生成式AI对企业的影响与采纳现状 - 79%的中国受访企业认为生成式AI已经或将在未来18个月内对其业务产生颠覆性影响，该比例高于亚太平均水平12个百分点 [2] - 37%的受访企业已将生成式AI应用部署到生产环境，另有61%的企业正处于技术测试与概念验证阶段，表明AI落地已从“PPT阶段”进入“实战阶段” [2] - 2023至2024年的核心关键词是“大模型参数竞赛”，而2025年的关键词已转向“场景落地”，企业核心诉求是如何让AI真正解决业务问题 [2] 集中式云架构的瓶颈与边缘计算的必要性 - 仅靠集中式云架构无法满足日益增长的规模、速度和合规性需求，企业必须将边缘服务纳入基础设施策略以保持竞争力 [2] - 37%已部署GenAI的企业中，超60%反馈“实时交互类应用响应延迟超预期”，例如电商虚拟试衣间的单次交互延迟达2-3秒，导致转化率较预期下降40% [4] - AI推理产生的海量数据回传至核心云导致带宽成本激增，数据在边缘源头处理可减少70%的核心云传输量，为某制造企业每年节省近百万带宽费用 [4][6] - 72%的出海企业因“数据出境”合规要求被迫放弃核心云集中处理模式 [4] 下一代数字基座：核心云与边缘计算的协同 - 未来企业亟需构建整合“云-核心-边缘计算”的现代化数字基座，将智能服务部署在更靠近用户与应用的位置 [3][5] - 生成式AI需要“核心云训练+边缘推理”的协同模式，核心云负责大规模模型训练，边缘负责实时推理与用户交互 [5] - 边缘计算能够实现基础设施的分布式部署，降低实时应用的延迟，缓解网络不稳定问题，并让企业更快应对商业环境变化 [5] 边缘计算的市场规模与性能优势 - 2024年全球边缘云市场规模达1851亿元，中国占比约70%，预计2029年市场规模将达370亿元，复合年增长率为22.9% [6] - 核心云处理一次电商AI推荐的平均时延约为200300ms，而边缘节点处理时延可降至2050ms [6] - IDC预测到2027年，80%亚太地区的CIO将依赖边缘服务支撑AI工作负载 [6] 边缘IT投资的未来方向 - 未来18个月内，边缘IT投资将向四个方向倾斜：支持数字化运营（如AI、物联网及智能监控）；保障与核心或云端资源断开连接时的业务连续性；支持偏远地区业务运营；降低连接成本 [7] - 生成式AI与边缘计算的融合，弥合了集中式云资源与分布式边缘环境之间的鸿沟，同时保障可扩展性和性能 [10] 建设AI就绪型基础设施的六大支柱 - AI就绪：通过边缘节点部署轻量级GPU模块使AI推理效率提升3-5倍；零售企业通过边缘AI实时分析用户行为，推送定制化商品推荐，转化率较传统模式提高58% [12] - GenAI部署：61%处于测试阶段的企业意识到千亿参数级大模型无法直接落地边缘场景，需通过模型压缩、量化等技术适配边缘算力；企业应重点布局边缘级GPU、异构计算芯片和分布式存储节点 [14] - 现代化边缘IT：某汽车厂商通过车载边缘设备实时处理路况视频数据，仅将异常事件分析结果上传云端，数据传输量减少92%，同时实现毫秒级响应 [15] - 边缘优化架构：提出三层架构解决方案——接入层支持5G、Wi-Fi6等多网络接入；算力层构建“边缘节点-区域中心-核心云”三级算力池；管理层通过统一平台实现可视化管控 [16] - 云端到边缘：83%的企业希望将现有公有云服务扩展至边缘，关键在于API标准化和数据一致性；企业可将核心云的模型、数据无缝同步至边缘节点，无需重构现有IT架构 [17] - 自主运营：通过边缘AI实现智能监控（异常预警准确率达95%）、自动调度（资源利用率提升30%）和自愈修复（业务中断时间控制在秒级） [18]