张绍峰：AI时代网络基础设施的体系化升级，有序、韧性、可信、智能四位一体 | 互联网基础资源高质量发展会议

回顾互联网基础设施的三代演进：PC时代的DNS仅做域名与地址间的转换，服务于网页访问；移动互联网时代面向千行百业，DNS需支持海量解析、智能调度、应用感知与健康结果反馈，同时识别攻击和危险；如今进入AI时代，DNS的使命需要重新定义。

ZDNS多年来持续深耕互联网基础技术，在核心技术领域不断创新突破，已形成一套完整产品体系。其中，在底层持续积累智能解析、高性能低时延、应用感知与主动防御等技术能力，“红枫”系统全球领先；在产品侧形成DNS、GSLB、DHCP、NACS、DDI等产品，并以云服务、软硬件设备等形式面向多行业提供整体解决方案。

AI时代到来，网络基础设施也出现了新的现实挑战，当前面临的主要四大困惑：

一是体验。通过IPv6规模化部署，当前IPv6活跃用户数量涨幅明显，但访问体验还未完全“达标”。有些应用首页能够打开，二、三级链接却可能出现访问异常，或者出现信息发不出去的情况。问题不一定出在网络本身，也可能出现在解析、内容和线路选择环节。网络“可达”，并不意味着真正“好用”。

二是韧性。一次DNS缺陷就可能引发大范围级联中断。与此同时，机器与智能体流量高速增长，DNS需要感知的不再只是线路状态和服务质量，还包括算力负载；调度对象也由传统业务逐步扩展到算力与智能体。核心服务正在从后台走到前台，其服务量级和承担的责任都在发生变化。韧性因此不能只停留在应急预案层面，而要转化为产品化能力。

三是安全。加密并不必然意味着安全可信。当前DNS攻击高发，越来越多终端默认启用加密解析，传统安全设备对第一跳流量的感知能力受到影响。数据显示，加密流量占比达到14%，其中DoT/DoH占加密流量的73%。看不见，不代表没有风险，上层模型安全、应用安全和数据安全，都需要可信的底层网络作为支撑。

四是运维。随着网络基础设施日益复杂，一次配置变更可能3分钟就能完成，但判断变更是否正确却可能需要40分钟。不同层级日志、不同设备和不同时间基准之间难以快速对齐，一次故障还可能产生几百条告警，真正的根因被埋在海量噪音之中。底层逻辑摸不清、触发过程看不见，已经成为传统运维模式面临的重要挑战。

针对上述困惑，ZDNS构建起从底向上的四层体系化升级框架：

第一层是基础网络，面向IPv6从“能用”走向“好用”；第二层是核心服务，面向AI算网提升韧性和智能水平；第三层是安全治理，从基础设施自身安全进一步走向能够返回安全结果、建立身份可信；第四层是AI驱动，让网络基础设施从传统运维走向智能运维。

四层能力并非相互割裂，而是逐层支撑。只有底层网络真正好用，核心服务才能实现稳定调度；核心服务具备韧性，才能进一步建立可信安全能力；最终再通过AI，把复杂基础设施真正管起来、用起来。

在IPv6建设中，一个现实问题是：完成IPv6改造，是否敢投入使用？完成并不意味着用户体验已经达标。

当前IPv6应用过程中仍存在三个断层：首先是地址断层。地址缺乏统一规划，可能存在无语义、无层级等问题，IP资源与具体业务之间也缺少清晰关联；

其次是解析断层。传统DNS往往只判断域名有没有AAAA记录，却不能进一步判断这个IPv6地址到底通不通、快不快、健康不健康；

第三是联动断层。IPAM、DHCP、DNS、准入、监测等系统往往各自建设，地址、设备和业务之间缺乏联动，出了问题难以及时定位。

针对这些问题，ZDNS提出，打通一条完整链路：

首先通过统一地址规划，把IP地址真正作为企业数字资产进行管理，按照组织、地域、园区和业务域形成统一编码，并预留增长空间。

其次通过智能DNS对IPv6解析结果进行质量甄别，把可达性、时延和健康度等因素纳入判断，返回体验更优的地址，让用户从单纯“拿到地址”走向“始终访问最优服务”。

最后进一步通过地址、解析、准入和监测之间的数据回流形成联动闭环，让问题可以快速溯源、持续优化，真正推动IPv6建设从“改造完成”走向“体验达标”。

AI时代，DNS承担的调度任务正在进一步扩大。

过去，DNS主要感知应用状态，根据业务健康度、线路质量等因素完成访问调度。面向AI算网，DNS还需要进一步感知算力资源，把调度对象从传统应用扩展到算力与智能体。

这意味着DNS需要从“地址解析”逐步走向“服务发现”。面对分布在不同区域的GPU、NPU等算力资源，DNS可以根据模型能力、算力负载、时延和健康度等因素，把请求调度到更加适合的算力资源；面向智能体，则进一步承担智能体服务发现等能力。

