從ChatGPT到DeepSeek，大模型的一次次“破圈”推動(dòng)著AI技術(shù)深入千行萬(wàn)業(yè)。特別是以DeepSeek、Qwen、ChatGLM等為代表的開(kāi)源模型，在提升性能的同時(shí)不斷降低開(kāi)發(fā)與使用門(mén)檻，加速了AI技術(shù)的民主化和商業(yè)化進(jìn)程，也催升了當(dāng)前市場(chǎng)對(duì)智能算力，尤其是推理算力的空前需求。

2025年IDC Futurescape全球云計(jì)算十大預(yù)測(cè)顯示，到2027年，為應(yīng)對(duì)持續(xù)膨脹的生成式人工智能（推理）需求帶來(lái)的挑戰(zhàn)，80%的CIO將依賴云服務(wù)商提供的邊緣服務(wù)，以滿足性能與數(shù)據(jù)合規(guī)要求。

行業(yè)景氣度提升，云服務(wù)商作為“賣水人”迎來(lái)價(jià)值重構(gòu)。

2025年以來(lái)，阿里云、火山引擎、金山云（03896.HK）、優(yōu)刻得（688158.SH）、青云科技等國(guó)內(nèi)云廠商全力向AI智算轉(zhuǎn)型，資本市場(chǎng)也一度對(duì)其前景報(bào)以熱烈反應(yīng)，已上市廠商們的股價(jià)在短期內(nèi)出現(xiàn)驚人漲幅。

以網(wǎng)宿科技、白山云科技、PPIO派歐云等為代表的國(guó)內(nèi)獨(dú)立邊緣云服務(wù)商也積極把握“邊緣推理”機(jī)遇，加快戰(zhàn)略布局與資本進(jìn)程。網(wǎng)宿科技（300017.SZ）于10月27日發(fā)布的三季度報(bào)告顯示，公司2025年前三季度營(yíng)業(yè)收入達(dá)34.92億元，凈利潤(rùn)激增43.6%，邊緣AI與安全業(yè)務(wù)加速落地；白山云和PPIO也先后遞表港交所，擬借力資本市場(chǎng)再下一城。

AI平權(quán)，推理爆發(fā)

2025開(kāi)年橫空出世的 DeepSeek基于算法改進(jìn)、算力節(jié)約以及技術(shù)開(kāi)源，極大降低了AI開(kāi)發(fā)的門(mén)檻和創(chuàng)新成本。無(wú)論是企業(yè)還是個(gè)人，都在感受著AI帶來(lái)的效率提升和全新可能性。典型如“義烏老板娘”們將DeepSeek等AI工具引入到生產(chǎn)設(shè)計(jì)、多語(yǔ)種客服、物流優(yōu)化等貿(mào)易全鏈路，跨國(guó)生意火爆全網(wǎng)。

與此同時(shí)，通義千問(wèn)、騰訊混元、智譜GLM、Kimi等國(guó)內(nèi)主流大模型廠商亦加快產(chǎn)品迭代并深化開(kāi)源布局，重塑了全球開(kāi)源大模型生態(tài)格局。

在2025年9月阿里云棲大會(huì)上，通義千問(wèn)一次性發(fā)布七款覆蓋語(yǔ)言、視覺(jué)、語(yǔ)音、多模態(tài)、代碼等領(lǐng)域的新模型，形成全尺寸、全模態(tài)的產(chǎn)品矩陣，其中Qwen3-Next通過(guò)架構(gòu)創(chuàng)新將訓(xùn)練成本降低90%，延續(xù)了AI技術(shù)普惠的發(fā)展趨勢(shì)。

（來(lái)源：AI生成）

開(kāi)源和低成本加速了模型層面的“平權(quán)”。中小團(tuán)隊(duì)不需要重資產(chǎn)投入就可以蒸餾出高性能的小模型，并能在邊緣和端側(cè)算力上穩(wěn)定運(yùn)行，這極大降低了對(duì)硬件算力的需求，為推理側(cè)應(yīng)用的爆發(fā)打下基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)顯示，截至今年9月，僅通義模型的全球下載量就超過(guò)6億次，衍生模型超17萬(wàn)個(gè)。

