边缘计算与大模型时代的融合与机遇

在近期举办的全球边缘计算大会上，网宿科技以其独特的视角，探讨了大模型时代下边缘计算的价值与挑战。资深架构师陈云辉指出，大模型作为未来的关键基础设施，将在各行业乃至每个企业中扮演核心角色，驱动生产力的提升。然而，如何有效落地大模型、优化应用体验，成为了业界共同关注的焦点。

边缘计算的价值所在

在陈云辉看来，边缘计算能够通过两个关键场景——微调训练与边缘推理——实现大模型价值的最大化。当前，大模型和AIGC（人工智能生成内容）正引领科技新趋势，但在零基础训练模型时，面对周期长、GPU需求大、成本高等问题，预训练、微调训练和提示词工程成为了主流使用模式。这一模式不仅加速了AIGC的创新进程，也促使了轻量化微调训练方法的应用，如LoRA（低延迟架构）和QLoRa，这些方法大幅降低了个性化、领域化适配的成本，促进了AIGC在垂直应用领域的落地。

应对挑战与未来趋势

随着多模态AI的发展与AIGC应用范围的扩展，生成的内容涵盖了图片、语音、视频等多种形式，对流量的需求显著增加。与此同时，AIGC模型的领域化、小型化、轻量化技术使得未来对算力的要求持续下降。这一趋势促使大模型推理运算从中心向边缘下沉，以实现更低的带宽成本与更快的响应速度。凭借在全球2800个节点的强大资源协同优势，网宿科技在边缘侧拥有显著优势，尤其适合赋能边缘推理场景。

网宿科技的产品布局与市场策略

作为领先的边缘计算服务商，网宿科技依托其丰富的资源协同优势，通过与CDN业务的紧密协作，构建了边缘CPU算力平台、开源大模型训练部署平台，并输出了一系列垂直领域的解决方案，旨在适应市场需求和技术发展，推动大模型赋能各行各业。

• 边缘GPU算力平台：基于广泛分布的节点资源，提供轻量化算力支持，满足AI推理、深度学习、图形可视化等轻量级任务需求。

• 开源大模型训练部署平台：基于开源预训练模型，提供从微调训练、性能评估到部署监控、轻量化推理的一站式服务，有效降低大模型应用的门槛与成本，助力客户打造专属大模型。

• 垂直领域解决方案：包括面向企业知识库的私有大模型解决方案与电商领域的图像生成解决方案，如AI模特等，旨在帮助企业降本增效，实现数字化转型。

实践案例与市场反馈

网宿边缘智能平台已成功应用于多个AI应用场景，如智能养殖、智能换电、智能勘测、智能安防等，通过提供云边一体化协同托管方案，实现边缘计算资源的远程管控、数据处理与分析决策，有效帮助客户节约成本、提升运营效率。这一系列举措不仅展示了网宿科技在边缘计算领域的实力，也为大模型时代下的技术创新与应用提供了新的方向。

市场动态与行业趋势

• 蜜度索骥：采用跨模态检索技术，助力企业宣传策略的升级与优化。
• 网宿科技：聚焦边缘计算在大模型时代的应用与潜力，探索全栈解决方案，降低AIGC使用门槛。
• 张钹：强调第三代人工智能的发展，推动产业化创新与产业增长。
• 华为发布：AI存储新品，响应大模型时代对高效存储的需求。
• 特斯拉CEO马斯克：透露xAI项目进展，与特斯拉、推特等展开合作。
• AI探测器：识别美国宪法可能由AI编写，引发学术界与公众的讨论。
• 脉脉高聘：AI人才需求回暖，算法工程师薪资水平显著提升。
• 易点天下：与华为云签署合作协议，深化出海营销与AIGC应用。
• 谷歌Bard：计划扩展服务区域至欧洲和巴西，加强全球AI影响力。
• 美国联邦贸易委员会：调查OpenAI涉嫌违反消费者保护法，监管态势趋紧。
• 七部门联合发布：生成式人工智能服务管理暂行办法，自8月15日起实施，规范行业发展。

此篇综述不仅概述了大模型时代边缘计算的角色与机遇，还反映了当前AI领域的重要动态与趋势，为行业参与者提供了有价值的参考与启示。