算力短缺难题带来新蓝海 上市公司角逐边缘计算

今年以来，以ChatGPT为代表的AIGC（生成式人工智能）异军突起，在全球范围内掀起了一场关于大模型的竞速赛，AI算力需求急速攀升。然而，云端算力面临成本以及供给压力，无法承载与日俱增的AI算力需求，算力走向边缘成为大势所趋。

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边缘算力将在AI大模型时代发挥不可或缺的支撑作用，根据STL Partners的预测，到2030年，边缘计算潜在市场规模将增长到4450亿美元，行业复合年增长率高达48%。

面对这片“蓝海”，相关上市公司已摩拳擦掌，在“边缘侧”展开激烈角逐。

边缘算力破局算力短缺难题

边缘计算（边缘算力），通常指部署在设备本地的算力或者离用户距离较近的数据中心中的计算算力，拥有可定制化、低成本、低时延、高安全性与隐私性四大特征。

当前，算力需求呈指数级增长，增速将超过单芯片算力增长速度。同时，单个AI超算规模也受到功耗、土地、散热等因素制约。在此形势下，算力供给与需求的缺口持续放大。

“受供应链限制、劳动力人才短缺、能源成本上升、通货膨胀、经济衰退等现状的影响，企业为了提高竞争力并降低总成本，正通过在边缘采用人工智能处理数据的形式，来加速对其业务进行数字化和智能化转型，这为边缘计算带来巨大的市场机会。”英特尔公司高级副总裁Sachin Katti在不久前召开的网络与边缘产业高层峰会上表示，到2025年，75%由企业生成的数据将在传统数据中心或云之外进行创建和处理；到2026年，50%的边缘部署将涉及机器学习；86%的边缘开发人员将瞄准基于人工智能的应用程序；边缘的人工智能推理将是数据中心的3倍。

边缘算力也受到政策关注。《“十四五”数字经济发展规划》提到，加强面向特定场景的边缘计算能力，强化算力统筹和智能调度。地方政府也相继发文支持边缘计算产业发展，例如，深圳明确加快构建“边缘计算＋智算＋超算”多元协同、数智融合的算力体系。

国盛证券认为，当前时点，AI大模型已经站在了从“玩具”向“工具”快速演化的关键迭代期，在AI 向实际场景落地的过程中，边缘算力的重要性将加速凸显。未来的AI运算将呈现出“训练与迭代在云端、推理与内容生产梯度分布（云侧+雾侧+边缘侧）”的格局变化。

上市公司积极布局边缘算力

中国信通院数据显示，2021年，我国边缘计算市场规模为436亿元，预计2024年将达1804亿元，近三年复合增速高达61%。根据亿欧智库调研，2025年，我国边缘计算市场空间有望达1987.68亿元。

记者发现，从运营商、服务商到软件厂商、硬件厂商，边缘计算产业链各环节的玩家正从不同路径加速抢占市场先机。

运营商作为算力网络的主力军，正在加快完善“云网边”算力供给体系，并加大AI业务投入。

中国电信布局了“核心+省+边缘+端”四级架构的AI算力网络，并发布了星河AI赋能平台，实现AI能力一键下发、快速部署、全场景应用。中国移动则构建了“4 热点区域+N 中心节点+31 省级节点+X 边缘节点”的算力资源网络，并于近期推出了“九天”人工智能大模型，提供全面的大模型训推一体化研发能力和新型MaaS能力。

边缘计算服务商方面，网宿科技升级已推出了网宿边缘GPU算力平台，基于网宿广泛分布的边缘节点资源，提供高性能GPU算力资源。该平台全面覆盖IaaS、PaaS、SaaS层，已经在AI大模型训练、边缘推理、AIGC文生图、虚拟人等场景落地。

硬件提供商也“跃跃欲试”。国芯科技已在边缘计算芯片方面开展了二代芯片的研发和产业化应用。“CCP1080T”是公司研发的基于自主64位PowerPC架构C*Core CPU内核的第二代高性能高安全边缘计算芯片。公司表示，该款新芯片产品的研发成功进一步丰富了公司高性能边缘计算产品系列，对公司未来边缘计算业务的市场拓展和业绩成长性预计都将产生积极的影响。

（文章来源：证券时报网）