西南证券指出，DeepSeek模型轻量化推动AI推理从云端向边缘迁移，边缘计算设备需求爆发。机器视觉占边缘设备应用的48%，单台服务器功率密度已突破30kW/机架。5G增强基站、边缘DC、液冷散热等产业链环节迎来结构性增长机遇。

据IDC数据，全球边缘计算支出预计将在2028年达到3780亿美元。边缘计算设备应用领域中，48%的设备应用于机器视觉领域，22%和12%的设备应用于设备控制监控和视频安防监控领域。DeepSeek等低成本开源大模型的应用，降低了AI训练的门槛，使AI技术更加普及，并带动数据中心建设。边缘计算将数据处理和分析的能力从云端向网络边缘转移，靠近数据源或用户端，5G增强型基站作为5G网络的重要组成部分，其高速率、低时延、大连接的特性为边缘计算提供了强大的网络支持。

在边缘计算场景下，边缘AI要求网络切片能力提升300%，AAU设备需支持动态算力分配。5G增强型基站作为边缘计算的核心网络支撑，需要同时满足高速率数据传输和低时延业务处理的双重需求。网络切片技术将物理网络切割成多个虚拟网络，每个切片具备独立的逻辑功能和性能特征，可按需定制满足不同业务需求【10†L16-L18】。AI Agent可以按需调用切片资源，根据不同应用对网络带宽、时延的不同要求创建专属切片，结合边缘计算的数据处理能力，实现生产过程的高效协同和优化。华为、中兴等设备商已重点布局5G增强型基站与边缘计算的融合方案。

边缘计算算力需求对设备的功耗和冷却提出了新要求。24年单台边缘服务器功率密度突破30kW/机架，预计液冷渗透率在未来三年内将从5%升至35%。边缘DC（数据中心）的规模化部署正在加速，以满足AI推理下沉带来的算力需求。相较于传统云端部署，边缘端计算无需依赖高算力服务器，可在低功耗环境下实现实时推理，为工业质检、智慧交通、远程医疗等领域提供更灵活、安全、高效的AI解决方案。DeepSeek蒸馏模型支持部署于端侧，大幅降低计算资源需求，显著提升端侧设备的AI推理效率。

| 指标 | 当前/预测 | 趋势 |

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| 全球边缘计算支出（2028E） | 3780亿美元 | 高速增长 |

| 机器视觉设备占比 | 48% | 第一大应用场景 |

| 单台边缘服务器功率密度 | 30kW/机架 | 持续攀升 |

| 液冷渗透率（3年预测） | 5%→35% | 快速提升 |

| 5G网络切片能力提升 | 300% | 刚需升级 |

| 边缘AI推理 | 低功耗实时 | 替代云端趋势 |

来源：IDC、西南证券研究所

边缘计算的普及推动了通信运营模式向算力服务转型。网络切片即服务（NSaaS）使AI Agent可按需调用切片资源，根据不同应用对网络带宽、时延的不同要求创建专属切片【10†L16-L18】。算力交易平台作为连接算力供需双方的中介，将分散的算力资源整合形成算力资源池，根据用户需求进行灵活分配和调度【10†L18-L20】。边缘计算的算力资源分布广泛且异构，算力交易平台可有效整合这些资源，提高资源利用率。未来中心-边缘协同的计算架构将更普遍：中心负责训练大模型和复杂推理，边缘负责本地实时推理，两者共同满足企业的AI需求【15†L16-L18】。