近日，网宿科技旗下网宿安全正式发布统一AI治理平台 UAG（Unified AI Governance）。该平台将统一接入、成本管控、安全防护和行为审计整合为一体化解决方案，旨在帮助企业实现对AI流量的集中治理，应对大模型与AI Agent深入业务场景后带来的成本、安全与合规挑战。

行业痛点：企业AI落地需算清“三笔账”

当前，大模型与AI Agent正加速渗透客服、营销、办公、研发等企业核心业务场景。随着应用持续深入，企业也面临一系列现实问题：Token消耗快速攀升，敏感信息外泄风险增加，Agent误操作甚至可能影响关键业务运行。

行业调查显示，79%的企业在过去12个月经历过AI成本超支，85%的企业对AI成本的预估偏差超过10%，近四分之一的企业偏差幅度高达50%以上。Gartner此前预测，到2027年底，超过40%的Agentic AI项目将因成本失控、业务价值不明确及风险管控不足而被取消。

与此同时，麦肯锡在《State of AI trust in 2026》中指出，治理与风险管理缺口的代价正不断上升，而全链路审计追踪能力已被Gartner和Forrester共同列为企业级AI部署的基本门槛。

在实际应用中，模型调用不可见、成本核算不清、风险难以控制、责任难以追溯，已成为企业规模化应用AI的普遍痛点。归根结底，企业需要算清三本账：成本账、安全账和责任账。

网宿安全此次发布统一AI治理平台UAG，正是希望帮助企业系统性管好这三本账。

UAG聚焦三大核心：成本可控、安全可管、责任可溯

具体来看，在成本管控方面，UAG提供“算清账”和“管住钱”两步方案。

UAG可对接企业现有身份体系，将员工与AI Agent纳入统一身份治理框架，支持按用户、部门、模型等多维度统计Token消耗，实现每次调用的精确归因与权限管控。同时，UAG支持日、周、月三级配额管理和超量预警机制，并可在接近阈值时根据业务优先级启动智能限流。结合智能路由与语义缓存功能，整体Token消耗可降低30%至40%。

在安全防护方面，UAG围绕AI调用安全风险构建了三层防御机制。

第一层是密钥防泄露。UAG对各模型API-Key进行集中托管与加密存储，应用仅通过Virtual Key调用模型，不直接接触真实密钥，并支持按需发放、定期轮换和即时吊销。

第二层是数据与内容安全。UAG可在边缘侧实时检测提示词注入、越狱攻击等输入侧威胁，同时识别违规内容与敏感数据外发等输出侧风险，检测过程可在本地完成，更好满足业务安全与合规要求。

第三层是调用与行为审计。UAG可全程记录模型调用及工具调用过程，发现异常及时告警，支持快速溯源与处置。

在责任追溯方面，UAG提供全链路日志与审计报表，完整记录调用主体、时间、应用、模型、Token消耗及工具操作等信息，并支持一键导出。该能力可为安全溯源、内部追责，以及等保测评、生成式AI安全备案评估和行业监管提供清晰的审计依据。

据介绍，UAG依托网宿从底层算力到上层应用的完整边缘AI能力体系，在提供治理与安全能力的同时，支持对200余家主流模型的统一接入与灵活组合，不绑定特定模型生态，并兼顾低延迟与企业级稳定性，帮助企业在安全、合规、体验与成本之间取得平衡。

网宿安全方面表示，UAG的推出标志着网宿边缘AI体系深入“运行治理层”的关键一步，旨在帮助企业从“把AI接进来”迈向“把AI管起来”，推动AI成为可控、可靠、可持续的生产力。

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