文章核心观点 - 生成式AI的兴起正在重塑各行各业，为技术创新、流程自动化与客户交互体验带来前所未有的机遇 [1] - 生成式AI的快速发展，正推动边缘服务从辅助选项变为企业战略必需 [8] 企业采用生成式AI的现状 - 79%的受访企业认为生成式AI已经或将在未来18个月内对其业务产生颠覆性影响 [1] - 37%的受访企业已将生成式AI应用部署到生产环境，另有61%的企业正处于技术测试与概念验证阶段 [1] - 在中国采用生成式AI的企业中，96%会利用公有云IaaS承载训练与推理工作负载，该比例高于亚太地区平均水平 [7] 边缘计算替代传统云服务的趋势与影响 - 到2027年，80%的CIO将采用边缘服务来代替传统云服务 [2] - 边缘服务是一种分布式计算模式，其核心在于将计算、存储和网络功能从云端数据中心迁移到网络的逻辑边缘 [2] - 边缘服务能够满足AI推理服务对更高实时性和更快响应速度的需求，例如智能驾驶和IoT服务 [2] - 出于数据主权和个人隐私保护需求，企业更倾向于在靠近用户侧进行AI处理，边缘服务可避免数据在传输过程中的安全风险 [2] - 全球没有一家云厂商能覆盖所有地区的边缘场景，因此“多云”采用将是重要趋势 [3] 中国市场采用边缘计算的机遇与挑战 - 边缘计算可支撑中国企业更好地“出海”，在全球范围内提供更具竞争力的AI相关应用 [4] - 结合强大的本地化创新能力，边缘AI为中国企业出海带来更多新商机与业务场景 [4] - 中国企业出海常面临合规性及数据隐私保护问题，AI推理过程需确保在用户本地或本国完成以满足“数据不离境”的合规要求 [5] - 49%的企业因“多云”复杂性难以管理多云环境，这一挑战在生成式AI快速发展背景下尤为突出 [6] AI安全与多云管理挑战 - AI安全风险主要来自大模型交互与调用中的API风险，以及大模型本身带来的新风险如“提示词注入”攻击 [5] - 针对API及大模型交互的安全防护并不会引入用户可明显感知的时延，数据中心的分布性、资源就近获取能力及算力充足性对性能影响更大 [7] - 对于亚太地区企业面临的遗留基础设施限制，如GPU更新换代迅速等问题，报告建议企业优先考虑云化部署 [7]