在今年的世界移动通信大会(MWC25)上,一个令人瞩目的趋势逐渐显现:尽管5G-A、6G以及人工智能(AI)技术依旧抢眼,但真正的明星或许是被边缘计算和边缘云所占据。
MWC25在巴塞罗那如期举行,雷科技报道团队深入展会现场,带来第一手资讯。国内通信领域的领军企业,包括中国移动带领的三大运营商、华为和中兴等,纷纷展示了5G-A和6G的相关技术和产品。而近年来备受瞩目的AI技术,更是无处不在。然而,无论是5G-A/6G,还是AI,它们都只是工具,其价值在于如何被应用于具体的产品或产业中。在本届MWC大会上,通信行业软硬件企业纷纷展示的边缘计算技术,正是新技术落地应用的关键。
软硬件企业的发力,让边缘计算逐渐成为新型基础设施。中兴在MWC25现场展示了其全栈智算基础设施,涵盖了液冷数据中心、智算服务器、通算服务器以及无损高速交换等设备,还包括可部署满血版DeepSeek大模型的AiCube训练推理一体机。AiCube作为边缘数据中心,不仅操作简单、易于部署,还具备更高的数据私密性和灵活性,能够满足企业用户对于分布式计算和数据安全性的严苛要求。
联想则以PC业务为主打,在MWC25大会上推出了多款AI PC,并发布了市面上首款入门级AI推理服务器ThinkEdge SE100,口号为“重新定义AI灵活性和效率”。ThinkEdge SE100体积小巧,比传统服务器小85%,便于携带,支持GPU,功率仅为140W,插电即用,可在任何地方实现企业级AI。其低成本、出色的抗震性和防粉尘设计,使其能够适应更多环境,尤其是小型企业也能轻松承担。最关键的是,ThinkEdge SE100支持混合云部署和机器学习,能够将计算、存储、网络等服务下沉至边缘节点,为用户提供接近本地化的云服务,同时实现分布式计算,提高资源利用效率。
虽然广和通在普通消费者中的知名度不如中兴和联想,但其实力同样不容小觑。广和通在MWC25大会上发布了全矩阵AI模组及解决方案“星云”系列,算力覆盖1T-50T多种配置,支持运行通义千问、DeepSeek等大模型。尽管受限于成本和体积等因素,纯粹的端侧AI难以运行参数量较大的模型,但对于企业用户而言,端侧AI在多人同时使用时的算力资源不足问题,将通过边缘计算得到缓解。
边缘计算设备市场份额持续增长,但尚未达到爆发的临界点。如今,即将普及的5G-A和已启动标准化项目的6G,或将推动边缘计算迎来爆发。联想预计,到2030年,边缘市场将保持近37%的增长速率。未来的边缘计算可能不会纯粹在边缘设备进行AI训练和推理,而是以小规模数据中心或云节点的形式部署在网络边缘,为周边用户和设备提供云服务,支持多种应用和大模型的部署和推理。
AI大模型对各行各业产生了深远影响,但如何高效、安全、低成本地部署和使用AI大模型仍是企业面临的难题。云侧AI大模型数据需要上传至云端,存在泄露风险,延迟也较高。端侧AI虽能避免数据上传,但部署参数量大的AI大模型成本高昂,且不利于算力资源分配。边缘计算则靠近数据源或用户,具备低延迟、响应速度快的特性,能够承担即时性较强的任务,并保障用户数据安全。分布式架构使边缘计算能够更高效地利用资源,即使部分节点出现故障,也不会导致整个系统崩溃。
边缘云将云计算能力延伸至网络边缘,与中心云和物联网形成“云边端三体协同”,在保持边缘计算低延迟、快速响应特性的同时,实现数据本地化、分布式计算,并具备极高的自由度。边缘云是一个集存储、网络、平台服务于一体的小型数据中心,将在工业自动化、交通、智慧城市、自动驾驶等领域发挥重要作用。然而,在处理数据量较大的任务时,边缘云对数据传输网络有较高要求,而5G-A和6G则为其提供了基础保障。
在MWC25大会上,芯片厂商高通发布了支持5G-A的X85基带和第四代跃龙平台,并与IBM合作,基于5G-A和AI技术,将企业级生成式AI从云端拓展至边缘。联发科则表示,通过混合计算将设备云变成边缘云,是6G时代的关键组件。中国移动则通过上下行三载波聚合方案,提升了5G-A的传输速率和系统容量,并利用AI技术对数据传输进行智能感知和调控。在5G-A技术的支持下,边缘计算为边缘云提供本地化数据处理的核心技术支撑,边缘云则通过云计算资源整合,拓展边缘计算能力的边界。
对于企业而言,靠近节点的边缘云能够显著提高数据交互和AI推理的即时性与效率,并保障信息安全。在智慧城市、工业自动化、自动驾驶等响应速度要求较高的场景中,边缘云比传统云计算更加可靠和高效。AI大模型的开源也将助力边缘云的普及。例如,DeepSeek-R1模型可免费商用,企业无需支付巨额成本,还能使用数据进行特定训练,提高模型的专业性。这些大模型的到来,将进一步降低中小型企业部署端侧AI、边缘计算、边缘云的成本。