這一變化也使得企業(yè)的AI投入跳出“大力出奇跡”的燒錢(qián)模式，逐漸將重心從訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理。IDC預(yù)測(cè)，2028年中國(guó)智能算力規(guī)模將達(dá)到2781.9EFLOPS，這一增長(zhǎng)源于推理端需求的極大釋放。IDC分析師也曾指出，從2024下半年以來(lái)，在邊緣完成模型推理，以及輕量級(jí)模型訓(xùn)練或相關(guān)處理已經(jīng)成為當(dāng)前客戶關(guān)注的焦點(diǎn)。

邊緣推理：極致低時(shí)延、極致降成本

大模型“戰(zhàn)場(chǎng)”轉(zhuǎn)移對(duì)算力市場(chǎng)格局的影響，與訓(xùn)練和推理對(duì)算力的差異化要求有著本質(zhì)關(guān)系。

訓(xùn)練階段依賴高算力、長(zhǎng)周期、集中式的云端資源，以完成復(fù)雜計(jì)算與迭代。但不同于訓(xùn)練對(duì)算力的“集中式消耗”，推理呈現(xiàn)出邊緣化、碎片化、實(shí)時(shí)化、長(zhǎng)尾化的特征。特別是隨著AIGC、智能體、車聯(lián)網(wǎng)、AR/ VR、工業(yè)自動(dòng)化及云游戲等應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)交互要求的提高，解決推理的“最后一公里”問(wèn)題成為行業(yè)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。市場(chǎng)對(duì)低時(shí)延和具備隱私保護(hù)能力的AI推理需求激增，中心云在資源密集性上仍具優(yōu)勢(shì)，但其跨地域傳輸帶來(lái)的效率、性能與隱私風(fēng)險(xiǎn)日益成為瓶頸。

成本方面，終端用戶側(cè)流量不斷上升，而用戶每一次交互都涉及高昂的算力和帶寬消耗，使得推理服務(wù)的成本與使用量直接掛鉤，邊際成本居高不下，企業(yè)亟需更經(jīng)濟(jì)、高效的推理方案。

實(shí)時(shí)性需求與成本壓力下，邊緣云成為解決AI推理“最后一公里”的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。邊緣云通過(guò)將計(jì)算及存儲(chǔ)部署在更接近數(shù)據(jù)源的位置，無(wú)需將數(shù)據(jù)傳回遠(yuǎn)程集中式數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理，從而減少數(shù)據(jù)往返的帶寬消耗和傳輸延遲，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)推理與分析并保證數(shù)據(jù)安全性，幫助客戶降本增效。

（來(lái)源：AI生成）

IDC在中國(guó)邊緣云市場(chǎng)跟蹤研究報(bào)告中指出，在AI推理場(chǎng)景中，邊緣云服務(wù)模式具有上線速度快、物理位置分布廣泛、更靠近終端用戶等特點(diǎn)。在某些場(chǎng)景，尤其是大規(guī)模使用多模態(tài)模型生成內(nèi)容時(shí)，邊緣云服務(wù)具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

憑借分布式架構(gòu)與就近推理能力，邊緣云形成對(duì)中心云推理的有力補(bǔ)充和協(xié)同，而這也帶來(lái)了新的市場(chǎng)空間和競(jìng)爭(zhēng)機(jī)會(huì)。目前網(wǎng)宿科技、白山云、PPIO等邊緣云廠商已明確將AI基礎(chǔ)設(shè)施作為公司的核心戰(zhàn)略，并推出GPU算力租賃、邊緣模型服務(wù)等主要產(chǎn)品和服務(wù)模式。

