網宿科技：AI將引領邊緣計算市場增長，智能硬件或成殺手級應用入口

　　近日，全球領先的邊緣計算服務商網宿科技發布了首份《邊緣計算市場實踐與洞察報告》，深入分析了邊緣計算的落地現狀以及未來趨勢。

　　網宿科技邊緣平臺資深架構師陳云輝解讀報告時指出，邊緣計算已經成為數字化、智能化進程中的重要支撐技術。伴隨IoT產業成熟、AI時代到來，邊緣計算的需求將越發涌現，市場前景更為可觀。

　　AI帶來對邊緣計算的算力和推理需求

　　《報告》基于網宿科技多年的市場實踐與洞察，分析了當前邊緣計算的落地現狀。《報告》顯示，從邊緣計算的主要產品形態來看，邊緣云方面，邊緣計算已經在實時音視頻交互、CDN、云游戲、AR/VR等方面成熟應用。邊緣云安全方面，將邊緣與安全結合成為產業共識，諸如SASE架構已被廣泛部署。在物聯網領域，邊緣智能解決方案也在工業制造、交通運輸、畜牧養殖、智慧城市等場景中實現了應用創新。

　　物聯網是邊緣計算需求最為旺盛的場景之一，隨著IoT產業的成熟，市場會逐步形成垂直行業的邊緣智能解決方案，屆時技術門檻和成本降低，邊緣計算的需求也將順勢增長。

　　根據MarketsandMarkets報告顯示，全球邊緣計算市場規模將從2023年的600億美元增長至2029年的1106億美元，CAGR達到13%。在國內，IDC報告顯示，2023下半年，中國邊緣云市場規模總計62.6億元，同比增速36.1%，增速超出預期。

　　對于驅動市場增長的因素，《報告》指出主要有四個方面，一是IoT產業落地成熟引領邊緣計算增長，二是云原生技術應用帶來邊緣云剛需，三是AI大模型為邊緣計算開辟新的商業機遇，四是生成式AI威脅推動云邊端一體化安全能力的建設。

　　陳云輝表示，現在AI發展有兩大趨勢，一是在中心部署的大模型，會往越來越智能、參數越來越大的方向發展，一個是在端側部署小模型，比如手機廠商在做的端側模型，參數要夠小同時性能也要滿足一定的程度。而我們認為，AI大模型不只是做端和中心，邊緣也有機會。

　　其分析，比如GPT-4o的發布，多了一些多模態、人機自然交互的體驗，核心特點除了模型能力本身的提升外，最重要的就是實時性，邊緣計算的優勢就在于低時延，可以在其中發揮作用。另外，手機設備GPU算力有限，對于部分場景，算力需要外溢，相較于外溢到中心，時延可能要1-2秒，而外溢到邊緣側，位置距離用戶更近，時延可能在幾百毫秒，才能滿足用戶對生成式AI實時性互動的需求，體驗更自然。

　　“所以整體來看，AI對邊緣計算有兩塊需求，一個是算力，另一個是推理。推理模型需要部署在邊緣側，未來推理與迭代將在云-邊-端呈現梯次分布，所以云邊端一體化架構也是AI大模型發展的一個趨勢。”陳云輝表示。

　　智能硬件或成殺手級AI應用入口

　　此次《報告》發布會上，陳云輝與邊緣計算社區創始人史皓天還就業界所關心的殺手級AI應用等話題進行了探討。

　　在陳云輝看來，盡管AI在諸多方面的應用已經如火如荼，但真正意義上的殺手級AI應用尚未出現。

　　比如To C層面，AI搜索、AI角色扮演、AI陪伴等，雖然流量大、用戶多，但商業閉環尚未形成，用戶留存率也有待提高。此外，AI PPT、AI電商生圖等生產力工具，已經實現部分商業閉環，不過目前仍處在市場推廣階段。To B層面，企業內部的AI知識庫面臨幻覺問題，以及數據隱私和私有化部署成本問題，性能和效果達不到AI數字員工的理想狀態，殺手級應用也暫時還未出現。

　　對于殺手級AI應用何時涌現，陳云輝認為，智能穿戴和AI硬件領域將可能出現殺手級應用，并隨之帶來對邊緣計算的大量需求。

　　“隨著模型能力不斷升級，達到比較好的性能和效果，同時推理成本下降，再疊加AI硬件的成熟，將給整個產業帶來更大的想象空間。比如AR/VR眼鏡、AI耳機要求實時交互，并且搭載語音、視頻等豐富內容，對算力要求極高，端側算力有限，邊緣側將是提供算力承載的理想位置。”陳云輝進一步指出。

　　據悉，目前網宿科技已經在邊緣AI領域進行了深入布局，推出了包括Serverless GPU、邊緣AI網關、邊緣模型微調與推理服務在內的邊緣AI產品。

　　未來，網宿科技還將面向AI繼續投入，一是持續加強建設算力網絡和平臺能力，降低AI技術的使用門檻，服務AI規模化普及;其次將關注智能硬件的發展，投入邊緣計算資源建設以及云邊端整體能力的建設，協同行業伙伴探索XR應用的落地。最后，面對AI加劇威脅形勢，網宿科技還將以AI驅動安全，全方位提升邊緣安全能力。