高效、安全、可控？

答案就是：構建一個可控、可擴展的多云網絡底座。

為什么需要「網絡底座」

很多 CIO 在推動多云戰略時，往往遇到這些痛點：

? 云之間“各自為政”

數據要從 A 云傳到 B 云，再同步回本地，路徑繞遠，延遲高，傳輸成本也很高。

? AI 應用實時性受限

比如質檢視頻流、預測性維護數據，如果網絡抖動，業務立刻“掉鏈子”。

? 安全合規壓力加大

生產數據和模型權重是企業的核心資產，如果訪問控制不精細、缺少加密，風險非常高。

換句話說，企業要跑在 AI 和多云時代的快車道上，首先要有一條穩固的「高速路」。

網絡底座需要滿足什么要求？

一個真正面向未來的多云網絡底座，至少需要具備四個核心特性：

統一性：

無論數據在公有云、私有云還是本地 IDC，都能通過一個統一架構進行連接與管理。

可控性：

網絡拓撲、帶寬分配、流量調度都要可視、可控，避免成為“黑盒”。

安全性：

支持全鏈路加密，保證數據在任何云之間傳輸都能做到“安全可追溯”。

可擴展性：

企業新開一個分支、新增一個云區域時，網絡能分鐘級擴展，不影響業務上線節奏。

可控、可擴展多云網絡的關鍵

■?SDN 化統一架構

通過軟件定義網絡（SDN）與云交換技術，將不同云和 IDC 打通，形成統一的“虛擬專網”。這樣可以顯著降低跨云延遲和帶寬成本。

■?智能流量調度

網絡能識別不同類型的業務流，例如 AI 訓練數據、視頻流、普通辦公流量，并自動分配到合適鏈路，保證關鍵任務優先。

■?零信任安全模型

不僅僅是 VPN，而是基于用戶身份、設備狀態、應用行為進行動態授權，并對全鏈路加密，杜絕橫向滲透風險。

■?多鏈路混合接入

MPLS 專線、寬帶、5G 等多種鏈路組合，既能保障體驗，又能在非關鍵流量中降低成本。

行業實踐案例啟示

制造業：

一家汽車企業在兩家公有云同時部署AI 質檢，通過統一的多云網絡底座，將跨云視頻流傳輸延遲穩定在20ms 內，停線率下降 40%。

零售連鎖：

某零售集團在兩周內為300 家門店接入云客服系統，得益于分鐘級擴展能力，業務上線沒有錯過營銷窗口。

能源企業：

通過零信任訪問控制，成功阻斷一次未授權訪問，保護了AI 預測平臺的數據安全。

這些案例說明，網絡底座不是“錦上添花”，而是 AI 和多云能否順暢落地的關鍵前提。

管理者應該關注什么？

■?CIO：是否具備統一管理與成本可控性？

■?CTO：是否能支撐未來 AI 和多云的快速變化？

■?CFO：是否能在保障體驗的同時，實現 20%–40% 的網絡成本優化？

在 AI 和多云時代，企業需要的不只是云資源，而是一條能夠 安全、敏捷、可控、可擴展 的網絡底座。

只有把這條“高速路”先建好，AI 和業務才能真正跑得快、跑得穩。