随着对人工智能需求的不断飙升，对可扩展、高性能计算基础设施的需求也在同步增长。然而，传统的超大规模公共云平台正逐渐成为昂贵的瓶颈。运行大型 AI 模型和推理工作负载的企业团队发现，像 AWS、Azure 和 Google Cloud 这样的中心化云提供商，已经无法再提供 AI 所需的敏捷性、可负担性和全球覆盖能力。
这为一种新范式铺平了道路：分布式云基础设施。该模式为新一波 AI 提供动力，以显著更低的价格交付企业级 GPU 算力，具备全球覆盖，无隐藏费用。
实时推理挑战：为什么毫秒至关重要
对于越来越多的机器人、物流和制造业 AI 应用来说，实时推理不仅仅是一个性能指标——而是一项基本要求。自主系统，从自动驾驶汽车到仓库机器人，必须在毫秒之间做出决定，几毫秒的延迟就可能意味着一次操作的成功或一次严重的失败。对即时、现场数据处理的需求正在推动企业采用“边缘优先”的架构，将 AI 工作负载从中心化数据中心转移到更靠近数据源的位置。
然而，传统公共云是为通用应用设计的，难以满足边缘实时推理的严格要求。依赖这些遗留系统的企业面临重大障碍：
- 高延迟：将数据传输至中心化云进行处理并等待响应，会引入数百毫秒的延迟，这对需要即时反应的应用而言是无法接受的。例如，自动驾驶汽车在遇到道路危险时需要在 10 毫秒内做出反应，而这是中心化云根本无法保证的。
- 带宽限制：边缘设备，如机械臂或无人机，每小时可能生成数 TB 的数据。将如此庞大的数据传输到云端既不现实又昂贵，对实时应用造成严重瓶颈。
- 可靠性问题：工业环境中的边缘部署常常面临网络间歇性或不稳定的问题。如果依赖中心化云，一旦网络中断，关键业务将完全停摆。
- 数据安全与隐私：在医疗和制造等行业，敏感数据必须留存在本地，因合规和隐私原因不可传输至公共云。上传数据至云端会带来安全风险和合规挑战。
向边缘优先架构的转变：机器人、物流与制造
传统云基础设施的局限性加速了边缘优先架构在多个关键行业的采用。通过在本地处理数据，这些行业正释放出前所未有的效率、可靠性和性能。
机器人：实现自主决策
在机器人领域，边缘 AI 是新一代自主系统背后的驱动力。从工厂车间的协作机器人（cobots）到灾区的搜救无人机，本地化数据处理对实时决策至关重要。边缘 AI 使机器人能够感知环境、理解复杂场景并即时反应，而无需依赖云连接。这在一些低延迟关系到生死的应用中尤为关键，例如自动驾驶导航与碰撞规避。
物流：实时优化供应链
物流行业正在经历一场以边缘 AI 为核心的重大变革。像 DHL 这样的智慧仓库正利用边缘计算实现自动分拣、优化库存管理并加快配送速度。通过在仓库部署 AI 驱动的摄像头和传感器，企业可以实时追踪货物、识别瓶颈并即时调整运营。这种由本地化数据处理带来的可视化与控制能力，是构建高效且具有韧性的供应链所必需的。
制造业：以智能工厂推动工业 4.0
在制造业中，边缘 AI 是工业 4.0 革命的核心。智能工厂正在利用边缘计算实现预测性维护、自动质量控制和实时优化生产流程。通过分析来自车间传感器的数据，制造商能够在设备故障发生前检测风险，以超越人类的精度识别产品缺陷，并基于数据驱动的洞察来提升效率、减少浪费。向本地化数据处理的转变，正推动智能制造新时代，使工厂比以往任何时候都更敏捷、响应更快、生产力更高。
解决方案：本地化裸机 GPU 集群
为了满足边缘实时推理的需求，企业需要一种全新的基础设施：本地化裸机 GPU 集群。这种方法结合了高性能 GPU 的强大算力与去中心化、本地化部署的优势，是延迟敏感型 AI 工作负载的理想解决方案。
为什么选择裸机 GPU？
裸机 GPU 提供对底层硬件的直接访问，不存在虚拟化带来的性能开销。这意味着 AI 工作负载能够以最高效率运行，不会受到“邻居噪声”的干扰。对于每毫秒都至关重要的应用而言，裸机 GPU 稳定、可预测的性能是必不可少的。研究表明，裸机服务器的吞吐量比虚拟化实例高出 100% 以上，这一巨大差异会对实时推理性能产生重大影响。
为什么选择本地化集群？
通过将 GPU 集群部署在更接近数据源的位置，企业能够克服中心化云的延迟、带宽与可靠性问题。本地化集群允许数据在现场实时处理，无需持续连接云端。这不仅提升了性能，还通过数据留存本地来增强安全性与隐私保护。
Aethir：以去中心化 GPU 基础设施赋能边缘
Aethir 处于去中心化 GPU 基础设施转型的前沿，提供专为边缘 AI 需求打造的全球裸机 GPU 集群网络。通过聚合分布式提供商的算力，Aethir 以远低于传统云厂商的价格提供企业级 GPU 性能。
Aethir 在 94 个国家部署了超过 43.5 万张 GPU，使企业能够将 AI 工作负载部署在更靠近用户与数据源的位置，从而将延迟降至最低，并确保符合本地数据合规要求。Aethir 提供的裸机 H100、H200 和 B200 GPU，结合高速网络和 NVMe 存储，为最苛刻的实时推理应用提供所需的性能与可靠性。
随着 AI 不断向边缘迁移，对本地化裸机 GPU 集群的需求只会持续增长。凭借去中心化基础设施与对性能的承诺，Aethir 正在赋能下一代 AI 驱动的企业，释放边缘计算的全部潜力。
