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，79%的受访中国企业认为生成式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。目前已有37%的企业将生成式AI应用于生产环境，61%处于技术测试阶段，标志着AI应用从概念验证转向规模化落地。
企业AI部署正经历战略转型。2023-2024年行业聚焦"大模型参数竞赛"，企业竞相追逐千亿级参数和多模态能力；进入2025年，核心诉求转向场景落地，如何通过AI解决实际业务问题成为关键。亚太地区企业逐渐意识到，传统集中式云架构难以满足规模扩张、响应速度和合规要求，必须重构基础设施以保持竞争力。
Akamai亚太区云架构师团队总监李文涛指出："现代化数字基座需要整合云-核心-边缘计算，将智能服务部署在更靠近用户的位置。"数据显示，中国企业普遍存在"公有云依赖"特征，但GenAI的崛起暴露了这种模式的局限性。37%已部署GenAI的企业中，超过60%反映实时交互应用存在延迟问题，某电商虚拟试衣间因2-3秒的延迟导致转化率下降40%。
成本与合规成为AI落地的双重挑战。海量AI推理数据回传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集中处理模式。李文涛强调："公有云不是不够好，而是不够近。未来需要'核心云训练+边缘推理'的协同架构。"这种模式将模型训练放在核心云，实时推理和用户交互放在边缘端。
边缘计算正成为重构数字底座的核心技术。智研咨询数据显示，2024年全球边缘云市场规模达1851亿元，中国占比约70%，预计2029年将达370亿元，复合增长率22.9%。IDC预测，到2027年80%的亚太CIO将依赖边缘服务支撑AI工作负载。以AI推理为例，边缘节点处理时延可降至20-50ms，较核心云降低80%，某制造企业通过边缘处理减少70%核心云传输量，年节省带宽费用近百万元。
报告提出建设AI就绪型基础设施的六大支柱：
第一支柱强调基础设施需主动适配AI，通过边缘部署轻量级GPU使推理效率提升3-5倍，某零售企业通过边缘AI实现个性化推荐，转化率提高58%。
第二支柱指出GenAI部署转向边缘适配，61%的测试企业采用模型压缩技术适配边缘算力，建议重点投资边缘GPU、异构计算芯片和分布式存储。
第三支柱的现代化边缘IT实现数据源头处理，某汽车厂商通过车载边缘设备处理路况视频，数据传输量减少92%，自动驾驶响应达毫秒级。
第四支柱构建边缘优化架构，通过"边缘节点-区域中心-核心云"三级算力池解决分布式资源调度问题。
第五支柱实现云端能力延伸，83%企业希望将公有云服务扩展至边缘，Akamai与主流云厂商的合作验证了这一路径的可行性。
第六支柱的自主运营通过AI实现基础设施自动化管理，智能监控准确率达95%，资源利用率提升30%，故障自愈时间控制在秒级。
报告预测，未来18个月边缘IT投资将集中于数字化运营支持、断连保障、偏远地区业务和降低连接成本四个方向。生成式AI与边缘计算的融合正在重塑数字生态系统，这种变革不仅关乎技术架构，更决定着企业能否将技术优势转化为商业胜势。
