從ChatGPT到DeepSeek，大模型的一次次“破圈”推動著AI技術深入千行萬業。特別是以DeepSeek、Qwen、ChatGLM等為代表的開源模型，在提升性能的同時不斷降低開發與使用門檻，加速了AI技術的民主化和商業化進程，也催升了當前市場對智能算力，尤其是推理算力的空前需求。
2025年IDC Futurescape全球云計算十大預測顯示，到2027年，為應對持續膨脹的生成式人工智能（推理）需求帶來的挑戰，80%的CIO將依賴云服務商提供的邊緣服務，以滿足性能與數據合規要求。
行業景氣度提升，云服務商作為“賣水人”迎來價值重構。
2025年以來，阿里云、火山引擎、金山云、優刻得、青云科技等國內云廠商全力向AI智算轉型，資本市場也一度對其前景報以熱烈反應，已上市廠商們的股價在短期內出現驚人漲幅。
以網宿科技、白山云科技、PPIO派歐云等為代表的國內獨立邊緣云服務商也積極把握“邊緣推理”機遇，加快戰略布局與資本進程。網宿科技于10月27日發布的三季度報告顯示，公司2025年前三季度營業收入達34.92億元，凈利潤激增43.6%，邊緣AI與安全業務加速落地；白山云和PPIO也先后遞表港交所，擬借力資本市場再下一城。
AI平權，推理爆發
2025開年橫空出世的 DeepSeek基于算法改進、算力節約以及技術開源，極大降低了AI開發的門檻和創新成本。無論是企業還是個人，都在感受著AI帶來的效率提升和全新可能性。典型如“義烏老板娘”們將DeepSeek等AI工具引入到生產設計、多語種客服、物流優化等貿易全鏈路，跨國生意火爆全網。
與此同時，通義千問、騰訊混元、智譜GLM、Kimi等國內主流大模型廠商亦加快產品迭代并深化開源布局，重塑了全球開源大模型生態格局。
在2025年9月阿里云棲大會上，通義千問一次性發布七款覆蓋語言、視覺、語音、多模態、代碼等領域的新模型，形成全尺寸、全模態的產品矩陣，其中Qwen3-Next通過架構創新將訓練成本降低90%，延續了AI技術普惠的發展趨勢。
來源：AI生成
開源和低成本加速了模型層面的“平權”。中小團隊不需要重資產投入就可以蒸餾出高性能的小模型，并能在邊緣和端側算力上穩定運行，這極大降低了對硬件算力的需求，為推理側應用的爆發打下基礎。數據顯示，截至今年9月，僅通義模型的全球下載量就超過6億次，衍生模型超17萬個。
這一變化也使得企業的AI投入跳出“大力出奇跡”的燒錢模式，逐漸將重心從訓練轉向推理。IDC預測，2028年中國智能算力規模將達到2781.9EFLOPS，這一增長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，在邊緣完成模型推理，以及輕量級模型訓練或相關處理已經成為當前客戶關注的焦點。
邊緣推理：極致低時延、極致降成本
大模型“戰場”轉移對算力市場格局的影響，與訓練和推理對算力的差異化要求有著本質關系。
訓練階段依賴高算力、長周期、集中式的云端資源，以完成復雜計算與迭代。但不同于訓練對算力的“集中式消耗”，推理呈現出邊緣化、碎片化、實時化、長尾化的特征。特別是隨著AIGC、智能體、車聯網、AR/ VR、工業自動化及云游戲等應用場景對實時交互要求的提高，解決推理的“最后一公里”問題成為行業的關鍵挑戰。市場對低時延和具備隱私保護能力的AI推理需求激增，中心云在資源密集性上仍具優勢，但其跨地域傳輸帶來的效率、性能與隱私風險日益成為瓶頸。
成本方面，終端用戶側流量不斷上升，而用戶每一次交互都涉及高昂的算力和帶寬消耗，使得推理服務的成本與使用量直接掛鉤，邊際成本居高不下，企業亟需更經濟、高效的推理方案。
實時性需求與成本壓力下，邊緣云成為解決AI推理“最后一公里”的關鍵基礎設施。邊緣云通過將計算及存儲部署在更接近數據源的位置，無需將數據傳回遠程集中式數據中心進行處理，從而減少數據往返的帶寬消耗和傳輸延遲，實現實時推理與分析并保證數據安全性，幫助客戶降本增效。
來源：AI生成
IDC在中國邊緣云市場跟蹤研究報告中指出，在AI推理場景中，邊緣云服務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。在某些場景，尤其是大規模使用多模態模型生成內容時，邊緣云服務具有獨特優勢。
憑借分布式架構與就近推理能力，邊緣云形成對中心云推理的有力補充和協同，而這也帶來了新的市場空間和競爭機會。目前網宿科技、白山云、PPIO等邊緣云廠商已明確將AI基礎設施作為公司的核心戰略，并推出GPU算力租賃、邊緣模型服務等主要產品和服務模式。
其中，GPU算力租賃通常以裸金屬服務器租賃及容器化實例的形式，為客戶提供彈性、按量計費的算力資源，幫助客戶減少前期投入，同時保障業務擴展性與成本效益；邊緣模型服務則利用分布式集群架構，將模型即服務(MaaS) 能力部署在靠近用戶的邊緣側，以支持高實時推理。
