2030邊緣計算潛在市場規模及投資風險

• 黃江 2023年12月1日 來源：東方財富 1109 71
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邊緣算力將在AI大模型時代發揮不可或缺的支撐作用，隨之將帶動萬億級市場規模。根據STL Partners的預測，到2030年，邊緣計算潛在市場規模將增長到4450億美元，行業復合年增長率高達48%。

邊緣算力在成本、時延、隱私上具有天然優勢，可以作為云端算力的補充，將AI的多樣化、海量復雜需求進行本地化預處理，并將其導向大模型，實現AI觸及萬千場景。

AI大模型時代邊緣計算市場規模超萬億

今年以來，以ChatGPT為代表的AIGC異軍突起，在全球范圍內掀起了一場關于大模型的競速賽，由此導致AI算力需求急速攀升。云端算力面臨成本以及供給壓力，無法承載AI算力需求，算力走向邊緣成為大勢所趨。

邊緣算力將在AI大模型時代發揮不可或缺的支撐作用，隨之將帶動萬億級市場規模。根據STL Partners的預測，到2030年，邊緣計算潛在市場規模將增長到4450億美元，行業復合年增長率高達48%。

邊緣算力即邊緣計算，通常指部署在設備本地的算力或者離用戶距離較近的數據中心中的計算算力，擁有可定制化、低成本、低時延、高安全性與隱私性四大特征。

當前，隨著AI大模型爆發，大模型迭代和訓練所需的算力呈指數級增長，增速將超過單芯片算力增長速度。同時，單個AI超算規模也受到功耗、土地、散熱等因素制約。在此形勢下，算力供給與需求的缺口持續放大。

邊緣算力可以破局算力短缺難題。當前時點，AI大模型已經站在了從“玩具”向“工具”快速演化的關鍵迭代期，接下來在AI 向實際場景落地的過程中，邊緣算力的重要性將加速凸顯。未來的AI運算將呈現出“訓練與迭代在云端、推理與內容生產梯度分布(云側+霧側+邊緣側)”的格局變化。

洞察到邊緣算力的重要地位，今年5月份，美國通訊巨頭高通表示將由通信公司轉型為邊緣計算公司，并希望能夠依靠通信能力和終端設備布局，憑借著手機芯片，物聯網芯片、通信芯片三大能力，從邊緣側進軍算力領域。而近期，英偉達發布了Jetson邊緣計算平臺，以更低的功耗、更強大的AI計算能力，幫助客戶加速AI在邊緣側場景下的開發部署。

根據中研普華研究院《2022-2027年邊緣計算市場發展現狀及投資風險預測報告》顯示：

國內來看，運營商作為算力網絡的主力軍，正在加快完善“云網邊”算力供給體系，并加大AI業務投入。比如，中國電信布局了“核心+省+邊緣+端”四級架構的AI算力網絡，并發布了星河AI賦能平臺，實現AI能力一鍵下發、快速部署、全場景應用。中國移動則構建了“4 熱點區域+N 中心節點+31 省級節點+X 邊緣節點”的算力資源網絡，并于近期推出了“九天”人工智能大模型，提供全面的大模型訓推一體化研發能力和新型MaaS能力。

此外，以網宿科技為代表的邊緣計算服務商也動作頻頻。日前，網宿科技升級推出了網宿邊緣GPU算力平臺，基于網宿廣泛分布的邊緣節點資源，提供高性能GPU算力資源。該平臺全面覆蓋IaaS、PaaS、SaaS層，已經在AI大模型訓練、邊緣推理、AIGC文生圖、虛擬人等場景落地。稍早之前，網宿也與趨動科技達成合作，加快開拓AI算力市場。

