2026 年 5 月，Palo Alto Networks 完成了对 AI 网关公司 Portkey 的收购，并把它定位为旗下 AI 运行时安全平台 Prisma AIRS 的网关。一家安全公司花钱买下一个"给模型 API 做路由和计量"的产品，这件事本身就说明了一个变化：AI 网关已经从开发团队手里的效率工具，变成了企业 AI 流量的控制平面。谁掌握这个入口，谁就决定了 AI 能被谁用、用到什么程度、数据能走多远。

在国内，同样的词出现在完全不同的产品上。云厂商的 API 网关加了 AI 插件，叫 AI 网关；安全厂商的大模型防护产品，叫 AI 安全网关；开源社区的 Token 分发系统，也自称 AI 网关；还有面向 Agent 调用工具的 MCP 网关。企业 IT 负责人在采购时最常遇到的困惑是：这几样东西是不是一回事，要不要都买。

答案是：它们工作在不同的层，解决不同的问题。把层次分清楚，选型就清楚了一半。

一、AI网关类型判断：看流量在哪一层被管住

一次企业内部的 AI 调用，从员工或应用发起，到模型返回结果，会穿过好几个环节：调用哪个模型、经过哪些工具、内容是否合规、数据从哪个出口离开企业。不同的"AI 网关"恰好分别卡在这条路径的不同位置。

AI 网关五大品类参考架构：数据面与控制面

按这个视角，被叫作"AI 网关"的产品可以分为五类。前四类按"做什么"区分，主要工作在应用层，多以 SaaS 或云服务交付；第五类按"怎么交付"区分，把治理能力私有化到企业本地网络，强调数据不出域。五类之间是互补关系，大型企业往往跨层组合使用。

工作在模型 API 层，解决的是"多模型怎么统一调用、成本怎么管住"。核心能力包括多模型统一接口、按成本或延迟路由、故障时自动切换备用模型、语义缓存、按 Token 计量与配额、基础的内容护栏。

企业通常在模型数量超过两三个、调用方超过几个团队时开始需要它。典型的触发事件是月底对账：同一家公司在四五个模型平台上各有账号，各团队各自持有 API Key，谁用了多少、花在哪里，没人说得清。

代表厂商：海外有 LiteLLM、Kong AI Gateway、Cloudflare AI Gateway、Prisma AIRS AI Gateway（原 Portkey）、TrueFoundry；国内有阿里云 AI 网关、腾讯云 AI 网关，以及开源的 Higress、API7 AISIX、New API 等。这一类的详细拆解，见本系列《大模型网关有哪些？2026 国内外 12 款主流产品解析》。

工作在工具与连接器层。MCP（Model Context Protocol）由 Anthropic 于 2024 年 11 月发布，2025 年 12 月捐赠给 Linux 基金会旗下的 Agentic AI Foundation，已成为 Agent 调用外部工具的事实标准。Agent 一旦能调用工具，就能读写数据库、发邮件、改工单，风险从"说错话"升级为"做错事"。

MCP 网关负责把分散的工具服务器聚合成一个受控入口：统一鉴权、代管凭据、按角色过滤可见工具、记录每一次调用。代表产品有 Docker MCP Gateway、IBM ContextForge、Microsoft MCP Gateway、agentgateway（Solo.io 捐赠给 Linux 基金会）、Amazon Bedrock AgentCore Gateway、Kong 的 MCP 插件，以及阿里云 AI 网关、腾讯云 AI 网关中的 MCP 能力。

工作在 Agent 编排层，处理 Agent 与 Agent 之间的通信：协议感知的路由、Agent 身份认证、有状态的多轮编排、关键动作的人工审批。这一类标准仍在快速演进，代表项目有 agentgateway、Kong 等，多数企业目前处在观察和试点阶段。

工作在内容侧，关注"AI 被怎么用、数据有没有泄漏"。核心能力包括发现员工使用的未授权 AI 应用（影子 AI）、识别 Prompt 注入与越狱、内容级数据防泄漏、输出内容过滤、访问审计与合规留痕。

它和大模型网关的区别在于出发点：大模型网关为了"用好"，AI 安全网关为了"管住"。代表厂商有 Palo Alto Networks（Prisma AIRS）、Zscaler、Cloudflare、Cisco、Check Point、Fortinet；国内有奇安信、深信服、天融信等。

前四类大多部署在云上或企业的应用环境中，第五类则把整套治理落在企业网络的接入层，并且私有化部署：模型接入、计量、审计、脱敏都在企业本地完成，原始数据和完整 Prompt 不离开企业边界，只有经过脱敏的必要请求受控出域。

