物链网络首倡双域 MaaS，平台即将上线

物链网络全新模型即服务（MaaS）平台即将正式上线，以 routed.cn 与 routed.hk 双站点协同架构，让企业「一次接入、双域覆盖、多模型调度」——从网络底层重新定义全球模型服务的接入范式。

近十年来，全球大模型产业从实验室探索快步走向产业级落地，企业对 AI 能力的需求早已从单点试用转向全场景规模化部署。但一个横亘在所有从业者面前的难题始终未解：如果一家企业要同时落地境内合规 AI 能力与全球模型服务，究竟要付出多少对接成本、跨越多少合规与网络壁垒？

这就是 AI 产业的 “双域接入难题” 。它表述起来直白浅显，却困住了无数出海企业、多场景应用开发者与 AI 厂商：境内市场有严格的算法备案与数据合规要求，海外市场模型生态分散、网络链路复杂；传统模式下，企业往往要搭建两套独立的接入体系，对接数十家不同厂商的 API，反复调试跨境网络，最终大量成本消耗在基础设施拼接上，而非业务创新本身。业界长期以来普遍认为，本土合规与全球拓展难以兼顾，网络体验与模型服务无法原生融合，这几乎是 AI 落地路上不可逾越的 “默认前提” 。

今天，我们正式宣布：物链网络全新模型即服务（MaaS）平台即将正式上线，以 routed.cn 与 routed.hk 双站点协同架构，彻底打破这一流传已久的产业共识。前者为中国大陆市场提供全链路合规模型服务，后者面向全球市场聚合优质国产模型对外输出能力与精选海外模型服务。这不仅是物链网络从骨干网络基础设施向 AI 服务层延伸的里程碑，更是全球模型服务接入范式的一次全新重构。

该平台的核心优势同样源于跨界的创新：它并非简单聚合第三方模型 API 的传统 MaaS 产品，而是根植于物链网络深耕多年的全球 BGP 骨干网能力，从网络底层向上构建的一体化模型服务体系。如同代数数论的工具意外解开了离散几何的经典难题，网络工程的深厚积累，让这套平台跳出了同质化的 “模型数量竞赛” ，从基础设施层面重新定义了模型服务的稳定性、灵活性与接入效率。

对于 AI 产业与企业数字化而言，这都是一座重要的里程碑。它标志着模型服务正式进入 “网络 + 模型” 原生融合的新阶段，也展示了基础设施厂商在 AI 落地浪潮中的全新价值。产业落地为 AI 能力提供了最真实的试炼场：需求明确可衡量，服务稳定性可验证，而一套完整的解决方案，只有在合规、性能、成本、扩展性上环环相扣，才能真正走进生产系统。

双域接入的产业命题

设企业 AI 落地的综合接入成本为 C(n)，其中 n 代表业务覆盖的区域、模型品类与场景复杂度。过去的行业实践表明，每新增一类模型、每拓展一个区域市场，接入与运维成本几乎呈超线性增长：单独对接厂商 API、重复搭建合规链路、分别调试跨境网络、适配不同接口标准，最终让大量企业的 AI 规模化部署止步于单点试点。

此前行业内的普遍解法，始终局限在单一场景内：境内 MaaS 平台只做合规模型聚合，海外 MaaS 平台只做本地模型服务，出海企业只能自行拼接两套体系，承受双倍的对接成本与运维压力。业界普遍默认，合规性与全球化不可兼得，网络优化只能事后补充，无法成为模型服务的原生能力。

物链网络的双域架构，给出了截然不同的答案。更准确地说，这套平台以双站点协同的设计，实现了 “一次接入、双域覆盖、多模型调度” 的全新体验：

• routed.cn ｜ 中国大陆合规站：严选全部通过国家算法备案的主流国产大模型，覆盖通用对话、代码生成、多模态理解、向量检索、行业微调等全场景能力。所有数据流转与模型推理全链路均在境内完成，严格符合数据安全与算法监管要求。企业只需完成 一次对接、一套接口、一份账单，即可按需灵活调用多款合规模型，无需重复对接多家厂商、无需单独开展合规审计。
• routed.hk ｜ 面向全球的国际站：一方面承载优质国产大模型的对外服务，为全球客户提供便捷、稳定的中国大模型能力接入通道，助力国产 AI 能力走向全球；另一方面接入精选海外主流模型，为中国出海企业提供低时延、高可靠的海外模型调用服务。依托物链网络全球骨干节点与跨境专线资源，平台对跨区域调用链路进行深度优化，大幅降低跨境访问的时延与抖动，解决海外模型调用的网络痛点。

