当前亚太地区（APAC）企业 AI 支出持续增长，但大量 AI 项目却因基础设施支撑不足难以实现预期价值 —— 多数现有系统无法满足实际应用对推理速度与规模的需求，即便企业在生成式 AI（GenAI）工具上投入重金，仍有许多项目因推理成本高、延迟高而未达 ROI 目标。这一矛盾凸显出 AI 基础设施对区域内 AI 落地的性能、成本与规模化能力的关键影响，也推动企业重新审视基础设施策略，其中 “将推理工作负载迁移至边缘” 成为核心趋势，以 Akamai 与 NVIDIA 合作推出的 “Inference Cloud” 为代表的解决方案，正通过 “靠近用户部署推理” 的模式，帮助企业平衡成本、延迟与实时响应需求，重塑 AI 基础设施格局。
从 AI 项目落地的核心痛点来看，基础设施的 “不匹配” 是首要障碍。Akamai 云计算首席技术官 Jay Jenkins 指出，企业普遍低估了 AI 从实验到规模化部署的鸿沟 —— 即便对生成式 AI 兴趣浓厚，高额的基础设施账单、居高不下的延迟，以及模型规模化运行的技术难题，仍会阻碍项目推进。当前多数企业依赖集中式云与大型 GPU 集群，但随着 AI 使用量增长，这种架构在远离主要云区域的地区成本骤增，且长距离传输导致的延迟问题愈发严重。例如，需多步推理的 AI 应用在跨区域传输时，延迟会显著削弱用户体验与业务价值；同时，多云环境的复杂性、严苛的数据规则与不断升级的合规要求，进一步延缓了从试点到生产的落地速度。Jenkins 强调 “AI 的能力取决于其运行的基础设施与架构”，集中式架构在实时性、成本控制与合规适配上的短板，已成为亚太企业 AI 规模化的主要瓶颈。
推理成本与需求的 “双重爆发”，使其取代训练成为 AI 基础设施的核心约束。随着亚太企业 AI 应用从试点转向实际部署（如在多市场推出语言、视觉及多模态模型），日常推理而非周期性训练，成为消耗算力的主力。与训练不同，推理需应对多语言环境、差异化监管规则与实时交互需求，集中式系统原本并非为这种高响应性场景设计，导致资源消耗与成本远超预期。例如，零售场景的个性化推荐、金融领域的实时 fraud 检测，均需毫秒级推理响应，而集中式云架构的长距离数据传输不仅无法满足速度要求，还会因海量数据回传产生高额带宽费用。Jenkins 以印度、越南企业为例，指出将图像生成模型的工作负载迁移至边缘后，企业通过优化 GPU 利用率与降低数据出口费用，实现了显著成本节省，印证了边缘架构在推理成本控制上的优势。
边缘计算凭借 “低延迟、低成本、高合规” 三重优势，成为亚太企业的基础设施转型方向。从技术逻辑来看，边缘计算将推理部署在靠近用户、设备或智能体的位置，大幅缩短数据传输距离，既能将响应延迟降至毫秒级（满足机器人、自动驾驶机器、智慧城市工具等物理 AI 系统的实时决策需求），又能避免大规模数据跨云传输的成本。从行业落地来看，对延迟敏感、合规要求高的行业率先拥抱边缘推理：零售与电商领域，因消费者会放弃响应缓慢的体验，将个性化推荐、多模态购物工具的推理本地化，以提升转化率；金融行业则将 fraud 核查、支付审批、交易评分等依赖多步 AI 决策的工作负载迁移至边缘，既保证毫秒级响应速度，又确保数据在监管边界内处理，规避跨境合规风险。
公私合作成为边缘 AI 基础设施落地的关键支撑。随着 AI 工作负载增长，云服务商与 GPU 厂商的协作愈发紧密，以 Akamai 与 NVIDIA 的合作为例，双方在数千个边缘节点部署 GPU、DPU 及 AI 软件，构建 “AI 交付网络”—— 将推理分散到多个站点而非集中于少数区域，既提升性能，又通过本地化处理满足不同市场的数据合规要求。这种合作模式还注重原生安全设计，零信任控制、数据感知路由、反欺诈与反机器人保护等已成为边缘基础设施的标准配置，尤其契合金融机构等强监管行业的安全需求。
面向未来，企业需从 “运营、治理、安全” 三方面做好准备，以适配边缘驱动的分布式 AI 生命周期。运营层面，模型需在多站点同步更新，要求企业强化跨核心与边缘系统的编排能力，实时监控性能、成本与错误；数据治理层面，本地化处理虽能缓解合规压力，但不同市场的监管差异仍需精细化管理，需确保推理与数据生成位置匹配，降低跨境合规风险；安全层面，边缘节点的分散性要求每个站点都具备同等安全防护能力，需加强 API、数据管道的保护，防范欺诈与 bot 攻击。IDC 等机构预测，到 2027 年，亚太地区 80% 的 CIO 将依赖边缘服务支撑 AI 工作负载，这一趋势不仅是技术选择，更是企业在 AI 时代保持竞争力的必然要求。
结合行业补充信息来看，边缘计算的崛起还与 “AI 推理成本结构变化” 深度关联。一方面，前沿模型的 “测试时扩展（长思考）” 技术虽提升推理质量，却使单次推理计算量增至传统模式的 100 倍以上，加剧集中式架构的成本压力；另一方面，AI 智能体的并行化、长时工作趋势，导致 Token 消耗量激增，推动应用层推理成本两年内上涨约 10 倍。而边缘计算通过 “就近处理、减少数据传输、优化 GPU 利用”，成为应对这一趋势的核心方案 —— 某制造企业测算显示，边缘推理可减少 70% 核心云传输量，年节省带宽费用近百万，进一步印证了边缘架构在成本与效率上的双重价值。
总体而言，亚太企业将 AI 基础设施转向边缘，既是对推理成本攀升的被动应对，也是对 AI 规模化落地需求的主动适配。这种转型不仅重塑了 “核心云训练 + 边缘推理” 的协同架构，更推动 AI 从 “实验室技术” 向 “高性价比业务工具” 转变，为零售、金融、制造等行业的 AI 深度应用奠定基础。随着边缘生态的持续成熟，企业需加快能力建设，以在分布式 AI 时代把握竞争主动权。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ya-tai-qi-ye-yin-ai-tui-li-cheng-ben-pan-sheng-zhuan-xiang