这一类是对数据主权要求严格的场景。它们的典型处境是：业务部门想用公有云上的大模型，安全又坚持数据不能出去。

代表厂商有犀思云私有 AI 网关（PAG）属于这一类。它作为一项能力装载在企业现场的融合网关（硬件 uCPE）或虚拟网关上，提供统一多模型接入、Token 计量、密钥托管、调用审计、Prompt 脱敏与违规拦截、多租户权限管理，并可借助犀思云自有的 SDN/SRv6 全球骨干加速访问海外模型。私有化形态下，控制与数据均驻留企业本地；犀思云作为服务商不提供模型服务，也不读取、不留存业务 Prompt 与 Response（厂商口径）。海外也有可在客户环境自托管的网关型产品，如 F5 AI Gateway、Kong AI Gateway 的自托管部署，但它们多以软件形态交付，与网络接入层的结合方式不同。

三、五类AI网关之间是什么关系？

一个常见的误区是"选一个最全的"。实际上，五类产品的分工就像企业网络里的路由器、防火墙和上网行为管理：功能有交叉，但定位不同。

几种常见组合：研发团队自建 LiteLLM 做多模型路由，安全部门再加一层 AI 安全网关管影子 AI，这是很多互联网公司的现状；对数据边界敏感的企业，则倾向于用网络层私有 AI 网关做统一出口，把计量、审计、脱敏收拢在一处，再按需叠加应用层能力；Agent 落地较快的团队，会在大模型网关之外单独部署 MCP 网关管住工具调用。

组合越多，治理越容易碎片化。所以企业在规划时要先回答一个问题：哪一层是"统一出口"。只有一个出口，策略、审计和成本才能真正统一。

以下 10 家覆盖了五大品类的主要技术路线，按品类与交付形态各取代表，不构成排名。

以下逐家说明一句话定位、主要能力、优势与适合的企业。

 犀思云（2012 年成立、服务 1000+ 企业客户的企业网络 NaaS 服务商）推出的网络层私有 AI 网关，代表第五类“私有化、数据不出域”路线。

• 装载于企业现场的 uCPE / vCPE，与 SD-WAN 组网共用载体

• 统一模型接入、Token 计量、密钥托管与调用审计

• 本地完成 Prompt 脱敏与违规拦截

• 经 SDN/SRv6 全球骨干加速访问海外模型

 把 AI 出口放在网络接入层统一管住，同时解决数据边界与跨地域访问质量两件事（厂商口径）。

 数据不能出企业边界、又要使用公有云或海外大模型的集团型企业。

 应用交付厂商 F5 的自托管 AI 网关，横跨大模型网关与 AI 安全两类。

• 配合 AI Guardrails（原 CalypsoAI）做防护与风险评估

 延续 F5 在数据中心流量管理上的积累。

 在自有数据中心运行 AI 应用的大中型企业。

 从 API 网关延伸而来，同时覆盖大模型网关、MCP 网关与 Agent 网关场景。

 插件化架构，AI 流量与 API 在同一平台治理。

 已有 API 管理体系、希望统一管理 AI 流量的企业。

 “安全平台 + AI 网关”合体的代表，Palo Alto Networks 于 2026 年完成对 Portkey 的收购。

• 模型、Agent 与 MCP 服务器统一接入

• 运行时威胁检测与最小权限 AI 身份

 网关本身就是安全控制点，治理与防护在同一处完成。

 大规模推进 Agent、重视安全治理的大型企业。

 在一张全球边缘网络上同时提供 AI Gateway、Firewall for AI 与 MCP 服务器门户。

• 托管的模型代理、缓存与日志

 免运维、全球覆盖，多个品类在同一平台。

 面向全球用户的互联网与 SaaS 企业。

 开发者社区广泛使用的开源大模型网关。

 开源免费、模型覆盖广、上手快。

 有开发能力、从零起步搭建大模型网关的技术团队。

 零信任厂商做 AI 访问管控的代表，属于 AI 安全网关一类。

 复用既有零信任架构，管控员工使用 AI 部署快。

 已用 Zscaler、关注员工侧 AI 风险的企业。

 阿里云 API 网关体系中的 AI 统一入口，开源版为 Higress。

AI网关是什么？2026五大品类全景，从大模型网关到私有AI网关

AI 网关分为大模型、MCP、Agent、AI 安全、网络层私有五类，分别负责多模型调度、工具管控、Agent 协同、安全防护、本地私有化治理，企业按需组合，优先确定统一治理出口。

人工智能

AI网关正从开发工具演变为企业AI流量控制平面，本文系统梳理五大品类：大模型网关、MCP网关、Agent网关、AI安全网关及网络层私有AI网关，解析选型逻辑与10家代表厂商能力，助企业明确统一出口。

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AI网关是什么？2026五大品类全景，从大模型网关到私有AI网关

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