人工智能（AI）不再是一個未來的實驗——它是自動化、分析、個性化和創(chuàng)新的支柱，覆蓋幾乎所有行業(yè)。從金融機構在毫秒內偵測欺詐，到醫(yī)療服務提供者提供AI輔助診斷，AI驅動應用的需求正以前所未有的速度加速。

但隨著人工智能的普及，一個關鍵基礎設施問題日益突出：人工智能訓練和推理應存在于云端、邊緣，還是結合兩者的混合模型中？

簡短回答：這取決于延遲需求、成本結構、數據的比重、監(jiān)管因素以及整體AI生命周期。正確的選擇不是簡單的二元對立。

在這份擴展指南中，我們將深入探討：

人工智能生命周期及基礎設施如何影響各階段

基于云的人工智能訓練的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

為什么邊緣人工智能在實時應用中日益普及

混合云邊緣戰(zhàn)略如何成為行業(yè)標準

真實世界的應用場景，突出決策過程

一個實用的框架，幫助你在云端、邊緣或兩者之間做出選擇

理解AI生命周期：訓練與推理

在決定AI應走向何處之前，了解AI的具體表現(xiàn)非常重要。AI生命周期主要包括兩個階段：訓練和推理。每個平臺的基礎設施需求非常不同。

培訓

訓練是教AI模型如何做決策的過程。其內容包括：

處理海量數據集——通常規(guī)模達拍字節(jié)

在高性能GPU或TPU上運行數天甚至數周

并行處理復雜數學運算

反復存儲和訪問海量數據

例如：訓練大型語言模型（LLM）如GPT或用于自動駕駛的計算機視覺模型。

訓練計算量大、存儲密集型，并且需要數據與處理硬件之間穩(wěn)定、高帶寬的連接。

推斷

推斷是部署訓練好的模型以實時進行預測的階段。這可能意味著：

在監(jiān)控攝像頭畫面中識別一張面孔

向電商客戶推薦產品

移動設備上的語音翻譯

預測工廠機器何時會失效

與培訓不同，推理通常優(yōu)先考慮低延遲、可用性和與終端用戶的接近性，而非純粹的計算能力。

基本結論是：培訓功能繁重，受益于集中化、可擴展的資源，而推斷則時間緊迫，通常更靠近用戶或設備。

AI訓練云：標準模型

過去十年，云計算一直是人工智能訓練的首選基礎設施——這是有充分理由的。領先的云服務提供商如AWS、Microsoft Azure和Google Cloud Platform已投入數十億美元建設AI兼容基礎設施。

云AI訓練的優(yōu)勢

1. 按需規(guī)模化

云平臺允許團隊即時啟動數千個GPU或TPU，實現(xiàn)大規(guī)模并行處理。在有限的本地集群上可能需要數月時間的事情，在云端完成時只需極短時間。

2. 高性能計算

云服務提供商提供專門的人工智能硬件，如NVIDIA A100 GPU、谷歌TPU和AMD Instinct加速器，針對矩陣運算和深度學習工作負載進行了優(yōu)化。

3. 數據集中化

許多組織已經將訓練數據集存儲在云對象存儲中，如亞馬遜S3、Azure Blob存儲或谷歌云存儲。在同一環(huán)境中訓練可以最大限度地降低數據傳輸成本并加快訪問速度。

4. 實驗的靈活性

按需配置和取消資源的能力使得測試不同架構、參數調優(yōu)和預處理流水線變得容易，無需等待硬件可用。

云人工智能訓練的挑戰(zhàn)

1. 長期成本

雖然按需付費聽起來很吸引人，但大規(guī)模模型培訓很快就會累積六位數甚至七位數的費用，尤其是那些需要反復再培訓的項目。

2. 供應商鎖定

使用專有的AI服務（如Vertex AI、SageMaker）會使更換服務提供商變得困難，除非重寫流水線和重新訓練模型。

3. 分布式團隊的延遲

分布在各地的數據科學家如果云區(qū)域距離他們所在地較遠，訪問GPU或數據集可能會遇到延遲。

Edge AI：推理與超越

邊緣計算使數據處理更接近數據生成地——無論是物聯(lián)網設備、工業(yè)網關、自動駕駛車輛還是本地微型數據中心。對于人工智能來說，邊緣計算通常與推理相關，而非訓練。

