從ChatGPT到DeepSeek，大模型的一次次“破圈”推動著AI技術(shù)深入千行萬業(yè)。特別是以DeepSeek、Qwen、ChatGLM等為代表的開源模型，在提升性能的同時不斷降低開發(fā)與使用門檻，加速了AI技術(shù)的民主化和商業(yè)化進程，也催升了當前市場對智能算力，尤其是推理算力的空前需求。

2025年IDC Futurescape全球云計算十大預測顯示，到2027年，為應對持續(xù)膨脹的生成式人工智能（推理）需求帶來的挑戰(zhàn)，80%的CIO將依賴云服務商提供的邊緣服務，以滿足性能與數(shù)據(jù)合規(guī)要求。

行業(yè)景氣度提升，云服務商作為“賣水人”迎來價值重構(gòu)。

2025年以來，阿里云、火山引擎、金山云、優(yōu)刻得、青云科技等國內(nèi)云廠商全力向AI智算轉(zhuǎn)型，資本市場也一度對其前景報以熱烈反應，已上市廠商們的股價在短期內(nèi)出現(xiàn)驚人漲幅。

以網(wǎng)宿科技、白山云科技、PPIO派歐云等為代表的國內(nèi)獨立邊緣云服務商也積極把握“邊緣推理”機遇，加快戰(zhàn)略布局與資本進程。網(wǎng)宿科技于10月27日發(fā)布的三季度報告顯示，公司2025年前三季度營業(yè)收入達34.92億元，凈利潤激增43.6%，邊緣AI與安全業(yè)務加速落地；白山云和PPIO也先后遞表港交所，擬借力資本市場再下一城。

AI平權(quán)，推理爆發(fā)

2025開年橫空出世的 DeepSeek基于算法改進、算力節(jié)約以及技術(shù)開源，極大降低了AI開發(fā)的門檻和創(chuàng)新成本。無論是企業(yè)還是個人，都在感受著AI帶來的效率提升和全新可能性。典型如“義烏老板娘”們將DeepSeek等AI工具引入到生產(chǎn)設計、多語種客服、物流優(yōu)化等貿(mào)易全鏈路，跨國生意火爆全網(wǎng)。

與此同時，通義千問、騰訊混元、智譜GLM、Kimi等國內(nèi)主流大模型廠商亦加快產(chǎn)品迭代并深化開源布局，重塑了全球開源大模型生態(tài)格局。

在2025年9月阿里云棲大會上，通義千問一次性發(fā)布七款覆蓋語言、視覺、語音、多模態(tài)、代碼等領(lǐng)域的新模型，形成全尺寸、全模態(tài)的產(chǎn)品矩陣，其中Qwen3-Next通過架構(gòu)創(chuàng)新將訓練成本降低90%，延續(xù)了AI技術(shù)普惠的發(fā)展趨勢。

來源：AI生成

開源和低成本加速了模型層面的“平權(quán)”。中小團隊不需要重資產(chǎn)投入就可以蒸餾出高性能的小模型，并能在邊緣和端側(cè)算力上穩(wěn)定運行，這極大降低了對硬件算力的需求，為推理側(cè)應用的爆發(fā)打下基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)顯示，截至今年9月，僅通義模型的全球下載量就超過6億次，衍生模型超17萬個。

這一變化也使得企業(yè)的AI投入跳出“大力出奇跡”的燒錢模式，逐漸將重心從訓練轉(zhuǎn)向推理。IDC預測，2028年中國智能算力規(guī)模將達到2781.9EFLOPS，這一增長源于推理端需求的極大釋放。IDC分析師也曾指出，從2024下半年以來，在邊緣完成模型推理，以及輕量級模型訓練或相關(guān)處理已經(jīng)成為當前客戶關(guān)注的焦點。

邊緣推理：極致低時延、極致降成本

大模型“戰(zhàn)場”轉(zhuǎn)移對算力市場格局的影響，與訓練和推理對算力的差異化要求有著本質(zhì)關(guān)系。

訓練階段依賴高算力、長周期、集中式的云端資源，以完成復雜計算與迭代。但不同于訓練對算力的“集中式消耗”，推理呈現(xiàn)出邊緣化、碎片化、實時化、長尾化的特征。特別是隨著AIGC、智能體、車聯(lián)網(wǎng)、AR/ VR、工業(yè)自動化及云游戲等應用場景對實時交互要求的提高，解決推理的“最后一公里”問題成為行業(yè)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。市場對低時延和具備隱私保護能力的AI推理需求激增，中心云在資源密集性上仍具優(yōu)勢，但其跨地域傳輸帶來的效率、性能與隱私風險日益成為瓶頸。

