打破成本障碍：企业如何以经济实惠的方式扩展边缘AI

2025年被称为“边缘 AI 之年”。从智能制造和自动驾驶汽车，到零售分析和医疗诊断，边缘人工智能正在通过将实时情报更贴近数据生成点来改变各行各业。尽管边缘人工智能潜力巨大，它能够加快决策速度、提升效率并增强客户体验，但在边缘部署和扩展人工智能的高成本仍然是一项重大挑战。

最先进的 AI 驱动型组织计划今年将 200 个模型投入生产，而边缘领导者正面临着管理昂贵的硬件、低效的软件堆栈以及难以预测的基础设施成本等难题。以下是一份实用指南，可帮助您克服这些挑战，并充分释放边缘 AI的潜力。

边缘 AI 的最大成本驱动因素

了解成本容易累积在哪些方面至关重要。边缘 AI 部署存在一些隐性成本因素，企业必须谨慎处理，其中包括：

专用 AI 硬件：许多组织在高端 GPU 和 CPU 上投入过多资金，却没有充分评估工作负载需求。虽然顶级处理器性能卓越，但它们并非每个 AI 应用都必不可少。
基础设施复杂性：在边缘运行 AI 就像同时玩十几个球——不同的供应商、平台和复杂的区域要求。管理这个由各种边缘设备、软件框架和网络组件组成的生态系统会增加维护、安全和合规成本。
数据移动和存储：在边缘设备和集中式云基础设施之间传输大量数据可能会导致大量的网络和存储费用。
能耗：边缘的 AI 推理可能非常耗电，从而增加运营成本，尤其是在远程或资源受限的环境中。

在不牺牲性能的情况下优化成本

为了使边缘 AI 在经济上可行，企业必须利用平衡效率和成本效益的策略。关键方法包括芯片多样性、无服务器推理和实时数据集成。

利用芯片多样性

优化边缘成本最具创新性的方法之一是将合适的计算与每个任务匹配。企业无需默认使用最昂贵的 AI 加速器，而是可以通过针对特定工作负载量身定制的多样化芯片架构来优化性能。这需要芯片的多样性——能够使用为特定 AI 工作负载设计的不同类型的专用芯片。

由于对 AI 优化芯片的需求超过供应，企业可以采用 CPU 和 GPU 的混合来调整性能、控制成本并在全球边缘位置有效扩展。

拥抱无服务器推理

传统的 AI 推理模型需要专用的基础设施，成本高昂且效率低下。无服务器推理使企业能够动态扩展 AI 工作负载，只需支付计算能力的费用，而无需过度购买硬件或为每一次 AI 创新而匆忙升级。

它还能减轻您团队的负担。他们无需担心管理基础设施，而是可以专注于构建更优秀的 AI 模型。此外，无服务器架构还能加快 AI 应用的启动和运行速度，让您能够满足业务需求。

本地化实时数据集成

在边缘运行推理有助于组织避免不必要的数据传输成本，并降低违反合规性的风险。通过在本地处理敏感数据，企业可以保持更严格的控制，满足数据驻留要求，并避免因处理不当而受到的严厉处罚。它还允许组织使用本地数据微调 AI 模型，以获得更准确、更相关的洞察。

检索增强生成 (RAG) 等技术和 Kafka 等托管数据流平台助力实现这一点。借助向量存储和实时流水线，模型可以安全地访问专有数据、公共来源甚至合成数据集，而无需跨区域传输数据或从头开始重新训练。

打造更好的优势

成功的边缘 AI 策略不仅仅在于选择多样化的硬件，软件和基础设施层也会影响成本和性能。选择针对边缘部署优化的 AI 框架和运行时环境，可以最大限度地减少资源消耗并提升性能。同样，如果您想经济高效地扩展 AI，您需要一个灵活、开放且可组合的基础设施，让您可以自由选择符合您需求的硬件、模型和软件。与提供可扩展且地理分布的边缘基础设施的供应商合作，确保您只为实际需要的部分付费，同时最大限度地降低延迟。

这个可组合的 AI 堆栈让您能够更轻松地在基础架构、数据和应用程序的各个层面集成最佳工具。它还能帮助您制定面向未来的战略。随着新技术的涌现，您可以快速发展，而不必局限于单一供应商或平台。