过去十年，云计算经历了爆炸式增长，从萌芽阶段发展到广泛应用，并从根本上改变了企业和个人使用信息技术的方式。与此同时，传统的本地计算虽然仍有其用例，但已逐渐与云服务提供商 (CSP) 集成，甚至在许多方面被其控制。这一历史轨迹或许能为理解边缘人工智能和云人工智能这两个当前热门话题的未来关系提供线索。
从云计算与本地计算的历史中汲取经验
回顾云计算的兴起，其核心优势在于弹性可扩展性、成本效益和集中管理。企业不再需要投入巨额资金构建和维护数据中心，而是按需租赁云资源。虽然本地计算提供了更强的定制化和数据控制能力，但其高昂的维护、升级和初始投资成本导致其在许多非特定应用中逐渐衰落。
最终，即使是本地计算也常常需要与云服务兼容才能充分发挥其价值。例如，许多公司的混合云架构仍然依赖云服务提供商的工具来统一管理本地和云资源。这意味着云巨头不仅提供云服务，还间接控制了本地计算环境中的许多核心工具和标准。
边缘AI与云AI的互补优势与潜在竞争
人工智能领域目前正在经历类似的演变。云AI凭借其强大的计算能力和数据存储优势，已成为AI模型训练和大型语言模型（LLM）开发的沃土。其无限可扩展的资源使训练复杂模型成为可能，并提供全面的AI开发工具和服务。
然而，云 AI 并非灵丹妙药。对于要求低延迟、高隐私或离线操作的应用（例如自动驾驶、工业物联网和智能医疗），将数据传输到云端并返回显然并非理想之选。而这正是边缘 AI 的优势所在。通过直接在源头处理数据，边缘 AI 有效地解决了延迟和带宽问题，同时也更好地保护了数据隐私。
边缘 AI 的出现虽然为应用创新带来了诸多机遇，但也面临着硬件资源限制以及模型更新和管理复杂性等挑战。
云边协同：大势所趋
纵观云计算和人工智能的发展轨迹，边缘人工智能最终极有可能与云人工智能深度融合，形成“云边协同”生态系统。这一趋势很可能使云人工智能公司在边缘人工智能领域占据主导地位，原因如下：
依赖模型训练和部署：大型复杂人工智能模型的训练和持续优化仍然严重依赖于云计算能力。边缘设备主要负责推理，而核心模型智能则源自云端。云计算巨头将为开发者提供工具，用于优化和部署云端训练的模型到边缘设备上。
数据和模型反馈环：虽然边缘设备收集的数据最初可以在本地处理，但这些数据（或隐私保护版本）仍需要返回云端进行重新训练和深度分析，以持续提升模型性能，形成持续数据和模型优化的闭环。
统一管理和标准化：大规模边缘人工智能部署需要一个集中式管理平台来协调、监控和更新广泛分布的边缘设备。云服务提供商具备提供此类平台的优势，能够统一管理模型版本、设备健康状态和安全更新。
完整生态系统的吸引力：云巨头可以提供端到端的解决方案，涵盖从模型开发和数据管理到边缘部署和应用集成的全套解决方案。对于企业而言，选择能够提供全面且高度兼容的解决方案的提供商可以显著降低采用和维护的复杂性。
结论
正如云服务逐渐整合本地计算一样，边缘人工智能很可能被视为云人工智能的延伸和补充，共同构建更强大、更全面的人工智能基础设施。云人工智能公司凭借其在核心技术、平台、资金和现有客户群方面的优势，将在边缘人工智能的发展中发挥关键作用，并最终占据主导地位。这不仅是技术发展的必然，也是市场竞争驱动的自然演进。
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