在近日与边缘计算社区联合举办的线上发布交流会上，网宿科技的边缘平台资深架构师陈云辉指出，人工智能（AI）技术的迅猛发展为边缘计算领域带来了新的契机。他提到，AI助力边缘计算可以从两个方面分析：其一是算力需求，涉及到多模态的人机自然交互体验，对实时性要求极高；其二是推理模型的部署正在从中心架构向边缘迁移，未来将呈现出云-边-端的分布式架构，这将是AI大模型发展的关键趋势。

　　AI目前已成为全球科技创新的焦点，不论是各类AI应用层出的丰富项目，还是与生成对抗网络（GANs）相关的技术竞赛，均展现出AI发展的繁荣景象。然而，业界普遍关注的“杀手级”AI应用何时诞生则仍是人们热议的话题。陈云辉认为，尽管已有许多AI应用如火如荼开展，但真正能够称之为“杀手级”的应用尚未形成。

　　在面向消费者（ToC）的应用层面，尽管AI搜索、角色扮演和陪伴机器人等产品拥有可观的用户流量，但它们尚未建立起稳定的商业闭环，用户留存率也亟待提高。与此同时，诸如AI文案生成工具和AI电商视觉工具等生产力工具，虽然已然实现部分商业闭环，但当前仍处于市场推广阶段。在企业内部（ToB）场景中，AI知识库面临幻觉问题，加上数据隐私和私有化部署的高昂成本，使得其性能与效果尚未达到“数字员工”的理想状态，因此杀手级应用依然难觅。

　　那么，究竟何时能迎来“杀手级”AI应用的真正崛起呢？陈云辉表示，智能穿戴和AI硬件领域将成为潜在的爆发点。他指出，随着AI模型能力的不断升级和推理成本的下降，加之AI硬件的日益成熟，将为整个产业创造更为广泛的想象空间。例如，增强现实（AR）与虚拟现实（VR）设备对实时交互的要求很高，并需要高性能的算力。如果在终端设备算力缺乏的情况下，边缘计算将成为理想的算力支撑平台。

　　网宿科技在未来的发展上，将持续加大在AI领域的投资，重点加强算力网络和平台能力的建设，目的是降低AI技术的使用门槛，助力AI的规模化普及。同时，公司还将密切关注智能硬件的发展，投入边缘计算资源，以及整体的云边端能力建设，从而与行业伙伴协作推动XR应用的落地。此外，网宿科技还将通过AI技术推动安全，全面提升边缘计算的安全性。

　　陈云辉强调，网宿科技在内容分发网络（CDN）和边缘计算方面都是作为平台和中间件的角色，其发展依赖于应用层和整个产业的进步。面对AI浪潮的到来，公司期待与产业共同发展，开启全新的智能时代。

　　随着智能穿戴设备和AI硬件的迅速崛起，边缘计算的重要性愈发凸显。这种新兴的计算架构不仅能够满足AI模型日益增长的算力需求，也在推动智能硬件更大规模的应用。未来，如何充分利用边缘计算的优势，将成为每一个AI从业者需要认真思考的问题。

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