其中，GPU算力租賃通常以裸金屬服務(wù)器租賃及容器化實(shí)例的形式，為客戶提供彈性、按量計(jì)費(fèi)的算力資源，幫助客戶減少前期投入，同時(shí)保障業(yè)務(wù)擴(kuò)展性與成本效益；邊緣模型服務(wù)則利用分布式集群架構(gòu)，將模型即服務(wù)(MaaS) 能力部署在靠近用戶的邊緣側(cè)，以支持高實(shí)時(shí)推理。

此外，模型調(diào)優(yōu)、模型治理、智能體云服務(wù)等更高階的、面向AI應(yīng)用生命周期的增值服務(wù)，也正成為廠商們構(gòu)建差異化競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。

在AI應(yīng)用普及推動(dòng)下，灼識(shí)咨詢預(yù)計(jì)2029年全球邊緣云服務(wù)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)人民幣14,580億元。其中，中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模將從2024年的810億元增至2029年的2515億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到25.4%。

大水之中，必有大魚(yú)

市場(chǎng)擴(kuò)容帶來(lái)機(jī)遇，也加劇競(jìng)爭(zhēng)。

2025年10月28日，全球CDN鼻祖Akamai 正式發(fā)布了分布式、生成式邊緣平臺(tái)Akamai Inference Cloud ，將AI推理能力從核心數(shù)據(jù)中心擴(kuò)展到互聯(lián)網(wǎng)邊緣，讓AI決策發(fā)生在距離用戶更近的地方，解決延遲、成本與數(shù)據(jù)主權(quán)痛點(diǎn)。

從CDN走向邊緣云，再走向邊緣AI，Akamai的轉(zhuǎn)型之路在國(guó)內(nèi)CDN廠商身上同樣上演著?；仡檱?guó)內(nèi)CDN市場(chǎng)的發(fā)展，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)流量爆發(fā)帶動(dòng)了一批CDN企業(yè)入場(chǎng)，但也在價(jià)格戰(zhàn)中完成大浪淘沙，優(yōu)勝劣汰。CDN企業(yè)開(kāi)始向邊緣云轉(zhuǎn)型，圍繞網(wǎng)絡(luò)、安全、計(jì)算等方向拓展其能力。最終，資源覆蓋、技術(shù)能力、客戶服務(wù)、成本控制等成為留在牌桌上的資本。

在AI推理爆發(fā)的市場(chǎng)機(jī)遇中，國(guó)內(nèi)邊緣云市場(chǎng)也迎來(lái)新一輪競(jìng)合，廠商突圍的邏輯或許類似。其中，近期在港交所完成二次遞表，再度沖擊IPO的白山云受到了市場(chǎng)的集中關(guān)注。白山云成立于2015年，是業(yè)內(nèi)知名的獨(dú)立邊緣云服務(wù)企業(yè)，打造了集網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、安全和智算服務(wù)于一體的全球邊緣云平臺(tái)與產(chǎn)品體系，公司已服務(wù)超千家企業(yè)客戶。

在成熟的全球邊緣云基礎(chǔ)設(shè)施和專有的異構(gòu)計(jì)算框架上，白山云推出了邊緣智算云，提供從GPU IaaS到MaaS的全方位服務(wù)，并專門(mén)針對(duì)邊緣AI推理進(jìn)行優(yōu)化。在這一領(lǐng)域，白山云也積累了一系列創(chuàng)新技術(shù)，包括服務(wù)網(wǎng)關(guān)全網(wǎng)調(diào)度技術(shù)、異構(gòu)算力彈性調(diào)度技術(shù)、大文件加載優(yōu)化技術(shù)、算力服務(wù)單元推理優(yōu)化技術(shù)等關(guān)鍵能力。這些優(yōu)化使得白山云在推理能力上實(shí)現(xiàn)了顯著突破：GPU利用率提升30%、模型響應(yīng)速度提升100%、模型擴(kuò)展時(shí)間成本降低94%。

