這屆MWC大會，真正的主角可能不是5G-A、6G，也不是AI，而是邊緣計算與邊緣云。

MWC25已開幕，報道團正在巴塞羅那展會現場，給大家呈現一手報道。國內頭部移動通信巨頭，如中國移動領銜的三大運營商、華為、中興等，均在展會現場展出了5G-A、6G相關的技術和產品。近幾年爆火的AI，更是高頻出現。可5G-A/6G也好，AI也好，只是工具，如何發揮其價值，要看使用這些技術的產品或產業。這屆MWC大會上，通信行業軟硬件企業不約而同展示的邊緣計算，就關系到新技術在的落地。

軟硬件企業發力，邊緣計算成了基礎設施

作為國內頭部移動通信企業，中興在MWC25現場展出了全棧智算基礎設施，包括液冷數據中心、智算服務器、通算服務器、無損高速交換等設備，以及可部署滿血版DeepSeek大模型的AiCube訓練推理一體機。

（圖源：攝制）

相較于現有的云側和端側部署AI，能夠充當邊緣數據中心使用的AiCube不僅使用簡單、易操作，而且數據私密性更有保障，靈活性也更好，可滿足企業用戶對于分布式計算和數據安全性的高要求。

以PC為主要業務的聯想，在MWC25大會上除了展出多款AI PC，也推出了市面上首款入門級AI推理服務器ThinkEdge SE100，并喊出了「重新定義AI靈活性和效率」的口號。

ThinkEdge SE100的體積比傳統服務器小85%，擁有更高的便攜性，支持GPU，且功率僅為140W，插電即可用，可在任何地區實現企業級AI。其低成本的特性，即便是小型企業也能承擔得起，出色的抗震性和防粉塵設計，則令ThinkEdge SE100能夠適應更多環境。

最關鍵的是可混合云部署和機器學習的特性，能夠將計算、存儲、網絡等服務下沉至邊緣節點，為用戶提供接近本地化的云服務，也能進行分布式計算，提高資源的利用效率。

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與大名鼎鼎的中興、聯想相比，廣和通在普通消費者群體中的名氣要小很多，但同樣實力不凡。廣和通在MWC25大會上公布了全矩陣AI模組及解決方案「星云」系列。該系列產品嚴格來說屬于端側AI，算力覆蓋1T-50T多種配置，支持運行通義千問、DeepSeek不同參數量的大模型。

例如18T算力的版本，可端側運行70億參數的AI大模型，3.2T算力的版本，則僅能滿足輕量化AI任務。的確，限于成本、體積等等因素，純粹的端側AI難以運行參數量較大的AI大模型，尤其是對于企業用戶而言，一旦多人同時需要使用AI，端側AI的算力資源很難滿足需求。

過去因算力、隱私安全、數據傳輸效率的影響，邊緣計算設備份額不斷增長，卻尚未達到爆發的臨界點。如今，即將普及的5G-A和已啟動標準化項目的6G，或將成為邊緣計算爆發的推動力。聯想表示，預計到2030年，邊緣市場將保持近37%的增長速率。

但未來的邊緣計算不會純粹在邊緣設備進行AI訓練和推理，大概率會以小規模數據中心或云節點的形式部署在網絡邊緣，為周邊的用戶和設備提供云服務，支持多種應用、大模型的部署和推理。

通信新技術賦能，邊緣云或成AI落地最優解？

AI大模型造成的沖擊，已影響到了各行各業，但如何高效率、高安全、低成本部署和使用AI大模型依然是困擾企業的難題。使用率較高的云側AI大模型數據需要上傳至云端，存在泄露的風險，延遲也相對較高。端側AI可以避免數據上傳，可本體部署參數量大的AI大模型成本太高，且不利于算力資源分配。

邊緣計算則是指靠近數據源或用戶的算力節點，具備延遲低、響應速度快的特性，能夠承擔即時性較強的任務，也能保障用戶的數據安全。分布式架構則令邊緣計算能夠更高效地利用資源，即便部分邊緣節點出現故障，也不會導致整個邊緣計算系統崩潰。

