AI 的重心正在转移，资金也正在转移

想象一下世界上最大的汽车制造商之一的 AI 启用的服务中心。该系统运行得非常好。每当一辆车开进维修站时，AI 机械师已经完成了其作业，浏览了大量的车辆数据以确定它需要的确切服务配置。

这种优雅的边缘应用需要一支由工程师组成的团队花费三年时间开发。它在 10 个经销商处运行。

当需要将其扩展到 12,000 个位置时，团队发现每个企业在部署边缘 AI 时最终都会学到的东西：构建应用程序是容易的部分。将其扩展到成千上万个位置需要大多数行业仍在尝试解决的基础设施。

这就是当前 AI 面临的定义性挑战。它正在改变下一波技术投资的方向。

云计算的赌注正在改变

大约 20 年来，企业软件的剧本很简单：将一切搬到云端。集中数据和应用程序，并控制它们。它对管理工作流非常有效，投资者也对其进行了大量回报。

但是经济学正在发生变化。 SaaS 收入倍数，在疫情期间达到 18-20 倍的峰值，已经下降到 2016 年以来的最低水平。截至 2025 年底，公开的 SaaS 公司的中位数收入增长率下降到大约 12%。投资者仍然没有失去对软件的兴趣，但他们开始问一个更难的问题：AI 实际上在哪里产生回报？

越来越多的答案是：不在云端。

智能陷阱

全球 AI 投资预计到 2026 年底将达到 $2.5 万亿。仅美国四大科技公司就计划在资本支出上花费 约 725 亿美元，同比增长 77%，这是技术史上最大的一次基础设施建设。这些资金主要流向云基础设施，以支持数据中心、GPU 和训练集群。

但是，世界上大多数的运营数据并不是在数据中心生成的。它们是在零售地点、工厂车间、石油钻井平台、医院、货船和能源网中生成的。在这些环境中，需要在毫秒内做出决定，将数据发送到远程服务器根本不可行。

我在与企业合作时经常看到这种情况。石油和天然气公司会花费数月时间构建预测模型以优化井的生产，然后将其打包成一个大型数据文件，发送到一个远程站点，并希望它能正常工作。零售商会开发用于库存管理的 AI，只是发现将其部署到数千家商店是一个完全不同的问题，而不是构建模型本身。

智能基本上被困在云端。物理世界不会等待一轮往返。

资金实际上流向哪里

詹森·黄（Jensen Huang）称之为“物理 AI”。

高通（Qualcomm ）将其描述为边缘 AI 正在成为 必不可少的。当两个对 AI 硬件经济最有了解的公司都指向同一个方向时，这是值得关注的。

这种转变已经在地面上发生。石油和天然气、汽车、零售和工业领域的企业已经在边缘运行 AI 工作负载。他们知道边缘 AI 是有效的，但苦于如何扩展它。管理成千上万个部署，跨多样化的硬件和环境，以及在不中断运营的情况下更新模型，带来了巨大的挑战。

投资理由很简单：当 AI 需要自主运行时——例如检查制造线上的产品、管理风电场的能量输出或协调物流网络中的自治系统——它需要在行动发生的地方运行。

从应用程序到代理

在基础设施故事下面，还有另一个转变正在发生，它可能最终更重要。

代理正在改变企业应用程序的传统刚性。代理不是静态代码，它可以推理、解释非结构化数据并在没有明确编程的情况下采取行动。与其为生产线上的质量监控构建一个定制的应用程序，不如部署一个代理，它可以解释视频源、识别缺陷并标记问题，同时适应不断变化的条件。与其为每种设备类型从头编写预测性维护系统，不如部署一个推理模型，它可以处理传感器数据并实时做出决定。

代理可以显著缩短构建边缘应用程序的时间线。

为什么这并不简单

但是，就像在大多数情况下一样，魔鬼藏在细节中。当个人 AI 代理犯错时，它会发送一封尴尬的电子邮件。当工业代理犯错时，它可能会关闭生产线或造成安全隐患。使 AI 代理具有灵活性和强大功能的特性正是使企业在部署它们在安全关键环境时犹豫的原因。

仅仅是知识产权的敏感性就令人惊讶。花费十年时间收集运营数据以构建自治钻井优化系统的能源服务公司创造了些许无法替代的东西。如果该代理被泄露，竞争对手基本上可以在一夜之间获得数年的机构知识。欧盟的 网络安全法案 和不断发展的 NIST 框架 正在解决这些风险，但在边缘构建技术基础设施以执行防护措施仍在继续。

安全性和治理不是边缘 AI 时代的功能。它们是基础。

下一个基础设施建设

每个计算时代都以基础设施建设为标志。PC 时代建造了本地网络和桌面。云时代建造了数据中心和 SaaS 平台。AI 时代正在建造运行智能的物理世界的基础设施。

那些认识到这一转变的公司和投资者将会在未来十年中占据优势。这意味着不仅要投资 AI 能力，还要投资编排、安全和部署基础设施，以将一个有能力的模型转变为一个可靠的工业系统。

价值不在于下一个聊天机器人或下一个云托管模型。它在于使 AI 在工厂、油田、零售网络和其他地方在规模上运行的基础设施，在物理世界中生成无法等待的数据。

在某个地方，另一家公司正站在那家汽车制造商的立场上，拥有一个在少数几个地点运行的精彩应用程序，凝视着试点和规模之间的鸿沟。那些弥合这一差距的人将会在未来十年中建立竞争优势。