五年過去了，MNO 幾乎還沒有部署邊緣計(jì)算。只有少數(shù)運(yùn)營商嘗試與搜索引擎公司合作，將數(shù)據(jù)發(fā)送到這些公司的云中心，而不是使用自己的計(jì)算機(jī)資源。

　　相反，主流模式仍然是電信網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)健皩?duì)等點(diǎn)”(通常稱為互聯(lián)網(wǎng)交換點(diǎn))，其中多個(gè)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商和網(wǎng)絡(luò)連接以交換流量。從那里，數(shù)據(jù)傳輸?shù)匠笠?guī)模擁有的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理，響應(yīng)通過相同的路徑返回。

　　為什么邊緣計(jì)算概念沒有流行起來?

　　邊緣計(jì)算承諾通過減少數(shù)據(jù)處理必須傳輸?shù)木嚯x來降低延遲。然而，光纖電纜以大約 200 公里/毫秒的速度傳輸數(shù)據(jù)。 100 公里外的數(shù)據(jù)中心只會(huì)使響應(yīng)時(shí)間增加 1 毫秒。

　　當(dāng)前 5G 網(wǎng)絡(luò)的延遲通常為 30-40 毫秒，最好的私有網(wǎng)絡(luò)延遲約為 10 毫秒。數(shù)據(jù)處理本身通常需要幾毫秒，尤其是涉及視頻壓縮時(shí)。通過將計(jì)算靠近設(shè)備來將響應(yīng)時(shí)間縮短 1 毫秒幾乎沒有什么意義。

　　此外，在大多數(shù)地區(qū)，1 毫秒范圍內(nèi)可能有一個(gè)大城市已經(jīng)擁有超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心。這些大型設(shè)施提供了更好的規(guī)模經(jīng)濟(jì)，超大規(guī)模企業(yè)在銷售計(jì)算服務(wù)方面比 MNO 更好。因此，當(dāng)今的“邊緣”解決方案在很大程度上反映了傳統(tǒng)模式，其中 MNO 將流量傳輸?shù)綄?duì)等點(diǎn)，然后在超大規(guī)模企業(yè)的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理。

　　一個(gè)例外是私有 5G 網(wǎng)絡(luò)，它將流量路由到私有網(wǎng)絡(luò)所有者的 IT 系統(tǒng)。雖然這在技術(shù)上符合邊緣計(jì)算的條件，但從功能上講，它只是對(duì)等的另一種形式，這次是進(jìn)入本地 IT 網(wǎng)絡(luò)。

　　最近，關(guān)于 MEC 的討論已經(jīng)平息，因?yàn)?MNO 已經(jīng)意識(shí)到邊緣計(jì)算既不是一項(xiàng)可行的部署服務(wù)，也不是一個(gè)引人注目的收入機(jī)會(huì)。事實(shí)上，MNO 越來越多地集中自己的計(jì)算需求，將來自多個(gè)基站的基帶處理整合到集中單元中，而不是從網(wǎng)絡(luò)邊緣部署計(jì)算資源。

　　邊緣計(jì)算的未來：6G 會(huì)改變什么嗎?

　　目前，6G 將會(huì)是什么樣子仍不確定。MNO 提倡“僅軟件”更新以降低運(yùn)營成本，而制造商則在推廣具有更快速度和更低延遲的“超 5G”。感知和 AI 原生功能等概念也在討論中，但是否會(huì)分配新的頻譜仍不清楚。

　　要使邊緣計(jì)算獲得發(fā)展，需要滿足幾個(gè)條件：

　　需要延遲低于 5 毫秒的新應(yīng)用

　　愿意為這種超低延遲服務(wù)支付更多費(fèi)用

　　額外頻譜分配以支持低延遲空中接口

　　足夠廣泛的 6G 部署，使邊緣計(jì)算在整個(gè)地區(qū)都可行

　　目前，所有這些似乎都不太可能實(shí)現(xiàn)。

　　大多數(shù)提議的 6G 應(yīng)用只是對(duì) 5G 承諾的重申，其中許多承諾尚未實(shí)現(xiàn)。消費(fèi)者和企業(yè)對(duì)為 5G 服務(wù)支付額外費(fèi)用幾乎沒有興趣，而且確保 6G 的額外頻譜變得越來越困難。事實(shí)上，按地理位置劃分，中頻段 5G(3.5 GHz)僅在大多數(shù)國家的 20% 上部署，這表明 6G 覆蓋范圍將更加有限。

　　人工智能和傳感技術(shù)會(huì)改變游戲規(guī)則嗎?

　　6G 經(jīng)常討論的兩個(gè)新應(yīng)用是傳感和人工智能。傳感應(yīng)用的市場需求仍不明確，在 6G 中實(shí)現(xiàn)傳感可能需要不太適合通信的高頻頻譜。

　　人工智能應(yīng)用通常需要快速響應(yīng)時(shí)間，這可以證明邊緣計(jì)算的合理性。然而，大多數(shù)人工智能工作負(fù)載要么直接在移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行(例如，人工智能助手、視覺處理)，要么需要在大型數(shù)據(jù)中心處理的高性能處理。很少有人工智能應(yīng)用似乎需要毫秒級(jí)的響應(yīng)，而且市場也沒有強(qiáng)烈的需求為通過邊緣計(jì)算額外支付 1 毫秒的加速而付費(fèi)。

　　一些行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者建議 MNO 出售其“閑置”計(jì)算資源用于人工智能工作負(fù)載，利用其網(wǎng)絡(luò)基帶處理中未使用的容量，但這種想法是有缺陷的。超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心在非高峰時(shí)段也有過剩容量，使得 MNO 計(jì)算資源變得沒有必要。此外，在人工智能工作負(fù)載和無線電網(wǎng)絡(luò)功能之間動(dòng)態(tài)重新分配計(jì)算能力的復(fù)雜性也很大。

　　因此，將 AI 工作負(fù)載轉(zhuǎn)移給 MNO 幾乎沒有任何附加價(jià)值，也不太可能取得成功。

　　邊緣仍屬于云端

　　電信行業(yè)長期以來一直試圖通過提供增值服務(wù)與超大規(guī)模提供商競爭，但往往以失敗告終。 MNO 一直在努力在超大規(guī)模提供商和 OTT 提供商主導(dǎo)的領(lǐng)域獲得發(fā)展，邊緣計(jì)算也不例外。

　　近年來，事實(shí)表明，真正的“邊緣”將繼續(xù)存在于位于主要城市樞紐的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，而不是網(wǎng)絡(luò)邊緣。