访问与调用海外AI大模型API时，受物理距离以及网络阻断影响，频繁Timeout报错，打断训练流程，研发工作反复中断，效率大幅降低，影响开发测试进度。
部分海外平台服务不稳定，需要频繁切换网络或使用不纯净IP导致API Key 被风控封禁，影响业务连续性。
跨国网络拥塞导致访问OpenAI、Geminin、Claude等API，请求响应慢，代码拉取、模型权重下载速度慢，影响实验效率。
公共代理存在数据泄露风险，不符合企业合规要求；有的团队需自行维护VPN或代理服务器，分散研发精力。
基于SD-WAN软件定义广域网技术，海域云构建了一张覆盖全球核心区域的智能网络，专为研发团队优化跨国访问体验，通过动态路由选择、链路聚合与实时优化，确保企业每一次大模型API调用与工具资源网站访问都如同本地访问般流畅，实现“低延迟、高稳定、高安全”的一站式网络服务。
团队同时使用多个海外AI服务，稳定下载 Hugging Face 权重文件，加速数据集同步。
研发团队在本地开发环境中调用海外大模型API，保障生产环境对海外LLM API的高并发稳定调用。
分布在全球的研发成员流畅访问 GitHub/GitLab等开源社区开发环境，实现大模型高效迭代优化。
企业在云上部署私有化大模型平台，连接海外 Cloud IDE 及开发实例，操作零卡顿。
在全球主要区域部署POP点，研发团队可接入最近节点，减少物理距离带来的延迟。
支持网关/旁挂等部署模式，无需复杂设置，设备接入网络即可实现快速访问。同时与运营商合作，所有海外访问均接受运营商平台监控，跨境访问安全合规。
支持带宽动态调整，应对突发流量（如模型发布时的高并发调用），避免资源浪费， 同时保障高峰期访问稳定性。
提供网络管理平台，可实时监控流量、延迟、带宽使用情况，并可通过QoS策略为不同业务（实时调用、批量传输）分配优先级。
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