成本方面，終端用戶側(cè)流量不斷上升，而用戶每一次交互都涉及高昂的算力和帶寬消耗，使得推理服務的成本與使用量直接掛鉤，邊際成本居高不下，企業(yè)亟需更經(jīng)濟、高效的推理方案。

實時性需求與成本壓力下，邊緣云成為解決AI推理“最后一公里”的關(guān)鍵基礎(chǔ)設施。邊緣云通過將計算及存儲部署在更接近數(shù)據(jù)源的位置，無需將數(shù)據(jù)傳回遠程集中式數(shù)據(jù)中心進行處理，從而減少數(shù)據(jù)往返的帶寬消耗和傳輸延遲，實現(xiàn)實時推理與分析并保證數(shù)據(jù)安全性，幫助客戶降本增效。

來源：AI生成

IDC在中國邊緣云市場跟蹤研究報告中指出，在AI推理場景中，邊緣云服務模式具有上線速度快、物理位置分布廣泛、更靠近終端用戶等特點。在某些場景，尤其是大規(guī)模使用多模態(tài)模型生成內(nèi)容時，邊緣云服務具有獨特優(yōu)勢。

憑借分布式架構(gòu)與就近推理能力，邊緣云形成對中心云推理的有力補充和協(xié)同，而這也帶來了新的市場空間和競爭機會。目前網(wǎng)宿科技、白山云、PPIO等邊緣云廠商已明確將AI基礎(chǔ)設施作為公司的核心戰(zhàn)略，并推出GPU算力租賃、邊緣模型服務等主要產(chǎn)品和服務模式。

其中，GPU算力租賃通常以裸金屬服務器租賃及容器化實例的形式，為客戶提供彈性、按量計費的算力資源，幫助客戶減少前期投入，同時保障業(yè)務擴展性與成本效益；邊緣模型服務則利用分布式集群架構(gòu)，將模型即服務(MaaS) 能力部署在靠近用戶的邊緣側(cè)，以支持高實時推理。

此外，模型調(diào)優(yōu)、模型治理、智能體云服務等更高階的、面向AI應用生命周期的增值服務，也正成為廠商們構(gòu)建差異化競爭力的關(guān)鍵。

在AI應用普及推動下，灼識咨詢預計2029年全球邊緣云服務行業(yè)市場規(guī)模將達人民幣14,580億元。其中，中國市場規(guī)模將從2024年的810億元增至2029年的2515億元，年均復合增長率將達到25.4%。

大水之中，必有大魚

市場擴容帶來機遇，也加劇競爭。

2025年10月28日，全球CDN鼻祖Akamai 正式發(fā)布了分布式、生成式邊緣平臺Akamai Inference Cloud ，將AI推理能力從核心數(shù)據(jù)中心擴展到互聯(lián)網(wǎng)邊緣，讓 AI 決策發(fā)生在距離用戶更近的地方，解決延遲、成本與數(shù)據(jù)主權(quán)痛點。

從CDN走向邊緣云，再走向邊緣AI，Akamai的轉(zhuǎn)型之路在國內(nèi)CDN廠商身上同樣上演著?；仡檱鴥?nèi)CDN市場的發(fā)展，移動互聯(lián)網(wǎng)流量爆發(fā)帶動了一批CDN企業(yè)入場，但也在價格戰(zhàn)中完成大浪淘沙，優(yōu)勝劣汰。CDN企業(yè)開始向邊緣云轉(zhuǎn)型，圍繞網(wǎng)絡、安全、計算等方向拓展其能力。最終，資源覆蓋、技術(shù)能力、客戶服務、成本控制等成為留在牌桌上的資本。

在AI推理爆發(fā)的市場機遇中，國內(nèi)邊緣云市場也迎來新一輪競合，廠商突圍的邏輯或許類似。其中，近期在港交所完成二次遞表，再度沖擊IPO的白山云受到了市場的集中關(guān)注。白山云成立于2015年，是業(yè)內(nèi)知名的獨立邊緣云服務企業(yè)，打造了集網(wǎng)絡服務、安全和智算服務于一體的全球邊緣云平臺與產(chǎn)品體系，公司已服務超千家企業(yè)客戶。

