生成式AI的興起正在重塑各行各業(yè)， 為技術(shù)創(chuàng)新、流程自動(dòng)化與客戶交互體驗(yàn)帶來前所未有的機(jī)遇。

阿卡邁(Akamai Technologies) 與IDC聯(lián)合發(fā)布的最新研報(bào)顯示：79%的受訪企業(yè)認(rèn)為，生成式AI已經(jīng)或?qū)⒃谖磥?8個(gè)月內(nèi)對(duì)其業(yè)務(wù)產(chǎn)生顛覆性影響。其中，37%的受訪企業(yè)已將生成式AI應(yīng)用部署到生產(chǎn)環(huán)境，另有61%的企業(yè)正處于技術(shù)測(cè)試與概念驗(yàn)證階段。

關(guān)于生成式AI，這三個(gè)問題仍然是關(guān)鍵。

問題一：邊緣服務(wù)替代傳統(tǒng)云服務(wù)，會(huì)影響到誰？

根據(jù)報(bào)告預(yù)測(cè)，到2027年，80%的CIO（首席信息官）將采用邊緣服務(wù)來代替?zhèn)鹘y(tǒng)云服務(wù)。隨著生成式AI等新AI技術(shù)的應(yīng)用，邊緣服務(wù)及靠近AI用戶側(cè)的“云”支撐的重要性愈發(fā)凸顯。邊緣服務(wù)是一種分布式計(jì)算模式，其核心在于將計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)功能從云端數(shù)據(jù)中心遷移到網(wǎng)絡(luò)的邏輯邊緣（如路由器、交換機(jī)或?qū)Ｓ梅?wù)器節(jié)點(diǎn)），從而縮短數(shù)據(jù)傳輸距離。

從性能需求角度來看，當(dāng)前許多AI推理服務(wù)，如未來的智能駕駛、IoT（物聯(lián)網(wǎng)）服務(wù)等，需要更高的實(shí)時(shí)性和更快的響應(yīng)速度。邊緣服務(wù)能夠?qū)⒂?jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)靠近用戶端，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，從而滿足這些應(yīng)用對(duì)實(shí)時(shí)性的嚴(yán)格要求。例如，在智能駕駛場景中，車輛需要實(shí)時(shí)處理大量的傳感器數(shù)據(jù)，做出及時(shí)的決策，邊緣服務(wù)可以確保數(shù)據(jù)的快速處理和響應(yīng)，保障行車安全。

在安全性考慮方面，出于數(shù)據(jù)主權(quán)或個(gè)人隱私保護(hù)需求，很多時(shí)候企業(yè)不希望將分布式數(shù)據(jù)回傳到中心點(diǎn)處理，更傾向于在靠近用戶側(cè)甚至用戶設(shè)備上進(jìn)行相關(guān)AI處理。邊緣服務(wù)可以在本地完成數(shù)據(jù)的處理和分析，避免了數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全風(fēng)險(xiǎn)，更好地保護(hù)用戶的數(shù)據(jù)隱私。

然而，這一趨勢(shì)也帶來了挑戰(zhàn)。Akamai亞太區(qū)與全球云架構(gòu)師團(tuán)隊(duì)總監(jiān)李文濤表示，全球沒有一家云廠商能覆蓋所有地區(qū)的邊緣場景，因此“多云”采用將是重要趨勢(shì)。企業(yè)的CIO、CTO（首席技術(shù)官）需要考慮選擇合適的邊緣服務(wù)，以滿足AI應(yīng)用的性能、實(shí)時(shí)性及數(shù)據(jù)隱私保護(hù)需求，并兼顧“多云”兼容性，這樣才能構(gòu)建完整的端到端平臺(tái)，支撐未來創(chuàng)新業(yè)務(wù)部署。

問題二：中國市場采用邊緣計(jì)算，遇到哪些機(jī)遇與挑戰(zhàn)？

報(bào)告還將驅(qū)動(dòng)生成式AI部署的關(guān)鍵邊緣應(yīng)用場景進(jìn)行了排序：生成式AI在邊緣的部署是最普遍的場景；其次是預(yù)測(cè)式AI，用于業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)及未來數(shù)據(jù)推斷等；第三類是視頻編輯、視頻處理、圖形與仿真CGI等場景。最后，還有解釋性AI、遠(yuǎn)程信號(hào)采集與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，以及與運(yùn)營技術(shù)相關(guān)的邊緣AI場景。

中國企業(yè)在采用邊緣計(jì)算時(shí)，面臨著獨(dú)特的機(jī)遇。邊緣計(jì)算可支撐中國企業(yè)更好地“出海”，在全球范圍內(nèi)提供更具競爭力的AI相關(guān)應(yīng)用。結(jié)合強(qiáng)大的本地化創(chuàng)新能力，將為中國企業(yè)出海帶來更多新商機(jī)與業(yè)務(wù)場景。例如，中國出海企業(yè)可以利用邊緣計(jì)算在海外市場提供低延遲、高可靠的服務(wù)，滿足當(dāng)?shù)赜脩舻男枨螅嵘脩趔w驗(yàn)，從而增強(qiáng)市場競爭力。

