生成式人工智能的蓬勃發展正深刻改變著各行業格局，為技術創新、業務流程自動化以及客戶交互體驗開辟了全新路徑。阿卡邁與IDC聯合發布的最新研究報告顯示，在受訪企業中，高達79%認為生成式AI已對其業務產生顛覆性影響，或將在未來18個月內帶來顯著變革。其中，37%的企業已將生成式AI投入生產環境，61%的企業則處于技術測試或概念驗證階段。

隨著生成式AI等新型AI技術的普及，邊緣服務逐漸取代傳統云服務成為行業焦點。報告預測，到2027年，80%的首席信息官將采用邊緣服務架構。邊緣服務通過將計算、存儲和網絡功能從云端數據中心遷移至網絡邊緣節點，如路由器、交換機或專用服務器，顯著縮短了數據傳輸距離。這種分布式計算模式在性能需求和安全性方面展現出獨特優勢。

從性能角度看，智能駕駛、物聯網等AI推理服務對實時性要求極高。邊緣服務通過靠近用戶端的數據處理，減少了傳輸延遲，確保了關鍵場景下的快速響應。例如，在智能駕駛中，車輛需實時處理傳感器數據并做出決策，邊緣服務可保障數據處理的及時性，從而提升行車安全。在安全性方面，邊緣服務允許企業在本地或用戶設備側完成數據處理，避免了數據傳輸過程中的安全風險，更好地保護了用戶隱私。

然而，邊緣服務的推廣也面臨挑戰。阿卡邁亞太區云架構師團隊總監李文濤指出，全球尚無云廠商能覆蓋所有邊緣場景，因此“多云”策略成為關鍵。企業需選擇兼容性強的邊緣服務，以滿足AI應用對性能、實時性和數據隱私的要求，同時構建完整的端到端平臺以支撐創新業務。

在中國市場，邊緣計算的部署既帶來機遇，也伴隨挑戰。報告將生成式AI在邊緣的部署列為最普遍的場景，其次是預測式AI、視頻處理等。中國企業通過邊緣計算可更好地拓展海外市場，提供低延遲、高可靠的服務，增強全球競爭力。例如，出海企業可利用邊緣計算滿足當地用戶需求，提升用戶體驗。

但挑戰同樣不容忽視。報告顯示，中國企業出海常面臨合規性和數據隱私保護問題，尤其在AI推理涉及用戶數據交互的場景下。企業需確保在用戶本地或本國完成AI服務，以滿足“數據不離境”的合規要求。邊緣計算的實際應用還需解決網絡連接、數據傳輸等技術問題，以確保穩定運行。

AI安全風險也是企業關注的重點。阿卡邁北亞區技術總監劉燁表示，AI安全主要來自兩方面：一是大模型交互與調用中的風險，如API接口的安全隱患；二是大模型本身的新風險，如“提示詞注入”攻擊。企業需加強API及大模型交互的安全防護，避免引入明顯時延。

在“多云”管理方面，49%的企業因復雜性難以有效管理環境。報告建議，企業可優先考慮云化部署，以應對GPU更新換代迅速等遺留基礎設施問題。生成式AI的快速發展使邊緣服務從輔助選項變為戰略必需，企業需通過技術手段實現多云間的網絡連接和AI負載的無縫傳輸。

隨著生成式AI與邊緣計算的結合，中國企業在出海時已不再單純追求成本優勢，而是希望在智能化體驗和服務實時性方面建立競爭壁壘。這種轉變不僅反映了技術發展的趨勢，也體現了企業對全球市場需求的深刻洞察。