IDC最新发布的《边缘进化：从核心到边缘驱动成功》研究报告显示，生成式AI（GenAI）正推动企业从“概念验证”迈向“规模化落地”。在受访的中国企业中，79%认为生成式AI将在未来18个月内对其业务产生颠覆性影响，这一比例较亚太地区平均水平高出12个百分点。其中，37%的企业已将生成式AI部署至生产环境，61%处于技术测试阶段，标志着AI应用进入实质性推进期。
报告指出，2023-2024年企业聚焦“大模型参数竞赛”，追求千亿级参数与多模态能力；而2025年核心诉求已转向“场景落地”，如何通过AI解决实际业务问题成为关键。在此背景下，亚太地区企业面临集中式云架构的局限性——规模扩展、响应速度与合规性需求难以通过传统公有云模式满足，迫使企业重构数字基础设施，将边缘计算纳入战略核心。
Akamai亚太区与全球云架构师团队总监李文涛表示：“未来企业需构建整合‘云-核心-边缘’的现代化数字基座，将智能服务部署在更靠近用户的位置。”这一观点基于企业当前面临的三大挑战：时延、成本与合规性。数据显示，37%已部署GenAI的企业中，超60%反馈实时交互类应用延迟超预期，例如电商虚拟试衣间因核心云推理导致单次交互延迟达2-3秒，转化率下降40%；AI推理产生的海量数据回传至核心云，使带宽成本激增；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，用户隐私数据成为监管焦点。
“公有云并非不够好，而是不够近。”李文涛强调，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，边缘节点承担实时推理与用户交互。这种架构可显著降低时延与成本：以电商AI推荐为例，核心云处理时延约200-300ms，边缘节点可降至20-50ms；数据在边缘源头处理可减少70%的核心云传输量，某制造企业测算显示，此调整每年可节省近百万元带宽费用。
边缘计算的崛起得到市场数据支撑。智研咨询报告显示，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%。IDC预测，2025年边缘IT将成为中国企业IT支出增长最显著的领域，到2027年，80%的亚太地区CIO将依赖边缘服务支撑AI工作负载。
报告提出“面向未来数字基础设施六大核心支柱”，形成从战略到运营的完整闭环。第一支柱“AI就绪”要求基础设施适配AI需求，通过边缘节点部署轻量级GPU模块，使推理效率提升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，转化率提高58%。第二支柱“GenAI部署”强调从“大模型竞赛”转向“边缘适配”，61%的测试阶段企业已通过模型压缩、量化等技术适配边缘算力，硬件投资聚焦边缘级GPU、异构计算芯片与分布式存储节点。
第三支柱“现代化边缘IT”聚焦数据源头价值挖掘，采用“边缘推理优先”策略，将90%的实时AI任务在边缘完成，仅回传结果数据；通过边缘存储分层与计算协同，某汽车厂商实现车载设备实时处理路况视频，数据传输量减少92%，自动驾驶系统响应达毫秒级。第四支柱“边缘优化架构”解决分布式资源统一调度问题，提出“接入层-算力层-管理层”三层架构，支持多网络接入、三级算力池动态分配与统一平台管控。
第五支柱“云端到边缘”强调公有云投资的价值延伸，83%的企业希望将现有公有云服务扩展至边缘，技术突破点包括API标准化与数据一致性。Akamai与AWS、Azure等云厂商的合作验证了这一路径——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IT架构。第六支柱“自主运营”通过AI驱动自动化运维，实现智能监控（异常预警准确率95%）、自动调度（资源利用率提升30%）与自愈修复（业务中断时间控制在秒级）。