不同于行业内 “单站点单区域” 的常规设计，双域架构从底层产品逻辑上就打破了 “本土与海外割裂” 的行业现状，让企业无需在合规与拓展之间做取舍，真正实现 AI 能力的全球化统一管理。

源自网络基因的架构创新

从底层逻辑来看，这套平台的核心突破，是将人们熟知的网络调度能力推向了一个全新的应用场景，让网络基础设施成为模型服务的原生组成部分。

传统 MaaS 平台大多以 “API 转发 + 计费统计” 为核心，本质是模型厂商与客户之间的中间层，难以解决网络时延、链路容灾、跨区域调度等深层问题。而物链网络的解法，是用十余年打磨的全球网络调度能力，为模型服务打造了一个运营商级的底层底座：

• 智能链路路由：依托物链全球 BGP 网络与跨境专线资源，自动为每一次模型请求选择最优接入节点与推理节点，跨境调用平均时延较普通公网接入降低 40% 以上，高峰期链路稳定性提升至 99.99%；
• 统一协议适配层：全面兼容主流模型 API 协议，提供标准化的调用接口与多语言 SDK，企业无需修改核心业务代码，即可平滑切换不同模型、组合多模型能力搭建复杂业务流；
• 双层级容灾体系：内置网络层与应用层双重监控与容灾机制，单条链路或单个模型服务故障时，自动实现秒级切换备用链路与备选模型，保障业务连续不中断；
• 灵活算力调度：支持按量付费、预留资源、专属实例等多种计费模式，可根据业务波峰波谷动态调度算力资源，在保障服务体验的同时最大化优化使用成本。

这些能力对于网络工程师而言早已耳熟能详，但令人惊喜的是，它们与模型服务结合之后，能从根本上解决产业落地中最棘手的稳定性与体验问题。这种跨界融合，正是这套平台最核心的差异化价值。

跨境数据、模型竞争与合规：双域架构的深层价值

如果说网络调度能力回答了 “服务好不好用” 的问题，那么跨境数据、模型技术竞争与中美监管政策，则共同决定了这套平台 “能不能用、能用多久” 。双域架构真正的深层价值，正是在这三重变量交织的复杂环境中，为企业提供了一条清晰、稳健、可持续的路径。

跨境数据传输：从 “无序流动” 到 “分域治理”

大模型的每一次调用，天然伴随着数据的流动——提示词、业务文档、用户信息与推理结果，每一个请求都是一次潜在的数据跨境。在全球数据监管日趋收紧的今天，数据 “流向哪里、存在哪里、由谁处理” ，早已不再是技术细节，而是决定业务能否合规运转的前置条件。

物链的双域架构，本质上是一套 “数据分域治理” 的工程实现：

• 境内闭环：routed.cn 将中国大陆用户的数据流转与模型推理全链路保留在境内，从接入、传输到推理、存储均不出境，天然契合《数据安全法》《个人信息保护法》对数据本地化与出境评估的要求；
• 香港枢纽：routed.hk 以香港作为跨境数据与模型服务的中转枢纽，依托香港成熟的国际网络与相对独立的数据管辖环境，为国产模型出海、海外模型引入提供一个 “缓冲带” ，避免敏感数据在境内外之间无序流动；
• 可控跨境：对确需跨境的业务，平台通过标准化的数据最小化、字段脱敏与全链路加密能力，把跨境的数据严格控制在可解释、可审计的范围内，而非将整段业务数据原样送出。

