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]

文章核心观点 - 生成式AI的规模化落地暴露了传统集中式云架构的缺陷，企业需构建整合云、核心与边缘计算的现代化数字基座以满足低时延、高并发、低成本的计算需求 [1][5][7] 生成式AI应用现状与挑战 - 亚太地区31%的受访机构已将生成式AI应用部署到生产环境中，64%的机构正处于测试或试点阶段 [2] - 生成式AI从单一任务转向多模态交互的复杂场景，导致数据长距离传输引发实时性显著降低，在对延迟敏感的金融交易、工业控制等场景中存在业务中断风险 [3] - 企业因工具不一致、数据管理分散以及跨平台维护挑战而难以管理多云环境，出海企业尤其面临网络高延迟、跨境合规、成本敏感等挑战 [4] - 许多企业的遗留IT架构难以快速适配生成式AI对算力、网络带宽及数据处理能力的爆发式需求，老旧数据中心设备无法提供足够GPU资源，存在兼容性问题导致开发效率低下和运维成本增加 [4][5] 边缘计算的定义与优势 - 边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧融合网络、计算、存储和应用核心能力的开放平台，能够就近提供边缘智能服务 [6] - 边缘服务重要性提升源于两点：性能需求，如智能驾驶、IoT服务需要更高的实时性和更快响应速度；安全性考虑，出于数据主权或个人隐私保护需求，倾向于在用户侧处理数据 [6] - 边缘计算通过将计算节点部署在靠近用户或数据源的位置，从根本上优化计算链路，降低算力损耗 [1] 边缘计算市场趋势与预测 - 到2028年，边缘的公有云服务的年复合增长率将达到17%，总支出预计达到290亿美元 [7] - 到2027年，80%的CIO将从云服务转向边缘服务，以满足AI推理的性能和合规性需求，这一转变标志着“边缘演进”的出现 [7] - 中国市场对云的采用率更高，边缘服务基本以云和IaaS形式交付，中国企业数字化创新能力在亚太区乃至全球处于领先地位 [7] 企业基础设施战略转变 - 企业迫切需要采用变革性方法构建高可靠性、面向未来的数字生态系统，构建整合“云—核心—边缘计算”基础设施的现代化数字基座 [1][5] - 亚太地区企业意识到仅靠集中式云架构无法满足日益增长的规模、速度和合规性需求，必须将边缘服务纳入基础设施策略以保持竞争力 [5] - 部分企业通过长期建设形成覆盖广泛的边缘网络，节点分布于全球多个国家的运营商网络中，边缘节点与核心计算节点相互配合形成分布式处理体系，实现数据就近处理以降低时延并提升服务稳定性 [7]