震撼MWC云计算浪潮：5G-A和AI靠边站，边缘云是主角？

在这次MWC大会上，真正的主角可能不是5G。-A、6G，也不是AI，而是边缘计算和边缘云。

MWC25已经开幕，雷科技报道小组正在巴塞罗那展览现场，向大家展示一手报道。中国移动领先的三大运营商、华为、中兴等国内头部移动通信巨头，都在展会现场展出了5G。-A、技术和产品与6G相关。近几年爆红的AI，更是频繁出现。可5G-A不管是6G还是AI，只是一个工具，如何发挥它的价值，取决于使用这些技术的产品或行业。在这次MWC会议上，通信行业软硬件企业不谋而合的边缘计算，关系到新技术的实施。

软件和硬件公司的力量，边缘计算成基础设施

中兴作为中国的头部移动通信公司，在MWC25现场展示了全栈智算基础设施，包括液冷数据中心、智算服务器、通算服务器、无损高速交换等设施，以及AiCube训练推理一体机，可以安排全血版的DeepSeek模型。

与目前的云侧和端侧部署AI相比，可以作为边缘数据中心使用的AiCube不仅使用方便，而且数据私密性更有保障，灵活性更好，可以满足客户对分布式计算和数据安全的高要求。

联想主要从事PC业务，在MWC25大会上，除了展示多种AI外， PC，市场上首款入门级AI推理服务器ThinkEdge推出 SE100，并且喊出来「AI灵活性和效率的重新定义」的口号。

ThinkEdge 与传统服务器相比，SE100体积小85%，便携性更高，支持GPU，功率只有140W，可以通过插电使用，可以在任何地区实现企业AI。即使是小企业也能承受其低成本的特点。优秀的抗震防尘设计让ThinkEdge SE100可以适应更多的环境。

最重要的是可以混合云部署和机器学习的特点，可以将计算、存储、网络等服务下沉到边缘节点，为用户提供接近本地化的云服务，也可以进行分布式计算，提高资源的利用效率。

与著名的中兴和联想相比，广和通在普通消费者中的名气要小得多，但他们也有非凡的实力。广和通在MWC25大会上公布了全矩阵AI模块和解决方案「星云」系列。严格来说，该系列产品属于端侧AI，计算率涵盖1T-50T的各种设备，支持不同参数的DeepSeek大模型的运行通义千问。

例如，在18T计算能力的版本中，可以在一端运行70亿参数AI模型和3.2T计算能力的版本只能满足轻量级AI任务。的确，由于成本、体积等因素，单纯的终端AI很难运行参数大的AI模型，尤其是对于公司用户来说，一旦很多人同时需要AI，终端AI的计算能力资源就很难满足需求。

过去，由于计算率、隐私安全和数据传输效率的影响，边缘计算设备的份额不断增加，但尚未达到爆发的临界点。今天，即将普及的5G-A和已经启动标准化项目的6G可能会成为边缘计算爆发的动力。联想表示，预计到2030年，边缘市场将保持近37%的增长率。

但未来的边缘计算不会纯粹在边缘设备上进行AI练习和推理，而是会以小规模数据中心或云节点的形式在网络边缘部署，为周边用户和设备提供云服务，提供各种应用和大模型的部署和推理。

通讯新技术赋能，边缘云将成为AI落地的最佳解决方案？

AI模型的影响已经影响到各行各业，但如何高效、高安全、低成本地部署和使用AI模型仍然是困扰公司的问题。云侧AI模型数据的使用率较高，需要上传到云端，存在泄漏风险，延迟相对较高。端侧AI可以避免数据上传，但参数大的AI模型成本太高，不利于计算资源的配置。

边缘计算是指靠近数据库或用户的计算率节点，具有延迟低、响应速度快的特点，既能承担即时任务，又能保证用户的数据安全。分布式结构使得边缘计算能够更有效地利用资源，即使一些边缘节点出现故障，也不会导致整个边缘计算系统崩溃。

边云将云计算能力延伸到网络边缘，与中心云和物联网相结合。「云端三体协同」，在实现数据本地化、分布式计算和高自由度的同时，兼顾边缘计算的低延迟、快速响应特性。

边缘云是一个集存储、网络和平台服务于一体的小型数据中心，将在工业自动化、交通、智慧城市和自动驾驶领域发挥巨大作用。但是数据还是需要上传到云节点，导致处理大量数据的任务后对网络的要求更高，而5G-A和6G正好为边缘云的数据传输提供了基本保障。

芯片制造商高通不仅发布了支持5G-A的X85基带，还在MWC25大会上发布了第四代跃龙平台，并将与IBM合作，以5G-A和AI技术为基础，将企业级生成型AI从云向边。MTK表示，6G时代的关键部件是通过混合计算将设备云转化为边缘云。中国移动，一个移动通信巨头，下降了三载波聚合计划，提高了5G-A的传输速度和系统容量，并通过AI技术智能感知和控制数据传输。

在5G-A技术的加持下，边缘计算将为边缘云提供本土化数据处理的关键技术支持，边缘云将通过整合云计算资源来扩大边缘计算能力的边界。

对企业而言，靠近节点边缘云能有效提高数据交互和AI推理的及时性和效率，保证信息安全。智慧城市、工业自动化、自动驾驶等场景对响应速度要求较高，边缘云比传统云计算更可靠、更高效。

另外，AI模型也纷纷开源，这也将成为帮助边缘云普及的关键因素。以DeepSeek-R1模型为例，因为它可以免费商业使用，公司可以使用数据进行特定的培训，而无需支付高昂的成本，从而提高模型的专业性。

也有一些公司开发了百川智能Baichuan44等专业情景的开源模型。-Finance，专注于金融业，可以免费商业化。随着这些大模型的到来，中小企业布局端的AI将进一步减少、边缘云计算，边缘云成本。

边缘云，最终会影响到每个人的生活

在MWC25上，通信企业在介绍5G-A和6G时，一般都是围绕B端场景，强调这些技术在B端的作用。边缘计算和边缘云也是如此。联想和中兴都认为边缘计算设备可以减轻中小企业的负担，但边缘云在C端场景中也起到了很多作用，这些场景很少被提及。

比如云游戏行业可以将游戏渲染分配到靠近客户的节点，天一云游戏通过边缘云完成云电竞，给用户带来画质更清晰、帧率更高、延迟更低的游戏体验。由于技术不成熟，云手机存在延迟高、服务器卡顿等问题，以失败告终。以边缘云为基础，这些问题也能得到改善，低延迟、高性能的云手机将成为可能。

不只是手机，超快的5G-A、在6G网络和低成本AI解决方案的加持下，未来电视、笔记本电脑等多种产品都可以云化，本地设备将不再需要强大的芯片、超大容量的内存和闪存。智能调控云设备利用边缘云和AI两大技术，可大大降低用户使用高性能设备的成本。

到目前为止，5G的普遍部署已经不短了，但对我们生活的影响还不够大，可能是因为其他适合5G技术的行业还不成熟。如今AI、随着边缘计算和边缘云的到来，对数据传输速度和延迟的要求越来越高，或者5G将在C端场景中发挥作用。、5G-A，即使是未来6G的价值。

得益于新通信技术高带宽、低延迟的特点，边缘云将同时赋能B端和C端场景，实现部分设备的云端化。逐渐挖掘价值的边缘云也将有机会快速发展，补充边缘计算和云计算，处理复杂性相对较低、及时性要求较高的任务。在云计算平台完成训练任务后，AI大模型还可以配置到边缘云平台，实现低成本、低延迟推理。

本文来源于“雷科技”，36氪经授权发布。u200b

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