生成式AI的快速遍及现已改变了安排处理数据和运用架构的方法。根底模型（大规模预练习体系，可习惯多种用例）不再局限于研讨实验室，它们正在为从客户服务谈天机器人到实时确诊东西的各种运用供给支撑，改变着企业的运营方法。

  但是，这种转型也带来了根底设施应战。跟着AI才能越来越挨近数据生成和决议方案拟定的方位，安排发现传统的集中式架构往往不足以满意现代AI运用的功能需求。

  向边际AI的搬运不单单是一种趋势，而是由实践的需求驱动的。考虑一下在患者咨询期间运用AI确诊东西的医疗服务供给商，或许布置核算机视觉进行实时库存办理的零售商。这些运用需求即时呼应，而因为网络推迟，集中式处理底子无法供给这种呼应。

  但是，在边际布置AI引入了一系列新的杂乱性。边际方位一般带宽有限，使得将大型数据集流式传输到集中式处理中心变得不切实践。此外，AI作业负载常常需求专门的GPU资源进行推理操作，这在分布式站点上共同布置本钱昂扬。

  运营开支增加了这些技能应战。在数十个或数百个边际方位办理AI运用需求杂乱的编列才能，而许多安排仍在开发这种才能。

  经过查看特定职业运用，边际AI的商业事例变得明晰。在零售业，公司正在将物联网传感器与AI剖析相结合，实时优化库存，削减糟蹋和缺货。处理在每个商铺本地进行，无需等候集中式剖析即可做出即时补货决议方案。

  医疗服务供给商同样在长途医疗运用中选用边际AI，其间确诊算法需求在长途咨询期间即时处理患者数据。可穿戴设备继续监测生命体征，边际处理可以为要害健康事情供给即时警报。

  这些用例有一起要求：它们需求即时处理才能，有必要安全处理敏感数据，而且需求在不同布置环境中坚持共同的功能。

  F5运用交给和安全渠道（ADSP）正在成为这些分布式AI应战的处理方案。该渠道不需求安排独立办理每个边际方位，而是在混合和多云环境中供给共同的操控和可见性。

  成功的边际AI布置需求的不单单是分布式核算资源。安排需求共同的安全策略、共同的流量办理，以及对AI作业负载运转的一切方位的全面可调查性。

  例如，F5 ADSP能保证处理客户数据的AI运用无论是在云数据中心仍是在零售店的边际核算环境中运转，都运用相同的隐私维护。跟着安排在多个方位和监管管辖区扩展其AI方案，这种共同性变得重要。

  跟着AI的继续发展，支撑它的根底设施有必要平衡几个相互竞争的优先级：功能、本钱、安全性和运营杂乱性。成功的安排将是那些能快速布置AI才能，一起在整个技能栈中坚持操控和可见性的安排。

  向边际AI的改变不只仅代表技能演进，它正在重塑咱们对AI驱动国际中运用架构的考虑方法。成功不只需求强壮的AI模型，还需求可以在不同环境中共同且安全地交给这些才能的杂乱根底设施渠道。

  关于技能领导者来说，问题不是是否要拥抱边际AI，而是怎么构建可以支撑未来多年AI立异的根底设施根底。

  A：边际AI可供给即时呼应，防止网络推迟问题。例如医疗确诊东西和零售库存办理等运用需求实时处理，集中式处理不足以满意这种即时性要求。边际AI还能在本地处理敏感数据，进步安全性和隐私维护。

  A：首要应战包含：边际方位带宽约束，难以传输大型数据集；需求贵重的GPU资源进行推理操作；运营办理杂乱，需求在数十个或数百个边际方位办理AI运用；还需求共同的安全策略和流量办理才能。

  A：F5 ADSP供给共同的操控和可见性，无需独立办理每个边际方位。它保证AI运用在不同环境中运用共同的安全策略和隐私维护，供给共同的流量办理和全面的可调查性，协助安排简化边际AI的运营办理。