人工智能既能改变一切，又能改变一切
人工智能对应用交付和安全的影响就像量子力学思想实验一样令人困惑。
我们不重复薛定谔著名的同时量子态猫思想实验，但对于生成式人工智能对应用交付和安全究竟有何影响，人们似乎也存在类似的困惑。
这主要源于AIapplications的两个核心特征：
- 它们是现代applications
- 它们严重依赖 API
由此可以得出这样的结论：在大多数情况下，应用交付和安全性实际上并没有受到生成式 AI 的太大影响。毕竟，相同的 API 安全服务可用于保护 AI API，并且技术堆栈仍然包括可以通过 DDoS 保护和传统 WAF 防御的相同旧协议。 担心机器人？ 机器人防御也涵盖了这一点。
API 安全是否需要新功能？ 是的，有一些。 具体来说，围绕共享非结构化数据的转变。 应用交付服务（如负载平衡）是否需要发展以应对人工智能推理的特殊性？ 是的，有一些。 但服务本身仍然大致相同。
但是——这就是我们的第二个量子态发挥作用的地方——部署人工智能applications通常意味着架构的改变。 所以，人工智能可以同时改变一切，但又不改变任何东西。
毕竟，AI 推理服务器不仅仅是 Web 服务器或应用服务器，而且通常遵循一种架构模式，即通过专用于 AI 推理的新层来扩展现代应用架构。 我们不重复细节，我们来回顾一下应用架构的演变：
现代应用内部的组件及其所在位置发生了许多变化，这些变化对应用交付的改变远远大于对应用安全性的改变。
例如，当我们查看应用交付和安全性的可能插入点时，我们可以看到架构中更深层的点不太可能需要传统的“前门”服务。 这些功能包括全局服务器负载平衡、DDoS 保护和多云网络。 因此，在前门，实际上并没有发生太大的改变。
但是那个推理层呢？ 它需要负载平衡，不仅仅是负载平衡，而且是智能负载平衡。 这就是应用交付。 能够监控和保护出站AI 流量的 AI 网关以及大量的安全服务在这里可能也是一个好主意。 事实上，我们今年早些时候进行的一项市场调查告诉我们人们到底想要使用哪些服务以及他们想要在哪里部署这些服务。 当谈到“南北人工智能”插入点的交付和安全时，他们希望：
- 44% 人工智能网关
- 21% API 安全性
- 13% 负载平衡
- 29% 机器人防御
现在，“南北前门”插入点也需要同样的服务，但费率有所不同。 而且，越深入 AI 推理层，所需的服务就越少，然而，这些服务却会受到调整算法、监控和路由以解决该层存在的差异的需求的最大影响。 该服务可能是相同的（它是传统的负载平衡），但其功能将不断发展以满足 AI 工厂的独特需求。
我想，这就是混乱的根源所在。 市场了解到，人工智能应用s是依赖于 API 的现代应用s。 这意味着市场完全有能力认识到现有的应用交付和安全服务对于 AI 的作用与对其他现代应用s和 API 的作用一样好。
但市场也明白，人工智能正在改变他们的架构并引入新的插入点，以便更好地部署这些服务。 这就是人工智能带来的最大改变：建筑。
这不是一件小事。 架构变化影响从应用交付和安全到监控、自动化和网络的一切。 这意味着即使应用交付和安全服务没有太大变化，它们的部署地点和方式也会发生很大变化。
正确处理这一点是准备以有意义的方式扩展人工智能的重要部分。