从核心到边缘：生成式AI催生的新一代数字基础设施

在全球数字化的浪潮中，生成式AI正以前所未有的速度重塑企业的业务逻辑。从研发到营销，从供应链到客户服务，AI的应用不再是“锦上添花”，而逐渐成为驱动增长与竞争的核心引擎。

然而，随着应用规模的扩大，企业对基础设施的要求也在迅速发生变化。传统依赖核心云计算的数据处理方式，难以满足实时性、合规性和成本优化等多重需求。越来越多的企业开始将目光投向边缘，希望通过“靠近用户”的部署方式，让AI真正落地并释放价值。

在这一背景下，Akamai携手IDC发布的最新研究报告《边缘演进：从核心到边缘赋能AI的成功》，为行业提供了一份观察生成式AI与边缘计算融合趋势的路线图。报告不仅揭示了中国企业在公有云和边缘服务上的领先应用现状，也提出了未来数字基础设施的六大支柱与八大最佳实践，试图回答一个核心问题：在生成式AI的时代，企业该如何构建真正“AI就绪”的基础架构？

报告数据显示，中国企业数字化程度较高，在多个业务环节和部门中广泛使用公有云运行生产应用。79%的受访企业认为，生成式AI已经或将在未来18个月内对其业务产生颠覆性影响。同时，37%的企业将生成式AI应用部署到生产环境，另有61%处于测试或验证阶段。

Akamai亚太区与全球云架构师团队总监李文涛

需要注意的是，这种大规模落地对企业的数字基础设施提出了新的要求。“未来企业必须构建现代化数字基座，将‘云—核心—边缘’融为一体，把智能服务部署在更接近用户与数据的位置。”Akamai亚太区与全球云架构师团队总监李文涛日前在接受笔者的采访时表示，生成式AI的成功并不单靠模型与算法，而需要与边缘计算结合，重塑基础设施形态。

具体来看，Akamai与IDC的研究提出的六大核心支柱，包括了AI就绪、生成式AI部署、现代化边缘IT、边缘优化架构、云端到边缘以及自主运营。这六点构成了未来数字基础设施的关键框架。

其中，AI就绪强调提升运营与推理效率；生成式AI部署成为关键，需在加速计算芯片、GPU以及各类大语言/小语言模型和AI融合型应用上加大投资，以支持大规模边缘业务场景；现代化边缘IT则突出在数据源头完成应用处理，降低延迟与传输成本；边缘优化架构进一步保障分布式计算、数据管理与用户连接的高效协同；同时将公有云能力延伸至边缘，形成互联互通的“云端到边缘”体系，成为数字化基础设施的重要战略方向；自主运营则指向利用AI实现IT系统的自我修复与优化。

这些看似技术性的概念，其实已经对应到具体的行业场景：零售业的全渠道体验、制造业的智能供应链、电信业的海量实时分析，以及数字原生企业的内容分发，都在推动边缘计算的普及。

“企业正加速采用边缘服务来支撑数字化环境，确保即便与核心或云端断开连接，AI也能持续服务。”在李文涛看来，这种能力，正是企业在未来复杂网络环境中保持业务韧性的关键。
从调查数据来看，中国企业在公有云上承载AI工作负载的比例已达96%，远高于亚太平均水平。更值得注意的是，在边缘部署方面，生成式AI是最普遍的应用场景，随后是预测式AI和视频处理。这些趋势印证了一个现实：生成式AI需要与边缘计算结合，才能实现规模化、低延迟和高可靠性的应用。

面对趋势，报告提出八大最佳实践，涵盖战略与业务目标一致、治理与安全、自动化简化管理、成本优化、投资培训与AI技能提升、确保集成与互操作性、数据管理以及生态协作。其核心逻辑在于：AI不是单一技术的突破，而是一场系统性工程，需要从数据、算力、网络到生态的全链条重塑。

总的来说，中国企业在高度数字化背景下，将AI全面整合并延伸至边缘基础设施，是实现数字化愿景的关键路径。现代化数字基础设施不仅需具备高可扩展性、敏捷性与按需服务能力，还需实现从核心到边缘及用户侧的无缝连接，以支撑实时创新与生成式AI应用。