数据不再是四处流散的风险源，而是被清晰地划入不同的 “域” 中分而治之——这正是跨境 AI 落地最坚实的地基。

模型技术竞争：让企业 “不必选边站”

过去两年，全球大模型格局呈现出鲜明的 “双极” 特征：一边是以国产模型为代表的本土力量快速崛起，在中文理解、代码生成、多模态与推理成本上进入全球第一梯队；另一边是海外头部模型在通用能力、生态工具链与长尾语言上持续领跑。对企业而言，把筹码押在任何单一阵营，都意味着同时承担技术路线与供应链的双重风险。

双域 MaaS 的价值，正在于让企业不必在竞争格局中被迫 “选边站” ：

• 通过 routed.cn，企业可以稳定调用经过算法备案的主流国产模型，充分享受本土模型在中文场景、行业微调与成本上的优势；
• 通过 routed.hk，企业可以同步接入精选海外模型，补齐通用能力与全球化场景的短板，也能把国产模型的能力反向输出给全球客户；
• 当某一阵营因技术迭代、供应策略或外部环境发生变化时，统一的接口层让企业得以用最小的改造成本切换或组合模型，把 “技术竞争的不确定性” ，转化为 “多路可选的确定性” 。

在模型能力快速迭代、竞争格局尚未定型的当下，这种 “双域并接、随需切换” 的能力，本身就是一种稀缺的抗风险资产。

中美合规政策：为 “合规双轨” 内建原生能力

围绕人工智能的监管，中美两地都在快速立法与执法，且方向各有侧重，这构成了跨境 AI 业务必须直面的 “合规双轨” 。

• 境内一轨：《生成式人工智能服务管理暂行办法》确立了算法备案、安全评估与内容合规的基本框架，《数据安全法》《个人信息保护法》则为数据出境设置了安全评估、标准合同与个人信息保护认证等路径。routed.cn 严选全部通过算法备案的模型、坚持数据不出境，正是对这一监管体系的直接回应。
• 境外一轨：以美国为代表的出口管制与技术审查持续收紧——从高端 AI 芯片的对华出口限制，到围绕先进模型、算力与相关投资的一系列管控措施，都在重塑全球 AI 的供给链条。routed.hk 以香港为属地，遵循当地法律框架开展模型聚合与对外服务，为国产模型合规出海、海外模型合规引入提供了一条清晰的路径。

需要强调的是，合规从来不是一次性的 “达标动作” ，而是随政策持续演进的 “动态过程” 。双域架构的意义，正在于把 “合规能力” 沉淀为平台的原生属性——通过站点分域、数据分治与接口统一，让企业在两套快速变化的监管体系之间，始终保有一条清晰、可审计、可调整的合规路径，而无需在每一次政策更新时重构自己的技术架构。

三重优势的汇聚

归纳来看，双域 MaaS 在跨境数据、模型竞争与合规三个维度上的优势，可以凝练为四点：

这三重变量原本是横亘在跨境 AI 面前的三道难关，而在双域架构下，它们被统一收束进同一套产品逻辑——这也正是物链网络从网络基因出发，给出的独特答案。

产业界反响

几乎所有做跨境业务的技术团队，都被 “境内外两套 AI 体系” 的问题困扰过。合规要分开做，接口要分开接，运维要分开管，大量精力都耗在了重复造轮子上。物链的双域 MaaS 精准命中了这个行业痛点，一次接入覆盖双域，不只是节省了对接成本，更是让我们的 AI 业务迭代速度上了一个台阶。

—— 某跨境科技企业技术总监

很多人觉得 MaaS 就是攒模型 API，但真正跑过生产级业务的人都懂，网络时延、抖动、容灾才是决定服务能不能用的底线。物链做了这么多年骨干网，把网络调度的能力沉淀到 MaaS 里，相当于给模型服务安上了运营商级的底座。这不是简单的功能叠加，是底层架构上的降维优势。

—— 某云计算厂商资深架构师

国产大模型的能力已经走到了全球第一梯队，但出海始终面临服务节点、网络链路、本地化支持的短板。routed.hk 相当于给国产模型搭了一条标准化的出海高速通道，既能让全球开发者更方便地用到中国的 AI 能力，也能帮模型厂商省去从零搭建海外服务体系的成本，这件事的长期价值非常大。