挑戰(zhàn)也同時(shí)存在。報(bào)告顯示，中國企業(yè)出海常面臨合規(guī)性及數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問題，在AI背景下尤為突出。AI推理過程涉及用戶數(shù)據(jù)交互，尤其是生成式AI可能涉及個(gè)人數(shù)據(jù)交互等場景，這對(duì)邊緣計(jì)算的需求更高，需確保在用戶本地或本國完成相關(guān)AI服務(wù)，滿足“數(shù)據(jù)不離境”的合規(guī)要求。這就要求企業(yè)在采用邊緣計(jì)算時(shí)，要充分考慮不同國家和地區(qū)的法律法規(guī)，確保數(shù)據(jù)的安全和合規(guī)。此外，雖然邊緣計(jì)算可通過全球范圍內(nèi)的就近計(jì)算，提供更優(yōu)的推理時(shí)延和用戶體驗(yàn)，但在實(shí)際應(yīng)用中，還需要解決網(wǎng)絡(luò)連接、數(shù)據(jù)傳輸?shù)燃夹g(shù)問題，以確保邊緣計(jì)算的穩(wěn)定運(yùn)行。

Akamai北亞區(qū)技術(shù)總監(jiān)劉燁表示，與AI相關(guān)的安全是近年來的熱門話題。OWASP多年前發(fā)布了各安全領(lǐng)域的TOP10風(fēng)險(xiǎn)，幾年前推出了API（應(yīng)用程序編程接口）相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)清單，而兩年前又針對(duì)LLM大模型發(fā)布了相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)清單。

劉燁指出，AI安全風(fēng)險(xiǎn)主要來自兩個(gè)方面：一是大模型交互與調(diào)用中的風(fēng)險(xiǎn)，許多大模型調(diào)用通過API實(shí)現(xiàn)，需要確保API接口能持續(xù)提供數(shù)據(jù)且不受安全隱患干擾；二是大模型本身帶來的新風(fēng)險(xiǎn)，例如“提示詞注入”攻擊。

除了安全難題，企業(yè)還將面臨著多云復(fù)雜性的管理挑戰(zhàn)。報(bào)告指出，49%的企業(yè)因“多云”復(fù)雜性，難以管理多云環(huán)境，這一挑戰(zhàn)在生成式AI快速發(fā)展的背景下尤為值得關(guān)注。

問題三：中國企業(yè)如何通過邊緣服務(wù)構(gòu)建全球競爭優(yōu)勢(shì)？

報(bào)告顯示，在中國采用生成式AI的企業(yè)中，96%會(huì)利用公有云IaaS承載訓(xùn)練與推理工作負(fù)載，該比例高于亞太地區(qū)平均水平。對(duì)中國企業(yè)而言，邊緣計(jì)算還支撐其更好地“出海”，在全球范圍內(nèi)提供更具競爭力的AI相關(guān)應(yīng)用。結(jié)合強(qiáng)大的本地化創(chuàng)新能力，邊緣AI為中國企業(yè)出海帶來更多新商機(jī)與業(yè)務(wù)場景。

生成式AI的實(shí)時(shí)性要求正迫使企業(yè)放寬部分安全策略的問題，針對(duì)API及大模型交互的安全防護(hù)，并不會(huì)引入用戶可明顯感知的時(shí)延。相反，數(shù)據(jù)中心的分布性、資源就近獲取能力及算力充足性，對(duì)性能的影響更大，安全性并不會(huì)對(duì)生成式AI的交互實(shí)時(shí)性造成影響或引入過多時(shí)延。

報(bào)告顯示，在“多云”管理方面，49%的企業(yè)因“多云”復(fù)雜性難以管理“多云”環(huán)境，在生成式AI快速發(fā)展的背景下，這一挑戰(zhàn)愈發(fā)嚴(yán)峻。對(duì)于亞太地區(qū)企業(yè)面臨的遺留基礎(chǔ)設(shè)施的限制，如GPU更新?lián)Q代迅速等問題，報(bào)告建議企業(yè)優(yōu)先考慮云化部署。

生成式AI的快速發(fā)展，推動(dòng)邊緣服務(wù)從輔助選項(xiàng)變?yōu)閼?zhàn)略必需。如何通過技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)多云間的網(wǎng)絡(luò)連接及AI負(fù)載在多云間的無縫數(shù)據(jù)傳輸，是企業(yè)需重點(diǎn)考慮的問題。隨著生成式AI和邊緣的結(jié)合，中國企業(yè)在“出海”時(shí)已經(jīng)不再單純追求成本優(yōu)勢(shì)，而是希望在智能化體驗(yàn)、服務(wù)實(shí)時(shí)性方面建立競爭壁壘。

（經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng) 李曉丹/文）

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李曉丹

宏觀經(jīng)濟(jì)研究院秘書長