在生成式 AI 规模化落地的当下，计算效率成为企业数字化转型的核心瓶颈。传统集中式云服务因数据传输距离长、算力调度滞后、“多云” 协同难等问题，难以满足 AI 推理低时延、高并发、低成本的计算需求。边缘服务凭借 “就近计算” 的核心特性，将计算节点部署在靠近用户或数据源的位置，从根本上优化计算链路，降低算力损耗。

　　近期，Akamai联合 IDC 发布的一项研究报告发现，随着生成式 AI 成为企业运营不可或缺的一部分，企业不得不重新思考改进过时的基础架构模式。

　　Akamai亚太区与全球云架构师团队总监李文涛在接受《中国经营报》记者采访时表示，边缘计算正成为下一代数字创新的前沿领域。推动着“边缘演进”趋势，企业迫切需要采用变革性方法构建高可靠性、面向未来的数字生态系统。我们认为，未来企业亟须构建现代化数字基座，该基座整合了“云—核心—边缘计算”的基础设施，将智能服务部署在更靠近用户与应用的位置。

　　现有云架构缺陷暴露

　　过去几年，AI从实验室“黑科技”变成企业转型的战略必选项。生成式AI通过自动生成文本、代码、图像，提升创造与知识生产力，其问世让整个社会对于算力的需求实现了质的飞跃，尤其是在生成式AI快速发展的当下，AI已经从大模型走向了智能体、具身智能的时代。每个企业、每个人对智算的需求都日益增长。

　　上述研究报告指出，目前，亚太地区31%的受访机构已将生成式AI应用部署到生产环境中。同时，64%的机构正处于测试或试点阶段，在面向客户和内部用例中试用生成式AI。

　　然而，这种快速发展的势头暴露了现有云架构中的严重缺陷。

　　当前集中式云架构在应对海量智能计算需求时，面临着显著的算力瓶颈和传输延迟问题。当生成式AI应用从单一任务转向多模态交互的复杂场景时，数据在核心云与终端设备之间的长距离传输导致实时性显著降低。在对延迟敏感的金融交易、工业控制等场景中，甚至可能出现业务中断的风险。

　　不仅如此，企业因工具不一致、数据管理分散以及跨平台维护最新系统的挑战而难以管理多云环境。

　　“更大的挑战在于出海环境中，海外各国存在异构的运营商网络与云环境，如何通过技术手段实现多云间的网络连接及AI负载在多云间的无缝数据传输，是企业需重点考虑的问题。”李文涛强调，“从我们与IDC的调研报告来看，亚太区企业（尤其是中国出海企业）正面临网络高延迟、跨境合规、成本敏感等挑战。传统云计算厂商将基础设施集中在少数区域性数据中心的模式，已越来越不适应需要实时推理及本地数据合规的AI服务场景。”

　　此外，随着生成式AI从实验室转向生产环境，亚太地区的企业正面临遗留基础设施的限制。

　　许多企业的原有IT架构是基于传统业务需求构建的，难以快速适配生成式AI应用对算力、网络带宽及数据处理能力的爆发式需求。老旧的数据中心设备无法提供足够的GPU资源来支持大规模的AI模型训练与推理；遗留系统与新的AI框架和工具链存在兼容性问题，导致开发效率低下，运维成本大幅增加。

　　“从亚太地区整体来看，部分国家的企业因此前较多采用私有数据中心部署模式，面临更严峻的遗留基础设施问题。”李文涛举例道，“例如，GPU更新换代迅速，即使是三四年前的高端GPU，如今性能也已相对落后。”

　　边缘计算市场增长显著

　　根据《边缘演进：从核心到边缘驱动成功》研究报告显示，亚太地区企业正意识到，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。企业必须重新思考和加强基础设施策略，将边缘服务纳入其中，以保持竞争力、满足合规要求，并为实际的人工智能部署做好准备。

　　边缘计算是一种在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储和应用核心能力的开放平台。它能够就近提供边缘智能服务，以满足行业数字化转型在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能以及安全与隐私保护等方面的关键需求。简而言之，边缘计算就是在更靠近物联网终端的网络边缘提供数据计算服务。

　　对此，李文涛表示，随着生成式AI及其他新AI技术的应用，大家逐渐意识到未来边缘服务及靠近AI用户侧的“云”支撑愈发重要。原因主要有两点：一是性能需求，当前许多AI推理服务需要更高的实时性和更快的响应速度，例如智能驾驶、IoT服务等，都需要靠近用户的实时数据处理；二是安全性考虑，很多时候我们不希望将分布式数据回传到中心点处理，出于数据主权或个人隐私保护需求，更倾向于在靠近用户侧甚至用户设备上进行相关AI处理。

　　实际上，在边缘服务的技术布局上，部分企业较早意识到分布式计算的潜力，通过长期建设形成了覆盖广泛的边缘网络。其网络架构通常融合云服务、安全服务和内容分发能力，节点分布于全球多个国家的运营商网络中，边缘节点与核心计算节点相互配合，形成分布式处理体系。这种架构的优势在于，能够根据用户地理位置和业务需求，实现数据的就近处理，从而降低时延并提升服务稳定性。

　　根据 IDC 的《2025 年全球边缘支出指南——预测》，到 2028 年，边缘的公有云服务的年复合增长率 (CAGR) 将达到 17%，总支出预计达到 290 亿美元。此外，IDC 在研究报告中预测，到 2027 年，80% 的CIO将从云服务转向边缘服务，以满足 AI 推理的性能和合规性需求。这一转变标志着报告中提到的“边缘演进”的出现。

　　对于中国市场，李文涛表示，中国市场也呈现类似趋势，从数据来看，中国受访企业对云的采用率更高。目前边缘服务基本以云和IaaS形式交付，这一趋势在中国也更为显著。这也凸显了中国企业数字化创新能力在亚太区乃至全球的领先地位，尤其在边缘计算技术与能力的采用上。

　　“随着边缘计算及边缘AI部署的发展，我们也将帮助中国企业将推理能力及AI相关能力推向海外，这一定位始终未变。”Akamai北亚区技术总监刘烨表示，“过去20年，Akamai一直是帮助中国企业‘出海’的技术合作伙伴。关于在企业出海过程中的角色定位，我们更倾向于‘技术合作伙伴’这一描述——过去通过内容分发将内容推向全球，十年前通过安全解决方案为中国企业出海提供防护，如今在AI领域，‘安全’仍是关键，助力保障大模型及推理基础设施的安全。”