与此同时，网络韧性不能只依靠故障发生后的人工应急，而要形成常态化能力。

一方面，通过多模调度、故障自愈、快照应急等能力，在出现异常时实现模式自适应切换和业务快速恢复；另一方面，通过常态均衡、攻击感知以及高并发模式，根据业务和攻击状态动态调整运行方式。

由此，韧性不再只是“高可用”，而是对应用、算力和服务关系的持续感知以及动态最优决策，实现从应急处置走向常态韧性。

越是进入AI时代，上层模型安全、应用安全和数据安全，越需要建立在可信的底层网络之上。

围绕DNS这一网络访问“第一跳”，ZDNS构建四重安全防护。

第一道是引擎安全。DNS核心引擎采用国密等技术，提升自主可控能力，从基础服务自身筑牢安全根基。

第二道是链路安全。通过DoT、DoH等加密技术强化DNS通信链路保护，降低解析过程中被窃听、篡改等风险。

第三道是数据安全。把安全能力进一步内置到DNS引擎，通过威胁识别和拦截，对解析请求和结果进行持续研判，使DNS不仅返回结果，还能够尽可能返回可信、安全的结果。

第四道是身份安全。通过身份认证与权限校验，将DNS与准入体系联动，结合终端自动隔离、行为管理等能力形成安全闭环。

同时，面向AI时代新的服务发现和可信访问需求，DNS还需要支持SVCB、HTTPS、CAA、TLSA等新标准记录，为服务发现、证书域名绑定以及AI智能体身份信任提供基础支撑。

由此，DNS安全开始从单点协议防护扩展到从协议、链路、数据到身份的全链条安全治理。

网络基础设施越来越复杂，仅靠人工看告警、查日志、凭经验分析，已经难以适应新的运维要求。

传统模式下，DNS、GSLB、DHCP、NACS等基础设施各自形成日志和告警孤岛，一次故障可能产生数百条告警。运维人员需要人工值守、排障，策略管理、告警管理、日志管理、安全管理等大量规则也依赖人工和脚本维护。

AI时代，需要给同样的网络基础设施“换一套大脑”。ZDNS围绕AI Insight构建网络基础设施智能运维能力，在AI分析决策层引入DNS知识库、Memory记忆中心、Skills技能封装和DNS垂直模型。

其中，DNS知识库通过RAG沉淀长期积累的DNS专家经验；Memory记忆中心保存会话历史和上下文；Skills将DNS诊断、告警分析、配置核验、巡检等专业能力进行封装；DNS垂直模型则可以接入DeepSeek、GPT、Qwen等不同模型，使通用大模型能力与DNS专业知识结合。

在这些能力基础上，可以进一步形成六类场景Agent，包括7×24监控、智能巡检、配置变更、灾备演练、流量调优和资产管理。

整个智能运维过程从数据采集开始，经过异常识别、根因分析、方案推荐，再进入审批执行，并最终将新的处理经验继续沉淀下来。从“被动等告警、分析靠经验、修复靠手工”，进一步走向主动预测、秒级定位和自动接管。

例如，在重大变更或灾备切换前，可以先通过仿真、灾备演练Agent开展预演，提前发现潜在风险；配置发生变化时，也可以利用配置Agent进行风险预判，把问题发现的时间点从“故障发生以后”进一步前移。

当机器和智能体成为新的网络访问主体，DNS面对的不仅是连接数量增长，更是访问频率、线路复杂度、调度对象和安全威胁的全面变化，底层解析能力也需要随之提升。

面向这一需求，ZDNS打造面向AI时代的高性能DNS，以红枫解析引擎为核心，重点提升三方面能力：

1.多线路调度能力提升100倍。面对更加复杂的智能调度场景，使DNS能够承载更大规模的线路策略，为应用、算力及智能体调度提供基础支撑；

2.解析性能提升5倍，达到千万级并发解析能力。通过提升底层解析引擎性能，应对AI时代高频访问以及不断扩大的连接规模；

3.进一步提升威胁处置能力。通过AI驱动的威胁处置和多模免疫安全能力，使高性能不仅体现为“解析得快”，还能够兼顾安全和可信。

在此基础上，网络基础设施还将进一步支撑双栈演进、多云协同和算力调度，并通过AI驱动、智能体协同和自主服务能力，适应AI时代新的网络服务模式。

从IPv6“能用”到“好用”，从应用调度到算力与智能体调度，从单点安全防护到一次解析四重防护，再到AI驱动的智能运维，网络基础设施正在经历一次体系化升级。

根深才叶茂，网强则业兴。面向AI时代，ZDNS将持续强化网络基础设施底座，以更高性能、更强韧性、更可信安全和更智能的运维能力，支撑智能应用不断发展，连接现在、生长未来。