日前，上海市經濟信息化委印發《上海市推進算力資源統一調度指導意見》的通知，提出九項重點任務。任務之一要求形成樞紐型數據中心集群、城市數據中心集聚區、邊緣數據中心梯次布局，并引導根據應用場景，利用存量通信機房、變電站等設施按需靈活部署邊緣數據中心。

對此，近日國盛證券發布相關研究報告稱，規劃凸顯出未來的算力將呈現從云端到邊緣梯度分布的格局。云端算力負責復雜科學計算，大模型運算推理等任務，邊緣側則憑借隱私、時延與成本三大優勢，成為小模型與AI應用觸及萬千用戶與場景的通道。

據介紹，目前，無論是需要超強硬件支撐的AI迭代與訓練，還是運行要求相對較低、需求相對分散的AI推理，均在超算中心內進行，采用云生成然后發送到端的形式運作。

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但隨著AIGC內容愈加豐富，從文本發展到圖像、視頻等多模態內容，上述模式引發了一系列的問題，例如網絡帶寬成本高昂、時延較為嚴重等，進而影響到AI大模型的商業化進程與用戶使用體驗。

而作為算力體系的重要一環，邊緣算力具有低時延、安全性高等優勢。因此，國盛證券、中信證券、中金公司等機構一致認為，邊緣算力不僅能夠分擔云端推理計算的壓力，且由于其安全性高，還能夠符合未來AI創作對于所有權和隱私權的要求。

智能模組則為邊緣算力的最佳載體，有機構稱其為AI的“毛細血管”。智能模組是指融入了算力或通用處理芯片的通訊模組，已經應用于車機、消費等多個領域。目前，已有廠商嘗試相關方案：

3月2日，高通中國公眾號發布了全球首個運行于安卓手機上的Stable Diffusion終端側演示。此前，Stable Diffusion只能在云端計算集群內運行。

3月23日，華為推出“智能搜圖”功能，基于多模態大模型技術，在手機端側對模型進行小型化處理。

中信證券認為，華為與高通一定程度上驗證了高性能邊緣AI的可行性，通過模型壓縮疊加聯網智能的方式有望在邊緣端實現AI大模型的體驗。在兩者的示范效應下，智能物聯網模組相關企業有望獲得發展。

據《科創板日報》不完全整理，布局邊緣算力、邊緣IDC、模組相關業務的企業主要有：

（文章來源：科創板日報）