—— 某 AI 产业研究机构首席分析师

我们团队一直在做多模型应用，最头疼的就是接口不统一、切换成本高，还要单独解决海外模型的网络问题。这套平台把标准化接口和网络优化都做在了一起，相当于帮我们把底层脏活累活都扛了，我们可以更专注在业务逻辑本身。

—— 某 AI 应用创业团队技术负责人

这对产业界意味着什么

这一平台的上线，标志着 AI 基础设施服务进入了 “网络与模型原生融合” 的全新阶段。在此之前，模型服务与网络服务是两个彼此独立的赛道：模型厂商专注算法迭代，运营商专注链路传输，客户在中间自行拼接、反复踩坑。而物链网络的尝试，第一次让网络能力成为模型服务的内置属性，而非事后补充的附属选项。

它带来的改变将辐射到产业的多个环节：

• 对境内企业而言，AI 落地的准入门槛被大幅拉低。无需逐一比对厂商的合规资质、无需重复对接调试、无需搭建多套运维体系，一站式获取全品类国产合规模型能力，让更多企业可以把精力放在业务创新而非基础设施搭建上。
• 对出海企业而言，全球 AI 部署的复杂度被大幅降低。告别 “国内一套体系、海外一套体系” 的割裂状态，通过统一的平台、统一的接口、统一的账单管理境内外模型调用，实现业务架构的全局统一。
• 对国产模型厂商而言，获得了成熟的出海服务支撑。无需从零搭建海外节点、销售体系与技术服务团队，依托平台的网络与客户资源，即可快速触达全球市场，更专注于模型本身的技术迭代。
• 对全球开发者而言，多了一个高效获取中国 AI 能力的入口。同时能依托优化后的网络链路，稳定调用全球主流模型，获得更顺滑的开发体验。

正如经典几何难题的解法打开了跨学科研究的大门，routed 系列平台的出现，也为网络工程与 AI 服务的交叉领域打开了全新的想象空间。未来，更多基于网络优化的 AI 服务创新，或许都将从这一基座上生长出来。

更深远的意义

这件事的价值，远不止于一个新产品的上线。

当 AI 产业逐渐从 “模型参数竞赛” 转向 “落地价值竞赛” ，基础设施的重要性愈发凸显。稳定的网络链路、清晰的合规路径、灵活的调度能力、可控的使用成本，这些看似不耀眼的工程能力，恰恰决定了 AI 技术能走多远、能覆盖多少场景、能真正走进多少企业的生产系统。

物链网络从自身最擅长的网络领域出发，向 AI 服务层延伸，正是在补全产业拼图中至关重要的一块。我们相信，未来的 AI 基础设施，一定是算力、网络与模型三位一体的深度融合。而 routed.cn 与 routed.hk 的上线，就是我们朝着这个方向迈出的坚实一步。

更强大的 AI 基础设施能力，可以让 AI 成为更得力的产业伙伴：它能够降低创新的门槛，让更多企业不用被底层基建绊住脚步；能够串联起分散的资源，让全球的 AI 能力顺畅地流动到需要的地方；能够支撑起更复杂的业务场景，帮助企业在那些原本因成本过高、架构太复杂而难以落地的方向上取得进展。

这些价值超越了模型服务本身。如果一套平台能够打通合规与全球化的壁垒，能够把网络能力与模型服务原生结合，能够让 AI 落地的成本更低、效率更高、稳定性更强，那么它在制造、金融、零售、医疗、教育等千行百业，都将发挥巨大的价值。而这，也是迈向 AI 全面产业化落地的长远进程中，不可或缺的一步。

人工智能的宏伟蓝图，终究要靠一层又一层扎实的基础设施来承载。模型能力持续突破的同时，同样需要有人沉下心来，把接入的链路铺得更顺，把服务的底座打得更牢，把全球的连接做得更稳。

这条路，我们才刚刚启程。

2026 年 · 物链网络