生成式AI对企业的影响与采纳现状 - 79%的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 [1] - 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 [1] - 行业焦点已从2023-2024年的"大模型参数竞赛"转向2025年的"场景落地" [1] 集中式云架构的瓶颈与挑战 - 企业意识到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 [1] - 37%已部署生成式AI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单次交互延迟达2-3秒，导致转化率较预期下降40% [3] - AI推理数据回传至核心云导致带宽成本激增，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 [3] 边缘计算的兴起与市场前景 - 未来数字基座需整合云、核心与边缘计算，将智能服务部署在更靠近用户的位置 [2][4] - 边缘计算能够降低实时应用延迟，缓解网络不稳定问题，提升企业应对商业环境变化的能力 [4] - 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22.9% [5] 边缘计算的技术优势与投资趋势 - 边缘节点处理AI推理的时延可从核心云的200-300ms降至20-50ms，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 [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] - 未来18个月内，边缘IT投资将向支持数字化运营、保障业务连续性、支持偏远地区运营及降低连接成本四个方向倾斜 [7] 生成式AI与边缘计算的融合 - 多个边缘应用场景正推动生成式AI加速计算资源（如GPU）的部署，以支持高性能应用和可扩展性 [9] - 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 [9] AI就绪型基础设施的六大支柱 - 支柱一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实时分析用户行为可使转化率较传统模式提高58% [11][12] - 支柱二GenAI部署：61%处于测试阶段的企业意识到需通过模型压缩、量化等技术适配边缘算力，需重点布局边缘级GPU、异构计算芯片和分布式存储节点 [13] - 支柱三现代化边缘IT：将90%的实时AI任务在边缘完成，某汽车厂商通过该方式使数据传输量减少92%并实现毫秒级响应 [14] - 支柱四边缘优化架构：通过接入层、算力层和管理层三层架构解决分布式资源统一调度问题，避免边缘孤岛 [15] - 支柱五云端到边缘：83%的企业希望将现有公有云服务扩展至边缘，关键在于实现API标准化和数据一致性 [16] - 支柱六自主运营：通过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） [17][18]