此外，模型調優、模型治理、智能體云服務等更高階的、面向AI應用生命周期的增值服務，也正成為廠商們構建差異化競爭力的關鍵。
在AI應用普及推動下，灼識咨詢預計2029年全球邊緣云服務行業市場規模將達人民幣14,580億元。其中，中國市場規模將從2024年的810億元增至2029年的2515億元，年均復合增長率將達到25.4%。
大水之中，必有大魚
市場擴容帶來機遇，也加劇競爭。
2025年10月28日，全球CDN鼻祖Akamai 正式發布了分布式、生成式邊緣平臺Akamai Inference Cloud ，將AI推理能力從核心數據中心擴展到互聯網邊緣，讓 AI 決策發生在距離用戶更近的地方，解決延遲、成本與數據主權痛點。
從CDN走向邊緣云，再走向邊緣AI，Akamai的轉型之路在國內CDN廠商身上同樣上演著。回顧國內CDN市場的發展，移動互聯網流量爆發帶動了一批CDN企業入場，但也在價格戰中完成大浪淘沙，優勝劣汰。CDN企業開始向邊緣云轉型，圍繞網絡、安全、計算等方向拓展其能力。最終，資源覆蓋、技術能力、客戶服務、成本控制等成為留在牌桌上的資本。
在AI推理爆發的市場機遇中，國內邊緣云市場也迎來新一輪競合，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的集中關注。白山云成立于2015年，是業內知名的獨立邊緣云服務企業，打造了集網絡服務、安全和智算服務于一體的全球邊緣云平臺與產品體系，公司已服務超千家企業客戶。
在成熟的全球邊緣云基礎設施和專有的異構計算框架上，白山云推出了邊緣智算云，提供從GPU IaaS到MaaS的全方位服務，并專門針對邊緣AI推理進行優化。在這一領域，白山云也積累了一系列創新技術，包括服務網關全網調度技術、異構算力彈性調度技術、大文件加載優化技術、算力服務單元推理優化技術等關鍵能力。這些優化使得白山云在推理能力上實現了顯著突破：GPU利用率提升30%、模型響應速度提升100%、模型擴展時間成本降低94%。
來源：白山云官網
廣泛的節點覆蓋與全球智能調度能力，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勢，使其在搶占AI推理“最后一公里”的競爭中占據了有利位置。
據招股書披露，白山云已在60個國家和地區的290多個城市部署了1500多個全球邊緣節點，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、歐洲等海外市場均已部署算力基礎設施，形成了具備毫秒級服務交付能力的全球分布式計算網絡。
來源：白山云官網
基于此，白山云能夠將算力資源動態下沉到用戶側，時刻保持距用戶最近、性能最優的邊緣節點運行響應，實現就近推理。以工業場景舉例，白山云已實現了端到端延時低于20毫秒。
同時，基于全球范圍內算力資源的儲備，白山云可以按照不同時區下客戶算力用量的波峰波谷變化，進行全球范圍內的跨區調度，削峰填谷，把資源利用率拉到極致，進一步降低客戶的使用成本。此外，邊緣本地化數據處理也滿足金融、政務及出海業務的合規要求。對比大型云廠商，“獨立第三方”屬性支持白山云能夠為各類企業提供服務支持，帶來的信任和安全感也在倍增。
優勢兌現為營收。公司財報顯示，2022年-2024年，白山云營收分別為21.32億元、23.91億元和22.18億元。這其中，來自安全和智算服務的收入增長顯著，從2022年的1.57億元增長至2024年的5.17億元，占總收入的比例從7.4%提升至23.3%。
不過，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。對此，白山云解釋，這主要是由于公司策略性地縮減國內市場的低利潤服務，以及持續對全球網絡擴展及智算基礎設施進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題——一邊忍受剝離或縮減低毛利率業務帶來的“陣痛”，一邊在AI新藍海中搶灘布局、持續投入。但激烈的市場競爭從未停歇，長期價值最終還需要通過持續的盈利能力來證明。
寫在最后
AI普惠化的時代正在加速到來。智能算力作為新型基礎設施，已是各行各業進行智能化變革的核心驅動力，云、邊、端協同的算力體系正成為產業剛需。面對快速增長的推理算力市場，成熟的邊緣云服務廠商們雖然具備資源、技術、客戶基礎等優勢，但當AI拉開新賽季的序幕，廠商間比拼的可能既是短期的市場開拓能力和投入能力，也是長期的戰略定力和耐力。我們期待，也相信這個市場必將爆發出更大的活力與價值。（咸寧新聞網）
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