IDC：AI时代，企业该如何重新理解边缘云的价值？

过去三年，边缘计算云服务一直是云计算市场中最具确定性的增长引擎之一。2021—2024 年，中国边缘公有云服务市场保持了接近 38% 的年均复合增长率，在内容分发、实时交互、数据合规与用户体验提升等场景中，边缘云的价值已被行业客户广泛验证。

但进入 2024 年之后，市场环境正在发生明显变化。随着企业 IT 预算与资源快速向 AI 相关投入倾斜，边缘计算云服务的增长节奏出现波动：一方面，边缘 AI 场景在短期内尚未形成清晰、可复制的商业闭环；另一方面，部分传统需求增速放缓，使得市场在 2024 年下半年一度出现明显回落。

在这样的背景下，一个更具根本性的问题摆在行业客户和服务商面前：在 AI 成为核心业务能力的时代，边缘云究竟应该扮演什么角色？它是否仍然只是成本优化与资源下沉的工具，还是正在演变为承载新一代 AI 应用、Agent 形态与分布式网络能力的关键基础设施？本文将围绕这一问题，对 AI 时代边缘云的价值演进路径进行分析。

经典边缘云服务价值完成了从“成本优化”到“业务创新”的跃迁

不同时代背景、不同发展阶段、不同应用场景，为了满足企业自身业务发展诉求和回应资本诉求，行业客户对IT架构建设诉求可能存在巨大差异。

中国边缘计算云服务市场过去三年高速增长的背后，是不同影响因素交织形成的一轮分布式IT架构建设浪潮。其最初驱动力，是中国互联网行业各品类头部客户在用户规模见顶后对IT架构效率的机制追求，与边缘计算节点在运营成本、业务合规、用户体验等多维度原生优势的一次精准匹配。

行业客户广泛认可基础产品商业价值后，供需双方开始赋予边缘计算节点更丰富的内涵，随之而来的，是多样化的云服务产品下沉，以及据此完成的IT架构变革与业务创新。

AI时代边缘云服务价值实现顺序可能完全相反

2024年开始，部分服务商开始尝试复制经典边缘云过去三年的增长路径，希望从基础产品开始，完成边缘云市场的增长驱动力转换，但结果却是，传统增长需求增速放缓，但新边缘AI基础产品的商业价值并未获得广泛认可。回顾过去一年的市场变化，我们认为，AI时代边缘计算云服务的演进路径可能存在差异，价值演进逻辑甚至完全相反。

在当前时间节点下，主要行业客户的核心诉求，是探索扩大AI应用场景，客户迫切需要在更短的时间内探索出可以大规模商业化落地的应用场景。这一阶段，客户普遍对于初期运营的成本关注度有限，因而在本轮AI浪潮中，除了离线专属单点机柜满足了客户在私有化环境中的AI尝鲜诉求，在更广泛的边缘计算云服务体系中，最先受益的反而是基于边缘云“分布式”架构的更高阶创新方案，诸如大模型网关、AI搜索配套服务等。

例如基于边缘计算节点的AI搜索，2025下半年开始已经获得市场认可，“分布式”的边缘计算节点帮助模型克服了通用搜索引擎仅能返回摘要和元数据的局限性，并在大规模内容返回、抓取速度、动态内容解析、反爬对抗等维度展示出独特商业价值。

同时，以C端硬件形态和开源项目形态的AI Agent个人助理正在引起市场的广泛兴趣，甚至有望成为对话式AI、AI Coding之后的下一个顶流热点。在这一场景下，不考虑既有互联网内容与广告生态对上述应用场景的限制，“分布式”的边缘结算节点能够在用户响应时间、敏感数据保护、与庞大的互联网生态对接等方面同样提供了差异化价值。

IDC对于边缘计算服务/边缘云服务商的建议

1. 避免将注意力局限在边缘推理算力提供。虽然在边缘计算节点部署异构算力裸机是实现边缘云商业化变现的最快路径，但如上述推论所示，在各种类型的AI应用大规模铺开后，或者AI场景经过市场洗礼其商业价值被广泛验证后，行业客户才会将注意力转移至长期运营所需的更合理、经济的产品与服务。尤其是没有内部业务兜底的中小服务商，应当避免在获得明确的商业需求前，在边缘大规模部署异构算力。

2. 保持对AI应用新场景的敏感，尤其是可落地的Agent形态应用。建立AI应用流程的全局视角，注并拆解其中边缘计算节点可承担的负载与业务流程，关与边缘云分布式体系带来的原生价值相匹配。

3. 关注与多媒体场景相关的AI应用。图片、音视频等多媒体内容需要消耗更多的网络与算力资源，因而在大规模商业化推广后，边缘云“分布式”的生产体系、更靠近用户的网络环境优势将被进一步放大。

4. 坚持既有优秀实践。更先进的大模型与多模态模型确实会改变我们的工作、生活与娱乐方式，进而对IT架构带来深远影响，包括后端软硬件架构和资源比例，但边缘云产品服务在既有场景中的价值逻辑依然长期成立，甚至在用户将预算向AI场景倾斜后，其优势有被进一步放大的趋势。