20260511-国泰海通-国泰海通_计算机_AI算力云_边_端的演绎与格局_技术_架构与应用的三重演进_2页_136kb

AI算力云、边、端的演绎与格局总结

核心内容

本报告分析了人工智能算力从“云-边-端”三个层面协同演进的趋势，指出AI技术正经历技术、架构与应用的三重变革。报告强调，随着AI模型的复杂度不断提升，算力部署模式也正从集中式云端向分布式、协同化、泛在化方向发展，形成了云、边、端三位一体的智能算力生态。

主要观点

技术演进：模型膨胀与成本下降并存

• AI模型参数规模持续扩大，已达到十万亿级别。
• 尽管模型训练成本大幅上升，但单位智能任务成本却在下降。
• LLM（大语言模型）成本每年降至上一年的约1/10，成为行业降本增效的核心趋势。
• 技术演进方向呈现“模型膨胀”与“成本双轨化”并行发展的特点。

架构演进：从集中式到协同化

• 人工智能行业正经历由模型架构转型、开源生态崛起和端侧部署成熟所驱动的深刻变革。
• 计算架构向分布式、协同化、泛在化演进，推动算力基础设施向边缘和终端方向重构。
• 场景需求、技术瓶颈突破和新范式探索成为推动架构演进的关键驱动力。

应用演进：云、边、端协同布局

• 云端AI算力：智算资源池成为公有云IaaS市场的重要增长点。根据IDC数据，2025年上半年中国公有云IaaS市场规模突破千亿元人民币，同比增长近20%。
• 终端AI算力：端侧AI市场进入元年，预计2028年市场规模将达19,071亿元，年复合增长率达58%。AI手机和AI PC的渗透率预计分别达到34%和31%，并在未来几年持续增长。
• 边缘AI算力：边缘AI市场增长迅速，预计2030年市场规模将达988.9亿美元，2025-2030年复合年增长率（CAGR）为26.6%。边缘AI被视为千行百业智能化转型的重要引擎。

关键信息

• 技术趋势：AI模型参数量持续增长，但单位任务成本下降，形成“成本双轨化”。
• 市场数据：
  • 2025年上半年中国公有云IaaS市场规模破千亿元，智算资源池占比超20%。
  • 2023年中国端侧AI市场规模达1939亿元，预计2028年达19,071亿元。
  • 2025年边缘AI市场规模预计达304.5亿美元，2030年将增长至988.9亿美元。
• 应用场景：AI算力正向终端和边缘市场延伸，推动智能设备、工业、医疗、交通等领域的智能化升级。

风险提示

• 技术风险：技术迭代速度过快，可能导致投资回报不及预期。
• 供应链风险：全球供应链的不确定性及地缘政治因素可能影响算力基础设施的稳定供应。
• 数据安全风险：数据隐私和合规问题日益突出，需加强数据治理和安全防护。
• 市场需求波动：AI应用场景的落地速度和市场接受度存在不确定性。
• 竞争风险：行业竞争加剧，可能导致市场格局快速变化。

结论

AI算力正经历从云端到终端、边缘的全面演进，形成“云-边-端”协同发展的新生态。技术进步推动模型参数膨胀，但成本下降趋势显著，行业整体呈现降本增效的发展态势。终端和边缘市场作为AI落地的关键场景，预计将在未来几年迎来爆发式增长，成为推动智能化进程的核心力量。然而，行业快速发展也伴随着技术、供应链、数据安全和市场竞争等多重风险，需持续关注并做好应对准备。