“公有云IaaS正在成为AI训练与推理的首选部署平台，而边缘智能的现代化升级，则是提升运营效率、交付高价值客户服务的必然选择。”李文涛强调，在此过程中，企业需建立跨部门协同治理机制，保障AI应用的合规与安全，并通过强效数据治理和前瞻性基础设施规划，应对成本、延迟、可移植性与运营复杂性等挑战。

事实上，Akamai早在27年前便开始布局全球分布式边缘云，其全球云服务平台将公有云、网络安全与CDN服务三位一体，构建了覆盖130个国家、1200多个运营商网络、4400多个边缘节点及31个核心云计算节点的高度分布式计算体系。

“Akamai云平台在计算资源积累的基础上，持续强化多云兼容性，与全球主流云平台实现骨干网络与技术互联互通。这意味着，企业在Akamai边缘平台上部署AI应用时，无需担心兼容性或多云互通问题，同时能够充分发挥边缘计算的高性能、低延迟、贴近用户以及安全可靠的优势。” 在李文涛看来，这一分布式架构正好契合了生成式AI的部署需求。

中国市场的特殊性同样值得关注。中国企业的数字化基础更深厚，云化采用率更高，因此在边缘服务的采纳上甚至走在亚太前列。“更重要的是，边缘计算不仅能提升本地服务体验，还能帮助中国企业出海。”李文涛透露，中国企业出海常面临合规性及数据隐私保护问题，在AI背景下尤为突出。例如，AI推理涉及用户数据交互，往往需要在本地完成以满足“数据不离境”的要求。而边缘计算也可通过全球范围内的就近计算资源，提供更优的推理时延和用户体验，支撑中国企业更好地“出海”，在全球范围内提供更具竞争力的AI相关应用。结合强大的本地化创新能力，将为中国企业出海带来更多新商机与业务场景。

刘烨 Akamai北亚区技术总监

当前，中国企业已经不仅仅依靠成本优势，而是要通过生成式AI和边缘计算打造差异化的智能化体验，建立长期竞争壁垒。Akamai北亚区技术总监刘烨表示：“这与Akamai在全球的业务布局高度契合。Akamai中国区业务增长很快，核心驱动力就是出海企业，包括游戏、电商、高科技等行业。我们的角色一直是技术合作伙伴。过去是CDN和安全，现在是计算资源。无论业务逻辑轻量还是算力需求复杂，我们都能在全球就近提供资源，确保企业的业务在海外快速落地并符合合规要求。”

此外，随着AI Agent等新型应用兴起，分布式部署的价值更加凸显。刘烨认为：“AI最初是参数和模型的竞争，如今转向应用落地，对云计算的要求也随之转向分布式——需考虑时延、数据合规、推理部署位置、数据交互量及网络支撑能力等。”

值得一提的是，Akamai的边缘平台为不断发展的AI应用提供坚实支撑，无论是在推理性能、成本控制，还是行业场景集成能力方面均表现出色。与此同时，Akamai通过“合格计算合作伙伴”（Qualified Compute Partner）计划，与AI初创企业及成熟合作伙伴共建生态。在这一模式下，平台提供核心算力、存储和网络基础设施，而生态伙伴则负责为客户实现AI能力和功能，从而形成协同互补的创新体系，更好地服务平台上的企业客户。

刘烨进一步强调，当AI真正落地应用时，尤其是边缘侧，提示词注入、API安全、大模型供应链风险，都是全新挑战。“我们在今年推出了Firewall for AI，就是专门针对大模型的安全防护。”他表示，边缘部署虽然提升了性能，但也放大了风险，需要在安全与实时性之间取得平衡。

写在最后

从核心到边缘，生成式AI正在重塑数字基础设施。对于中国企业而言，这不仅是一次技术升级，更是一次全球化竞争的新赛点。边缘的价值，正在于让AI更贴近用户、更安全可信，也更具商业潜能。