人工智能（AI）不再是一個未來的實驗——它是自動化、分析、個性化和創新的支柱，覆蓋幾乎所有行業。從金融機構在毫秒內偵測欺詐，到醫療服務提供者提供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勢與挑戰

為什么邊緣人工智能在實時應用中日益普及

混合云邊緣戰略如何成為行業標準

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——通常規模達拍字節

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訓練的優勢

1. 按需規模化

云平臺允許團隊即時啟動數千個GPU或TPU，實現大規模并行處理。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

1. 長期成本

雖然按需付費聽起來很吸引人，但大規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——無論是物聯網設備、工業網關、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、增強現實（AR）和虛擬現實（VR）等應用需要不到10毫秒的延遲。將數據發送到云端再返回可能耗時過長。

2. 帶寬限制

在互聯網連接有限或昂貴的偏遠環境中——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

受監管行業如醫療、金融和政府可能被禁止向公共云環境發送敏感原始數據。

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，確保在不穩定的網絡條件下持續運行。

Edge AI 的主要優勢

最低延遲——處理在現場進行，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：

利用大規模計算資源在云中訓練。

優化和壓縮模型（量化、剪枝）以便部署。

部署到邊緣設備以實現低延遲推理。

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。

現實例子：智能農業中的人工智能

一家精準農業公司利用無人機、土壤傳感器和氣象數據來優化作物產量：

云訓練——數十億個來自過去季節的數據點、衛星影像和物聯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場部署的設備上，無需互聯網接入即可實時提供灌溉和施肥建議。

持續改進——每個季節，現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。雖然云端仍是大規模培訓的支柱，但邊緣在于人工智能與現實世界的交匯——推動即時決策、離線能力和合規友好的部署。

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邦學習

掌握這一平衡的組織將獲得競爭優勢——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。