近日，視覺物聯在《2025邊緣計算市場調研報告》企業走訪中發現，隨著技術的演進，市場格局不斷變化，一些企業將邊緣側和端側進行了融合，不再將邊緣側單獨拎出，這不禁讓人思考，邊緣側作為一個獨立載體，在未來究竟是否仍有存在價值？

從投資人的視角來看，邊緣側的天花板似乎較為清晰。然而深入分析后會發現，邊緣側不僅有價值，而且在特定場景下具有不可替代的重要性。

從市場現狀來看，端側芯片存在諸多限制。

端側設備如攝像頭、IoT設備等，通常追求小型化、低功耗和便攜性，這使得其芯片在算力提升上面臨巨大挑戰。盡管端側AI芯片通過硬件級優化，在一定程度上實現了低功耗、高實時性的AI計算，但要滿足復雜場景的需求仍顯吃力。

與此同時，云端大算力芯片雖然能夠提供強大的計算能力，但其體積過大，在一些場景中無法滿足實際需求。

例如，在機器人應用場景中，機器人需要在各種復雜環境中靈活移動并實時做出反應，過大的芯片不僅會增加機器人的體積和重量，影響其靈活性和機動性，還可能導致能源消耗過高，續航能力下降。

此外，將大量數據傳輸到云端進行處理，會帶來網絡延遲、數據安全和隱私等問題，在一些對實時性和數據隱私要求極高的場景中，這種方式并不可行。

因此，在端側芯片受限、云端大算力芯片過大的情況下，邊緣側的價值便凸顯出來。邊緣側可以在靠近數據源或用戶的地方進行數據處理，既避免了端側芯片算力不足的問題，又減少了對云端的依賴，降低了網絡延遲和數據傳輸成本，同時還能更好地保護數據隱私和安全。

邊緣側與端側的融合趨勢也值得關注，這種融合并非否定邊緣側的存在價值，而是為了更好地整合資源，發揮各自優勢。通過融合，能夠打造更高效、更智能的系統。

例如，在智能家居場景中，端側設備（如智能家電、智能傳感器等）可以將采集到的數據先傳輸到邊緣側設備（如智能網關）進行初步處理和分析。邊緣側設備根據預設的規則和算法，對數據進行篩選、整合和簡單決策，如控制家電的開關、調節室內溫度等。

對于一些復雜的分析和決策任務，邊緣側設備再將數據傳輸到云端進行處理。這樣的融合模式，既減輕了云端的負擔，又提高了系統的響應速度和穩定性，為用戶提供了更好的體驗。

再看小型工作站與大模型本地化這一新興市場，其發展潛力巨大，該市場主要針對項目型市場和企業級市場。

在項目型市場中，例如一些科研項目、工程設計項目等，需要在特定場所快速搭建具有算力的系統，結合大模型進行數據處理和分析。小型工作站能夠滿足這種便捷、高效的需求，為項目的順利推進提供有力支持。

對于企業級市場而言，眾多企業在日常運營中面臨著各種數據處理和業務優化的問題。以文檔歸類為例，企業每天會產生大量的文檔，傳統的人工歸類方式效率低下且容易出錯。通過配備帶算力的服務器，并結合大模型進行處理，能夠實現文檔的自動分類和標簽標注，大大提高工作效率。

小結

綜上所述，邊緣側在未來科技發展中具有不可忽視的價值。盡管市場出現了邊緣側與端側融合的趨勢，但這并不意味著邊緣側會失去其獨立存在的意義。

相反，邊緣側在彌補端側和云端不足、滿足特定場景需求方面發揮著重要作用。小型工作站與大模型本地化市場的興起，更是為邊緣側的發展開辟了新的空間。隨著技術的不斷進步和市場需求的進一步挖掘，邊緣側有望在更多領域展現其獨特價值。

視覺物聯聯合AIoT星圖研究院已經啟動《2025邊緣計算市場調研報告》，將從技術發展與落地應用等方面展開深度調研，揭示行業基本面，洞察競爭格局，為企業戰略制定、投資決策、市場拓展等提供結構化的參考依據。

我們擬將調研更多深耕邊緣計算領域發展方向的企業，并從中總結行業發展現狀以及未來發展趨勢，供其他企業參考，歡迎企業踴躍報名參加。