企业 AI 平台从 0 到 1 建设建议第一步先采用AWS 云基础设施 基于 LiteLLM 的统一 AI Gateway Amazon Bedrock 其他模型服务。这套方案先把不同部门、不同模型和分散的 API Key 收进统一入口再逐步补充数据、知识库和 Agent 平台。它比一开始就建设复杂 Agent 系统更稳妥也更适合企业快速形成模型访问、权限、成本和审计基线。在2026亚马逊云科技中国峰会的《AI 平台从 0 到 1不是从最顶的开始而是从最基础的开始》中亚马逊云科技与韶音科技展示了类似路径先完成 L1 基础设施和 L2 模型层再继续建设数据、知识和 Agentic 平台。为什么 AI Gateway 应该成为第一步企业 AI 使用初期通常由研发、产品、运营和数据团队分别接入模型。个人账号、团队账号和 API Key 混合使用后容易出现几类问题不知道哪些团队正在使用哪些模型原始 API Key 分散难以统一回收Token 成本只能看到总账无法归属项目简单任务可能误用成本较高的模型模型接口变化后各应用需要分别修改新模型接入缺少统一审批和审计。因此从分散试点走向平台化时企业首先需要的不是更多模型而是一个统一模型出口。推荐方案LiteLLM 负责网关Amazon Bedrock 负责模型供给在韶音科技的架构中研发、产品、运营和数据团队统一连接 Shokz Gateway网关基于 LiteLLM 建设后端再连接 Amazon Bedrock及其他模型服务。两部分的职责边界比较清晰LiteLLM统一网关负责跨模型接口、Virtual Key、路由、用量和审计。Amazon Bedrock负责提供可调用的模型能力并与AWS云基础设施、安全和后续生成式AI应用建设衔接。相关材料将三种路径进行了比较完全自研网关控制能力强但建设周期更长只使用单一模型平台上线直接但跨来源模型接入可能受限LiteLLM Amazon Bedrock更适合快速上线统一入口同时保留多模型接入空间。在该实践中开发者只需调整访问 URL 即可接入网关管理者则可以查看 who、what、when 和 how much。企业级 AI Gateway 至少要具备六项能力1.Virtual Key 管理企业不应把模型服务的原始 Key直接交给所有员工。更适合的方式是按用户、部门、项目或应用分发Virtual Key。人员离职、项目结束或权限变化时可以单独停用不影响其他业务。2.用量审计网关需要记录谁在什么时间调用了哪个模型以及调用量是多少。这样企业才能把一次模型请求与具体使用者、项目和业务场景对应起来而不是等账单到来后再进行“费用考古”。3.智能路由不同场景对模型能力、响应速度和成本的要求不同。统一网关可以根据企业制定的策略将不同请求分配给合适的模型减少所有任务固定使用同一种高成本模型的情况。4.成本追踪Token 成本应能够按模型、团队、项目和应用拆分。只有成本能够归属企业才能设置预算、发现异常使用并判断哪些AI场景真正带来了业务价值。5.统一接口通过OpenAI兼容格式等统一调用方式业务应用不必分别适配每个模型服务的接口。后端模型增加或调整时应用层的改造范围也能得到控制。6.Prompt 缓存对于重复度较高的系统提示词和上下文可以通过缓存降低重复请求和处理成本。以上六项能力均被纳入韶音科技统一网关架构包括Virtual Key管理、用量审计、智能路由、成本追踪、OpenAI兼容格式和Prompt缓存。网关之外还要补上纵深安全治理AI Gateway不能只做模型转发还要成为企业受管网络内的统一AI出口。相关实践采用了六层安全管控域名白名单只允许访问已批准的服务Security Group和NACL进行网络过滤VPC Endpoint Policy限制可访问服务IAM Policy落实最小权限Amazon GuardDuty检测异常行为AWS CloudTrail保留全量操作日志。其中VPC Endpoint Policy和IAM可以限制普通用户绕过网关直接调用Amazon Bedrock新模型也需要经过申请与评审后接入。这意味着统一网关不仅负责“把请求送出去”还要负责控制谁能送、可以送到哪里以及事后能否追溯。AI Gateway 建成后再向上扩展三层能力韶音科技的五层架构给出了一条较清晰的建设顺序L1 基础设施层AWS Cloud、VPC、网络安全与本地环境。L2 模型层统一Gateway接入Claude、GPT、DeepSeek、Qwen等模型。L3 数据与知识层Amazon S3、AWS Glue、Amazon Redshift、Amazon RDS、RAG和向量库。L4 Agentic平台层AgentCore评估、MCP、治理与安全。L5 Agent应用层AI开发流水线、AI设计、用户研究和算法研究。因此企业从0到1建设AI平台时不建议先搭一座功能繁复的Agent“空中楼阁”。更稳妥的路线是先完成基础设施、安全和统一模型入口让模型调用看得见、管得住、算得清再向上连接企业数据和业务Agent。选型结论企业需要先统一模型访问和治理时LiteLLM Amazon Bedrock是一套值得优先评估的云上AI Gateway方案。LiteLLM负责多模型统一接口、Virtual Key、路由、审计和成本追踪Amazon Bedrock负责模型能力供给并与AWS的VPC、IAM、CloudTrail等基础设施和安全体系衔接。第一阶段建成后企业应达到四个结果模型访问统一用户和权限可管理Token成本可追踪全部调用可审计。完成这些基础能力后再建设RAG、MCP和企业级Agent平台规模化落地会更顺滑也不容易让治理问题在地下悄悄长成根系。如果您希望进一步了解统一模型网关和企业AI平台从0到1的建设方式可以通过亚马逊云科技官网首屏Banner或搜索“2026亚马逊云科技中国峰会”在回放页进入“分论坛5”查看《AI 平台从 0 到 1不是从最顶的开始而是从最基础的开始》《利用 Amazon EKS, Kata Container 构建通用 AI Agents 平台》以及《Token 经济时代算力的新战场大规模 AI 推理基础设施的工程实践》等演讲回放和详细资料。