（來(lái)源：白山云官網(wǎng)）

廣泛的節(jié)點(diǎn)覆蓋與全球智能調(diào)度能力，也讓白山云在邊緣推理的性能和成本控制上形成了先天優(yōu)勢(shì)，使其在搶占AI推理“最后一公里”的競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)了有利位置。

據(jù)招股書(shū)披露，白山云已在60個(gè)國(guó)家和地區(qū)的290多個(gè)城市部署了1500多個(gè)全球邊緣節(jié)點(diǎn)，且其是海外資源最豐富的邊緣云廠商，在東南亞、中東、中亞、非洲、北美、歐洲等海外市場(chǎng)均已部署算力基礎(chǔ)設(shè)施，形成了具備毫秒級(jí)服務(wù)交付能力的全球分布式計(jì)算網(wǎng)絡(luò)。

（來(lái)源：白山云官網(wǎng)）

基于此，白山云能夠?qū)⑺懔Y源動(dòng)態(tài)下沉到用戶側(cè)，時(shí)刻保持距用戶最近、性能最優(yōu)的邊緣節(jié)點(diǎn)運(yùn)行響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)就近推理。以工業(yè)場(chǎng)景舉例，白山云已實(shí)現(xiàn)了端到端延時(shí)低于20毫秒。

同時(shí)，基于全球范圍內(nèi)算力資源的儲(chǔ)備，白山云可以按照不同時(shí)區(qū)下客戶算力用量的波峰波谷變化，進(jìn)行全球范圍內(nèi)的跨區(qū)調(diào)度，削峰填谷，把資源利用率拉到極致，進(jìn)一步降低客戶的使用成本。此外，邊緣本地化數(shù)據(jù)處理也滿足金融、政務(wù)及出海業(yè)務(wù)的合規(guī)要求。對(duì)比大型云廠商，“獨(dú)立第三方”屬性支持白山云能夠?yàn)楦黝惼髽I(yè)提供服務(wù)支持，帶來(lái)的信任和安全感也在倍增。

優(yōu)勢(shì)兌現(xiàn)為營(yíng)收。公司財(cái)報(bào)顯示，2022年-2024年，白山云營(yíng)收分別為21.32億元、23.91億元和22.18億元。這其中，來(lái)自安全和智算服務(wù)的收入增長(zhǎng)顯著，從2022年的1.57億元增長(zhǎng)至2024年的5.17億元，占總收入的比例從7.4%提升至23.3%。

不過(guò)，公司目前仍未盈利。2022年至2024年，分別虧損1.93億元、0.93億元和1.47億元。對(duì)此，白山云解釋，這主要是由于公司策略性地縮減國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的低利潤(rùn)服務(wù)，以及持續(xù)對(duì)全球網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展及智算基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行大量前瞻性資本投資所致。

這或許也是云廠商們面臨的普遍問(wèn)題——一邊忍受剝離或縮減低毛利率業(yè)務(wù)帶來(lái)的“陣痛”，一邊在AI新藍(lán)海中搶灘布局、持續(xù)投入。但激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)從未停歇，長(zhǎng)期價(jià)值最終還需要通過(guò)持續(xù)的盈利能力來(lái)證明。

AI普惠化的時(shí)代正在加速到來(lái)。智能算力作為新型基礎(chǔ)設(shè)施，已是各行各業(yè)進(jìn)行智能化變革的核心驅(qū)動(dòng)力，云、邊、端協(xié)同的算力體系正成為產(chǎn)業(yè)剛需。

面對(duì)快速增長(zhǎng)的推理算力市場(chǎng)，成熟的邊緣云服務(wù)廠商們雖然具備資源、技術(shù)、客戶基礎(chǔ)等優(yōu)勢(shì)，但當(dāng)AI拉開(kāi)新賽季的序幕，廠商間比拼的可能既是短期的市場(chǎng)開(kāi)拓能力和投入能力，也是長(zhǎng)期的戰(zhàn)略定力和耐力。

我們期待，也相信這個(gè)市場(chǎng)必將爆發(fā)出更大的活力與價(jià)值。

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