行业趋势：AI计算重心向推理和边缘转移 - AI应用商业模式日渐清晰，应用侧正打开AI基础设施市场全新增量空间的需求[1] - Gartner预计到2028年80%以上的算力将用于推理而不是训练[1] - 推理模型日益复杂和规模扩大导致资源需求持续攀升，限制了集中式推理的可行性[1] - AI产业正从“模型研发”向“场景落地”深度迈进，AI应用向多步骤推理、智能体协作及实时决策演进[2] - 人工智能推理阶段的工作负载规模预计将远超训练阶段，可能达到后者的数十亿倍[2] 边缘计算的市场定位与驱动力 - 边缘计算被看作AI推理规模化落地、实现“机器速度级”响应的关键[1] - 过去边缘计算多作为中心化云的辅助，如今AI推理必须向更靠近用户与设备的网络边缘延伸[1][2] - 智能驾驶、物联网设备交互、电子商务个性化推荐等场景依赖于高速的AI推理响应，成为推动边缘AI部署的关键驱动力[3] - 将计算和数据存储靠近数据源能显著降低网络延迟，提高响应速度，满足智能体时代对实时性的要求[3] 市场规模与增长预测 - 全球边缘人工智能市场规模预计到2032年将超过1400亿美元，较2023年的191亿美元大幅增长[4] - 边缘计算市场在2032年可能达到3.61万亿美元，复合年增长率为30.4%[4] - Google在2025年第二季度月处理Token数达到每月960万亿，相较于2025年5月的480万亿翻了一倍[2] - 截至2025年6月底，中国日均Token消耗量突破30万亿，相较2024年年初的日均1000亿增长300多倍[2] 主要厂商动态与战略布局 - 阿卡迈技术与英伟达联合发布分布式生成式边缘平台Akamai Inference Cloud，专为全球范围的低延迟、实时边缘AI处理而构建[1][5] - 阿卡迈公司构建了覆盖广泛的全球化平台，拥有超过4200个边缘节点，基础设施层已完全就绪[6] - 谷歌、微软、亚马逊等传统云巨头凭借技术实力和用户基础，率先在边缘计算领域展开布局[5] - 国内厂商如华为推出“华为云边缘计算解决方案”，阿里将边缘计算与业务场景紧密结合[5] 平台价值与客户支持 - Akamai Inference Cloud将通过部署在全球数千个节点的AI决策能力，满足日益增长的AI推理算力与性能扩展的需求[5] - 该平台旨在帮助企业在海外更快地部署AI推理相关服务，提升海外市场竞争力[6] - 平台将针对中国企业“出海”的目标市场和技术服务、合规性等痛点，加强对中国客户的支持[6]