在 AI 和数字化的浪潮中，越来越多的企业不再满足于单一云环境，而是同时使用 多家公有云、自建IDC、甚至边缘节点。这种多云模式虽然灵活，但也带来了一个新的挑战：

如何让跨云、跨地的数据流动变得高效、安全、可控？

答案就是：构建一个可控、可扩展的多云网络底座。

为什么需要「网络底座」

很多 CIO 在推动多云战略时，往往遇到这些痛点：

❌ 云之间“各自为政”

数据要从 A 云传到 B 云，再同步回本地，路径绕远，延迟高，传输成本也很高。

❌ AI 应用实时性受限

比如质检视频流、预测性维护数据，如果网络抖动，业务立刻“掉链子”。

❌ 安全合规压力加大

生产数据和模型权重是企业的核心资产，如果访问控制不精细、缺少加密，风险非常高。

换句话说，企业要跑在 AI 和多云时代的快车道上，首先要有一条稳固的「高速路」。

网络底座需要满足什么要求？

一个真正面向未来的多云网络底座，至少需要具备四个核心特性：

统一性：

无论数据在公有云、私有云还是本地 IDC，都能通过一个统一架构进行连接与管理。

可控性：

网络拓扑、带宽分配、流量调度都要可视、可控，避免成为“黑盒”。

安全性：

支持全链路加密，保证数据在任何云之间传输都能做到“安全可追溯”。

可扩展性：

企业新开一个分支、新增一个云区域时，网络能分钟级扩展，不影响业务上线节奏。

可控、可扩展多云网络的关键

■ SDN 化统一架构

通过软件定义网络（SDN）与云交换技术，将不同云和 IDC 打通，形成统一的“虚拟专网”。这样可以显著降低跨云延迟和带宽成本。

■ 智能流量调度

网络能识别不同类型的业务流，例如 AI 训练数据、视频流、普通办公流量，并自动分配到合适链路，保证关键任务优先。

■ 零信任安全模型

不仅仅是 VPN，而是基于用户身份、设备状态、应用行为进行动态授权，并对全链路加密，杜绝横向渗透风险。

■ 多链路混合接入

MPLS 专线、宽带、5G 等多种链路组合，既能保障体验，又能在非关键流量中降低成本。

行业实践案例启示

制造业：

一家汽车企业在两家公有云同时部署AI 质检，通过统一的多云网络底座，将跨云视频流传输延迟稳定在20ms 内，停线率下降 40%。

零售连锁：

某零售集团在两周内为300 家门店接入云客服系统，得益于分钟级扩展能力，业务上线没有错过营销窗口。

能源企业：

通过零信任访问控制，成功阻断一次未授权访问，保护了AI 预测平台的数据安全。

这些案例说明，网络底座不是“锦上添花”，而是 AI 和多云能否顺畅落地的关键前提。

管理者应该关注什么？

■ CIO：是否具备统一管理与成本可控性？

■ CTO：是否能支撑未来 AI 和多云的快速变化？

■ CFO：是否能在保障体验的同时，实现 20%–40% 的网络成本优化？

在 AI 和多云时代，企业需要的不只是云资源，而是一条能够 安全、敏捷、可控、可扩展 的网络底座。

只有把这条“高速路”先建好，AI 和业务才能真正跑得快、跑得稳。