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Gartner预测，到2025年，50%以上的企业管理数据将在数据中心或云之外创建和处理。而且，随着AI为自动化带来更多机会，到2030年，至少一半的边缘计算部署将纳入AI。

从市场规模来看，根据STL Partners边缘计算关键数据统计，2030年全球边缘计算潜在市场规模将达到4450亿美元，10年复合增长率为48%。

作为云网AI基础设施芯片市场的领导者，英特尔公司副总裁兼网络与边缘事业部软件工程总经理Pallavi Mahajan指出，我们已经进入了AI无处不在的时代，在“三重驱动力”下，边缘计算将会迎来新一轮发展机遇；但边缘计算与云计算是截然不同的，尤其是在AI方面。

基于深厚的专业知识和丰富经验，在MWC24期间，英特尔推出了全新的商用边缘原生软件平台，是代号为Project Strata的升级版，可帮助企业在标准硬件上大规模开发、部署、运行和管理边缘应用，让边缘计算同样具有云计算般的简洁性。

三重动力驱动边缘计算前行

Pallavi Mahajan指出，无论是地缘政治、社会经济压力，还是市场竞争，都在促使企业寻求提高自动化和智能化水平，以保持竞争力并为客户提供更多价值。

“订单是否准时？库存是否充足？员工与业务是否安全？这些问题都在推动边缘技术的发展。”Pallavi Mahajan表示。在他看来，边缘技术主要由三条法则驱动：

物理法则：向外发送数据的成本很高，用户希望在本地更快地处理数据，以便完成时间紧、任务急的行动。经济法则：用户希望尽可能实现自动化，以确保在价格和创新方面兼具竞争力。国土安全法则：关于数据出境和安全的监管法律更加严格。

关注场景价值：云和边缘截然不同

如果回顾计算的发展历程，就会发现它和钟摆的节奏一样——从分布式到集中式。十年前，云计算的兴起，产业界开始关注运营的敏捷性、灵活性和简洁性。现在，边缘计算快速崛起。

但云与边缘是截然不同的，“边缘非常复杂，多样化的硬件、软件、操作系统，到有限的功率和空间；特别是在AI方面，边缘AI更多涉及的是推理，不需要建立单独的集群来运行AI工作负载。”

当然，目前市场上也有一些定制解决方案，可以帮助解决边缘的复杂问题。但这些解决方案往往建立在封闭系统和专用硬件的基础上；因此，整合旧系统和增加新的用例既费钱又费时。其中许多系统缺乏edge-in OT功能，这导致半数以上的AI项目在投入生产之前就已失败。这些市场上的解决方案都是定制的，难以扩展、难以维护、集成复杂，总体拥有成本高。