邊緣云則將云計算的能力延伸至網絡邊緣，與中心云和物聯網形成「云邊端三體協同」，兼顧邊緣計算低延遲、快速響應特性的同時，還可以實現數據本地化、分布式計算，以及擁有極高的自由度。

邊緣云是一個集存儲、網絡、平臺服務于一體的小型數據中心，將在工業自動化、交通、智慧城市、自動駕駛等領域發揮極大作用。但數據仍需上傳至云端節點的問題，導致其在處理數據量較大的任務時，對于網絡會有較高要求，而5G-A和6G則恰好為邊緣云數據傳輸提供了基礎保障。

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在MWC25大會上，芯片廠商高通不僅發布了支持5G-A的X85基帶，還公布了第四代躍龍平臺，并將與IBM合作，基于5G-A和AI技術，將企業級生成式AI從云端拓展至邊緣。聯發科則表示，通過混合計算將設備云變成邊緣云，是6G時代的關鍵組件。移動通信巨頭中國移動則以上下行三載波聚合方案，提升了5G-A的傳輸速率和系統容量，并以AI技術對數據傳輸進行智能感知和調控。

在5G-A技術的加持下，邊緣計算將為邊緣云提供本地化數據處理的核心技術支撐，邊緣云則將通過云計算資源整合，拓展邊緣計算能力的邊界。

對于企業而言，靠近節點的邊緣云可以有效提高數據交互和AI推理的即時性與效率，并保障信息安全。響應速度要求較高的智慧城市、工業自動化、自動駕駛等場景，邊緣云比傳統的云計算更加可靠、高效。

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另外，AI大模型紛紛開源，也將成為助力邊緣云普及的重要因素。以DeepSeek-R1模型為例，由于其可以免費商用，企業無需支付巨額成本，還能使用數據對其進行特定訓練，從而提高模型的專業性。

還有一些企業針對專業場景開發出了開源模型，如百川智能的Baichuan4-Finance，專注金融領域，可免費商用。這些大模型的到來，將進一步降低中小型企業部署端側AI、邊緣計算、邊緣云的成本。

邊緣云，終將影響每一個人的生活

在MWC25上，通信企業介紹5G-A和6G時，普遍圍繞B端場景，強調這些技術在B端的作用。邊緣計算和邊緣云同樣如此，聯想、中興都認為邊緣計算設備可以降低中小型企業的負擔，但較少被提及的C端場景，邊緣云同樣有不少作用。

例如云游戲行業可以將游戲渲染分配至距離用戶較近的節點，天翼云游戲便通過邊緣云實現了云電競，帶給用戶畫質更清晰、幀率更高、延遲更低的游戲體驗。之前因技術不成熟，云手機存在延遲高、服務器卡頓等問題，以失敗告終。基于邊緣云，這些問題同樣可以改善，低延遲、高性能的云手機將成為可能。

不只是手機，在超快速的5G-A、6G網絡，以及低成本AI方案的加持下，未來電視、筆記本電腦等諸多產品可以實現云端化，本地設備將不再需要性能強大的芯片、超大容量的內存和閃存。以邊緣云和AI兩大技術，智能調控云設備占用的資源，能夠大幅降低用戶使用高性能設備的成本。

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5G廣泛部署至今時間已經不短了，但對于我們生活造成的影響卻不夠大，原因或許在于適合5G技術的其他產業尚未成熟。如今AI、邊緣計算、邊緣云的到來，對于數據傳輸速率、延遲的要求越來越高，或將在C端場景發揮出5G、5G-A，乃至未來登場的6G的價值。

得益于新通信技術高帶寬、低延遲的特性，邊緣云將同時賦能B端和C端場景，實現部分設備云端化。價值不斷被挖掘的邊緣云，也將有機會高速發展，與邊緣計算、云計算形成互補，處理復雜度相對較低、即時性要求較高的任務。AI大模型還可以在云計算平臺完成訓練任務后，配置到邊緣云平臺，以實現低成本、低延遲推理。

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