F5 2025 技术展望： 探索新的企业格局

当我们进入 2025 年时，生成性人工智能可能会占据头条新闻，但它只是重塑数字企业的几种力量之一。 不断上升的成本和复杂性促使企业将存储和数据等关键工作负载从公共云转移回本地。 虽然这些转变旨在加强控制并优化人工智能驱动计划的资源，但完全放弃云还没有到来。 企业将继续采用混合方法，平衡公共云、本地和边缘环境之间的工作负载。

然而，这种混合方法为跨不同平台的保护、交付和操作应用s带来了新的挑战。 在 F5，我们专注于有望解决这些复杂性并改变应用交付、安全性和数字运营的新兴技术。 以下是我们认为将在 2025 年对企业影响最大的五种技术。

1. WebAssembly
   WebAssembly (Wasm) 为混合多云时代提供了实用的解决方案，能够在任何有 Wasm 运行时的地方运行applications。 Wasm 的优势不仅仅在于可移植性；它还增强了性能和安全性，使组织能够在不同环境中部署和扩展applications，而不会影响效率。
2. 代理人工智能
   Agentic AI 正在通过用自动化、AI 驱动的流程取代传统的 SaaS 工作流程来彻底改变企业运营。 Agentic AI 通过在预定义的指导方针内自主行动，允许企业更有效地简化运营，减少对昂贵、复杂软件的依赖，并实现更高的适应性。
3. 数据分类
   随着攻击面不断扩大和数据法规不断发展，实时数据分类变得至关重要。 生成式人工智能模型正在推动数据分类超越传统的基于规则的系统，使企业能够提高安全性、满足合规性标准并更有效地管理敏感信息。
4. AI 网关
   人工智能网关正在兴起，以支持人工智能流量的独特需求，处理双向、非结构化数据流并管理与“良好”机器人的日益增多的交互。 这些网关超越了典型的 API 功能，使企业能够顺利扩展 AIapplications而不会牺牲性能或安全性。
5. 小语言模型
   对人工智能幻觉和偏见的担忧加速了小语言模型 (SLM) 和检索增强生成 (RAG) 的采用。 通过将检索系统与生成模型相结合，SLM 和 RAG 可以提供更精确、上下文准确的结果，使 AI 驱动的applications更可靠地进行实时决策。

最后，我们的目光“超越变压器”，因为技术已经在突破必须突破的界限。 随着对高效 AI 架构的需求不断增长，变压器模型的局限性（例如高资源消耗）正在推动创新。 新的模型，例如 1 位大语言模型，旨在优化 AI 的准确性，同时最大限度地降低硬件需求。 这些创新为在企业环境中更易于访问和扩展的人工智能铺平了道路。 

展望 2025 年，F5 将继续致力于探索这些技术，预测其影响，并引导企业应对不断发展的数字环境的复杂性。 

要深入了解这些技术以及我们认为它们如此重要的原因，您可以获取完整的 F5 2025 技术展望，其中包含 F5 专家对每种技术的评论和观察。 我希望您读了之后，会像我一样觉得很有见地。