何時選擇Edge AI

1. 實時響應性

自動駕駛、機器人技術、增強現(xiàn)實（AR）和虛擬現(xiàn)實（VR）等應用需要不到10毫秒的延遲。將數據發(fā)送到云端再返回可能耗時過長。

2. 帶寬限制

在互聯(lián)網連接有限或昂貴的偏遠環(huán)境中——如農村農場、石油鉆井平臺或海上船只——本地處理數據效率更高。

3. 數據隱私與合規(guī)

受監(jiān)管行業(yè)如醫(yī)療、金融和政府可能被禁止向公共云環(huán)境發(fā)送敏感原始數據。

4. 離線人工智能

邊緣設備即使在沒有網絡連接的情況下也能運行推理，確保在不穩(wěn)定的網絡條件下持續(xù)運行。

Edge AI 的主要優(yōu)勢

最低延遲——處理在現(xiàn)場進行，避免云端往返延遲。

降低云計算成本——需要在云中傳輸或存儲的數據減少。

隱私保護——敏感數據可以在本地處理和丟棄，而無需離開設備。

運營韌性——即使在網絡完全中斷時，人工智能依然能發(fā)揮作用。

混合方法：云端訓練，邊緣推理

越來越多的組織采用結合云端和邊緣的混合型人工智能策略：

利用大規(guī)模計算資源在云中訓練。

優(yōu)化和壓縮模型（量化、剪枝）以便部署。

部署到邊緣設備以實現(xiàn)低延遲推理。

將邊緣選定的數據回傳到云端進行重新訓練。

該型號提供：

云計算在資源密集型訓練中的強大力量。

面向終端用戶的預測中，邊緣的速度。

通過減少不必要的數據傳輸來實現(xiàn)成本效益。

混合用例示例

智能工廠——人工智能通過在云基礎設施上訓練的邊緣部署模型預測設備故障。

零售自助終端——AI通過即時設備推斷個性化店內產品，培訓則在云端進行。

語音助手——設備內喚醒詞檢測與基于云的自然語言處理模型訓練相結合。

現(xiàn)實例子：智能農業(yè)中的人工智能

一家精準農業(yè)公司利用無人機、土壤傳感器和氣象數據來優(yōu)化作物產量：

云訓練——數十億個來自過去季節(jié)的數據點、衛(wèi)星影像和物聯(lián)網傳感器在云中被處理，用于訓練作物預測模型。

邊緣推斷——該模型的輕量級版本運行在現(xiàn)場部署的設備上，無需互聯(lián)網接入即可實時提供灌溉和施肥建議。

持續(xù)改進——每個季節(jié)，現(xiàn)場數據都會有選擇地同步回云端，以完善模型。

這種混合方式實現(xiàn)了實時決策，同時降低了成本和連接需求。

決策框架：云與邊緣的人工智能

人工智能基礎設施的未來：靈活且集成

2025年及以后，人工智能基礎設施將不再是放諸四海而皆準的。雖然云端仍是大規(guī)模培訓的支柱，但邊緣在于人工智能與現(xiàn)實世界的交匯——推動即時決策、離線能力和合規(guī)友好的部署。

獲勝策略將是靈活、混合且集成的，通過以下方式連接云與邊緣：

API 與編排層

機器學習模型的CI/CD流水線

邊緣設備的空中（OTA）更新

用于保護隱私的模型改進的聯(lián)邦學習

掌握這一平衡的組織將獲得競爭優(yōu)勢——不僅在人工智能性能上，還在敏捷性、可擴展性和客戶體驗方面。