在成熟的全球邊緣云基礎(chǔ)設施和專有的異構(gòu)計算框架上，白山云推出了邊緣智算云，提供從GPU IaaS到MaaS的全方位服務，并專門針對邊緣AI推理進行優(yōu)化。在這一領(lǐng)域，白山云也積累了一系列創(chuàng)新技術(shù)，包括服務網(wǎng)關(guān)全網(wǎng)調(diào)度技術(shù)、異構(gòu)算力彈性調(diào)度技術(shù)、大文件加載優(yōu)化技術(shù)、算力服務單元推理優(yōu)化技術(shù)等關(guān)鍵能力。這些優(yōu)化使得白山云在推理能力上實現(xiàn)了顯著突破：GPU利用率提升30%、模型響應速度提升100%、模型擴展時間成本降低94%。

來源：白山云官網(wǎng)

廣泛的節(jié)點覆蓋與全球智能調(diào)度能力，也讓白山云在邊緣推理的性能和成本控制上形成了先天優(yōu)勢，使其在搶占AI推理“最后一公里”的競爭中占據(jù)了有利位置。

據(jù)招股書披露，白山云已在60個國家和地區(qū)的290多個城市部署了1500多個全球邊緣節(jié)點，且其是海外資源最豐富的邊緣云廠商，在東南亞、中東、中亞、非洲、北美、歐洲等海外市場均已部署算力基礎(chǔ)設施，形成了具備毫秒級服務交付能力的全球分布式計算網(wǎng)絡。

來源：白山云官網(wǎng)

基于此，白山云能夠?qū)⑺懔Y源動態(tài)下沉到用戶側(cè)，時刻保持距用戶最近、性能最優(yōu)的邊緣節(jié)點運行響應，實現(xiàn)就近推理。以工業(yè)場景舉例，白山云已實現(xiàn)了端到端延時低于20毫秒。

同時，基于全球范圍內(nèi)算力資源的儲備，白山云可以按照不同時區(qū)下客戶算力用量的波峰波谷變化，進行全球范圍內(nèi)的跨區(qū)調(diào)度，削峰填谷，把資源利用率拉到極致，進一步降低客戶的使用成本。此外，邊緣本地化數(shù)據(jù)處理也滿足金融、政務及出海業(yè)務的合規(guī)要求。對比大型云廠商，“獨立第三方”屬性支持白山云能夠為各類企業(yè)提供服務支持，帶來的信任和安全感也在倍增。

優(yōu)勢兌現(xiàn)為營收。公司財報顯示，2022年-2024年，白山云營收分別為21.32億元、23.91億元和22.18億元。這其中，來自安全和智算服務的收入增長顯著，從2022年的1.57億元增長至2024年的5.17億元，占總收入的比例從7.4%提升至23.3%。

不過，公司目前仍未盈利。2022年至2024年，分別虧損1.93億元、0.93億元和1.47億元。對此，白山云解釋，這主要是由于公司策略性地縮減國內(nèi)市場的低利潤服務，以及持續(xù)對全球網(wǎng)絡擴展及智算基礎(chǔ)設施進行大量前瞻性資本投資所致。

這或許也是云廠商們面臨的普遍問題——一邊忍受剝離或縮減低毛利率業(yè)務帶來的“陣痛”，一邊在AI新藍海中搶灘布局、持續(xù)投入。但激烈的市場競爭從未停歇，長期價值最終還需要通過持續(xù)的盈利能力來證明。

寫在最后

AI普惠化的時代正在加速到來。智能算力作為新型基礎(chǔ)設施，已是各行各業(yè)進行智能化變革的核心驅(qū)動力，云、邊、端協(xié)同的算力體系正成為產(chǎn)業(yè)剛需。面對快速增長的推理算力市場，成熟的邊緣云服務廠商們雖然具備資源、技術(shù)、客戶基礎(chǔ)等優(yōu)勢，但當AI拉開新賽季的序幕，廠商間比拼的可能既是短期的市場開拓能力和投入能力，也是長期的戰(zhàn)略定力和耐力。我們期待，也相信這個市場必將爆發(fā)出更大的活力與價值。

來源：大眾報業(yè)·半島網(wǎng)

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