近日，2025年世界互联网大会乌镇峰会落幕，作为峰会重要环节的“互联网之光”博览会以“AI共生、智启未来”为主题，汇聚了全球54个国家和地区的670家企业与机构，集中展示人工智能技术赋能实体经济的创新成果。

　　与往年相比，本届展会的一个显著变化是，焦点正从大模型本身的性能竞赛，转向AI如何在实际业务中安全、经济、高效地实现规模化落地。这一转变标志着AI产业正从技术探索期步入商业化应用的“深水区”。

　　AI应用规模化落地将带来新的技术挑战

　　当下，金融服务、智慧交通、智慧零售、个性化教育、娱乐传媒等众多行业的细分场景中已经广泛部署了AI应用，AI应用正从探索阶段向规模化部署发展。然而，随着AI应用在各类业务场景的深度渗透，用户的体验需求越来越高，对于业务节点遍布全国乃至全球的企业，如：大型银行的智慧网点、连锁零售企业的前端门店、物流系统的智能分拣中心，中心式架构需要将数据全部回传至中心机房处理，不可避免地会因网络传输距离带来延迟，使得那些处于网络边缘或偏远地区的业务终端难以获得实时、智能的响应能力。这暴露出传统中心化架构在应对地理分散型业务需求时的力不从心。集中式架构的局限性逐渐凸显，集中式部署架构的响应、扩展、数据管理、成本以及安全合规等综合性问题逐渐浮出水面。

　　对于实时交互性强、高并发访问更集中等业务场景，如在线教育、互动娱乐，公有云部署虽便捷、初始成本低，但其网络延迟和服务稳定性难以满足用户及时响应和稳定扩容的严苛要求。对于数据敏感型行业如：金融、医疗、政务，由于其严格的数据隐私和合规监管要求，往往倾向于采用私有化部署，却面临高昂的GPU硬件投入和专业技术团队建设成本。由此可见，AI规模化落地的核心瓶颈，实质上是在响应速度、数据安全、实施成本与地理覆盖这几个关键维度之间寻求平衡的难题。市场迫切需要一种能够灵活适应不同业务场景需求的柔性化部署方案。

　　边缘AI：开辟性能、效率与成本的平衡路径

　　为应对上述结构性挑战，边缘AI作为破局的关键路径，其价值正迅速获得产业共识。它通过将算力部署在更靠近数据源和业务终端的网络边缘，巧妙地开辟了一条介于公有云与集中式私有化部署之间的“第三条路”。

　　“AI能力正从‘云端集中’向‘边缘下沉’演进，”一位业内专业人士在展会现场指出，“边缘计算能够有效缓解网络延迟，提升数据处理的本地化效率，又能避免一次性重资产投入，这是实现AI普惠的关键路径。”

　　会上，边缘计算厂商网宿科技股份有限公司（以下简称“网宿科技”）展出了“安全+边缘AI服务平台”，为这一难题提供了新的解题思路。该方案通过在全球分布的边缘节点部署AI网关与开源模型，支持企业就近接入多模态模型推理服务。据现场技术人员介绍，该平台已帮助智能硬件企业与零售企业实现语音交互响应速度提升60%，并在一周内零代码搭建出智能客服应用，降低人工成本约40%。

　　AI应用安全风险升级，体系化防御成刚需

　　生成式AI的广泛应用引入了全新的风险维度，如提示词注入、训练数据投毒、模型输出偏见等。这使得安全能力从“附加项”变成了AI应用的“准入证”。博览会上，多家安全厂商均强调需构建“从基础设施到应用层”的全链路防护方案，贯穿AI应用的全生命周期。

　　网宿科技旗下网宿安全提出的“分区分域纵深防御体系”尝试从三个层面切入：在应用层通过大模型WAF与API管控阻断恶意输入；在模型层引入安全评估服务检测逻辑漏洞与合规风险；在算力层通过主机与容器安全产品防御底层入侵。据悉，该方案已应用于医疗器械和AI视觉企业的实际场景中。

　　“AI时代的安全防线必须体系化，”网宿安全产品总监胡钢伟在交流中表示，“仅靠单点防御无法应对快速演进的攻击手法。”

　　从乌镇峰会可以看出，AI产业正从模型创新竞赛转向应用落地深耕。边缘计算与安全体系的结合，为行业提供了规模化部署的新思路。然而，能否在效率、成本与安全之间找到长期平衡点，仍需技术提供方与行业用户共同探索。正如本届大会主题所预示的——“AI共生”之路，才刚刚开始。