边缘计算与AI协同进化：增强数据处理能力，拓宽应用场景

【环球网科技报道 记者 林梦雪】数字化浪潮席卷下，边缘计算与人工智能（AI）技术的深度融合正以前所未有的速度重塑各行各业的面貌。作为数字化转型的核心驱动力之一，其不仅加速了数据处理与分析的速度，还极大地拓宽了应用场景，为企业提供了前所未有的创新空间。

第三方调研机构Gartner预测，到2026年，80%的全球企业将使用生成式AI，50%的全球边缘部署将包含AI。而IDC数据显示，中国生成式AI投资增长加速，2022到2027年五年的复合年增长率达到86.2%，生成式AI正在成为驱动智能发展的关键技术。

在第十七届英特尔网络与边缘计算行业大会期间，英特尔公司高级副总裁兼网络与边缘事业部总经理Sachin Katti进一步强调了AI技术的颠覆性影响。他指出：“AI有望成为近几十年最具颠覆性的技术之一，它将大幅提升企业处理复杂商业问题的能力。英特尔致力于帮助企业简化在PC、边缘和数据中心部署AI的复杂流程，以实现‘让AI无处不在’的愿景。”

随着AI算法的不断优化和算力资源的日益丰富，边缘计算正逐步从理论走向实践，为企业带来了前所未有的数据处理能力和实时响应速度。然而，面对复杂多变的行业需求和快速迭代的技术趋势，如何更好地融合边缘计算与AI技术，打造高效、灵活、安全的解决方案，成为了摆在业界面前的重要课题。

针对边缘AI业务和用例的复杂性，英特尔公司副总裁兼网络与边缘解决方案事业部总经理Dan Rodriguez表示，英特尔通过创建广泛且开放的生态系统，包括CPU、GPU等硬件支持，以及多样化的开发环境，为开发者提供了良好的开发环境和工具链，帮助他们更好地应用AI算法并服务于不同产业。

面对算力集群化带来的挑战，Dan指出，英特尔交付支持的系统能够满足不同产业的需求，无论是边缘计算还是云计算，都能提供相应的解决方案。在算力方面，英特尔的GPU、CPU等硬件产品能够将网络能力与AI有机结合，提升整体效率。同时，英特尔还推出了针对AI的专用网卡（Smart NIC）和硅光子技术，以应对未来算力集群化对数据中心互连的高要求。

英特尔公司市场营销集团副总裁、英特尔中国网络与边缘及渠道数据中心事业部总经理郭威则进一步强调了算力集群化和分散化两个趋势。他认为，在数据中心内部，算力将向集群化方向发展；而在边缘计算场景下，则需要更好地平衡CPU、NPU和GPU的算力。此外，他还介绍了英特尔在Smart NIC和硅光模块方面的最新进展，表示将继续在组件层面保持性能及性价比的优势。

面对日益增长的AI需求，英特尔依托广泛的半导体基础，推出了专为边缘和网络AI设计的模块化平台。为制造、教育、交通、金融、医疗等多领域提供定制的垂直解决方案套件，助力客户加速AI在边缘和网络的设计、开发，并迅速扩大其应用范围。在不断推动技术创新和解决方案升级的同时，英特尔也在积极构建一个强大的生态系统。不断壮大的合作伙伴生态，已成为推动本土创新的重要力量。

此外，郭威还介绍了英特尔在AI部署方面的本地化策略。他指出，英特尔通过打造标准化硬件、定制化软件支持以及与国内大模型厂商和合作伙伴的深度合作，成功推动AI技术在中国市场的应用和普及。

据英特尓方面透露，截至目前，英特尔网络与边缘事业部在中国已经与500多家OEM/ODM和150多家ISV建立了合作关系，使超过200万开发者受益。

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