边缘计算新时代：AI规模化应用的突破点何在？

在近日举办的英特尔新质生产力技术生态大会上，英特尔市场营销集团副总裁、中国区OEM & ODM销售事业部总经理郭威指出，数字化浪潮汹涌澎湃，带来前所未有的数据洪流，推动计算模式从云向端发展，并促使云与端的界限日益模糊，呈现出两者融合的趋势。在这一背景下，边缘计算迅速崛起，成为数据处理的重要模式。预计到2027年，50%的关键企业应用将迁移到边缘运行，全球边缘计算市场规模也将持续扩张。

AI在边缘计算领域的应用展现出强劲势头。尽管目前AI应用主要集中在云端，但出于成本、时效性和安全性等方面的考虑，AI向边缘下沉的趋势日益明显。到2026年，50%的全球边缘部署预计将包含AI。生成式AI在各行业的应用不断落地，企业积极利用大模型技术解决商业挑战，推动了一系列创新成果，大模型商用正进入规模化发展的关键阶段。

然而，边缘AI的部署并非一帆风顺，面临着诸多挑战。首先，硬件成本、部署费用以及能源消耗等额外成本投入，让企业需要在价值、质量和成本之间做出权衡。其次，技术层面的复杂性也是一大难题，“模型幻觉”等问题时有发生，影响AI模型的准确性。此外，边缘应用场景的多样性和碎片化，使得每个场景都有其独特的需求和限制，这为边缘AI的部署带来了巨大挑战。

面对这些挑战，英特尔提出了三大策略，助力边缘AI规模化发展。首先，英特尔专为边缘设计的多样硬件产品组合，如英特尔® 酷睿™ 处理器，为日常的工作负载提供了卓越的性能；英特尔® 酷睿™ Ultra处理器则集成了NPU（神经网络处理单元），为多种应用场景提供了更强大的算力支持。此外，英特尔凌动® 处理器、英特尔锐炫™ GPU For the Edge、英特尔® 至强® 6 处理器，以及专为加速深度学习训练和推理而设计的英特尔® Gaudi 处理器等，为客户提供了丰富的选择，使客户以较低成本满足多样化负载和碎片化应用成为可能。其提供的OpenVINO™和oneAPI™等工具集，以及TensorFlow、Hugging Face、PyTorch和DeepSpeed等主流AI模型和框架，为开发者在英特尔平台上优化和部署AI应用提供了有力支持。最后，英特尔以场景驱动创新，携手生态伙伴共同探索未来市场。通过与合作伙伴深入挖掘行业场景需求，打造定制化的垂直行业AI解决方案，满足零售、工业、教育、医疗、能源和交通等不同领域的特定需求。

在云、边、端融合的趋势下，英特尔凭借CPU、GPU与NPU的强强联合筑牢算力底座，以开放平台和生态推动技术创新与产业发展。未来，随着更多行业企业轻松拥抱AI技术，生成式AI及大模型应用将迈向规模化发展的新阶段，推动业界走向更加智能、高效与可持续的未来。