可以看到，從軟/硬件廠商到運營商、服務商，邊緣計算產業鏈各環節的玩家正憑借各自的能力與優勢，從不同路徑加速搶占“邊緣算力”市場的競爭高地。

邊緣AI打開廣闊市場空間

需要指出的是，在邊緣算力的加持下，大模型部署在邊緣側與移動端將成為必然趨勢，由此將推動邊緣AI普及，而邊緣AI作為智能應用創新的關鍵使能技術，將驅動智能駕駛、智能監測、智能制造、智能家居、虛擬現實等領域的應用快速落地。

正是得益于對智能業態、智能場景的深遠價值，近年來，邊緣算力備受政策關注。國務院《“十四五”數字經濟發展規劃》中明確提出要加強面向特定場景的邊緣計算能力，強化算力統籌和智能調度。隨后，各省市相繼出臺多項政策支持邊緣計算產業發展，比如湖北構建了“智算+超算+邊緣計算”多層次的算力支撐體系。

受政策鼓勵、技術發展以及市場需求的共同驅動，我國邊緣計算產業快步走向成熟。據中國信通院發布的研報顯示，2021年，我國邊緣計算市場規模為436億元，預計2024年將達1804億元，近三年復合增速高達61%。根據億歐智庫調研，2025年，我國邊緣計算市場空間有望達1987.68億元，呈現巨大潛力。

可以預見，隨著AI大模型拉開AI創新浪潮的序幕，邊緣算力將迎來廣泛應用場景，給各行各業帶來更多革新，也給產業上下游企業帶來機遇。對此，業內人士指出，邊緣場景尤其是邊緣AI場景的服務能力將決定產業玩家彎道超車的機會。

據了解，目前已有部分邊緣計算企業率先圍繞邊緣AI展開場景實踐，成功將邊緣AI注入多個領域。

比如在智能制造領域，英偉達Jetson邊緣計算平臺可以將強大的AI推理計算能力帶入工業場景，通過使用GPU加速的AI視覺推理，從而解決流水線上的缺陷檢測、柔性制造等問題。在智能監測領域，網宿邊緣智能平臺已將邊緣AI能力下沉到智能勘測、智能養殖、智能換電等場景，通過對各類邊緣設備的一體化納管，對邊緣AI應用的批量部署，以及全生命周期的監管運維，從而助力各邊緣智能業務更加靈活、高效、精準。

“邊緣計算”和“邊緣數據中心”已經打破了熱詞泡沫，并因其優勢而在全球范圍內獲得了巨大的關注。企業、云服務提供商和電信企業正在大力投資數字邊緣數據中心，以提高流媒體視頻、遠程醫療、工廠自動化等應用的速度。

數字邊緣數據中心的主要用例

5G和4G基礎設施：電信企業正在對5G網絡進行大量投資，而4G網絡正受到新服務和現有應用的轟炸。通過采用邊緣數據中心，可以確保5G和4G服務及應用的無憂客戶體驗。

內容交付：如今，視頻流已經獲得了巨大的普及，內容交付網絡必須能夠在其終端管理4K視頻。通過部署邊緣數據中心，網絡可以確保為用戶提供快速、不間斷的高質量視頻。此外，流媒體服務定期制作獨特的內容，通過部署邊緣數據中心，電影和電視制作人員現在可以將未經編輯的原始日常素材，發送回他們的編輯工作室，而不會有任何麻煩。

游戲：電子競技和高度參與的視頻游戲，在市場上如滾雪球般不斷增長，需要邊緣數據中心來確保低延遲和超高速連接。

遠程醫療：疫情增加了對虛擬醫生咨詢的需求。然而，醫療保健部門可能需要，與用于醫療成像的數字邊緣數據中心集成的本地基礎設施，以促進遠程醫療服務。

自動駕駛汽車：自動駕駛汽車和其他車輛將需要巨大的計算能力，在邊緣每小時生成高達5TB的數據，這使得數字邊緣數據中心至關重要。

《2022-2027年邊緣計算市場發展現狀及投資風險預測報告》由中研普華研究院撰寫，本報告對該行業的供需狀況、發展現狀、行業發展變化等進行了分析，重點分析了行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

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