根據分析機構IDC的新數據，2022年全球邊緣計算的支出預計將達到1760億美元，比去年增長14.8%。

邊緣計算一開始的用例相當溫和，但已迅速擴大到各個行業和范圍。五年前，一個邊緣網絡是在一個堅固的容器中的幾個中端服務器。現在，Nvidia和聯想正在部署基于GPU的AI系統。

"如果我們在過去兩年里學到了什么，快速適應快速變化的條件的能力對商業成功至關重要。IDC云計算和邊緣基礎設施服務研究副總裁Dave McCarthy表示："投資于邊緣計算并優勢。結合人工智能和現代應用設計的企業，在應對接下來的任何挑戰時都會有優勢。

總的來說，IDC已經確定了150多個邊緣計算的用例，涉及不同行業和領域。麥卡錫通過電子郵件說，2022年將看到最大的投資的兩個邊緣用例是內容交付網絡和虛擬網絡功能，而對邊緣進行大量投資的兩個行業是制造業和零售。

McCarthy說，對于制造業來說，許多邊緣用例都圍繞著流程優化和安全。這些公司幾年前就開始投資物聯網，但發現從設備上收集數據和使用數據來改善業務之間存在差距。邊緣計算正在為這些數據增加智能，使運營團隊能夠更迅速地識別問題并自動進行補救。

其好處包括提高產品質量和減少浪費的材料。而在制造業中，幾毫秒都很重要。"檢測安全問題并立即采取行動的能力非常重要，"McCarthy說。"在這些用例中，基于云計算的固有延遲變得難以承受。這就是為什么你看到云計算公司對邊緣解決方案進行大量投資，將他們的云計算平臺延伸到工廠車間，"他說，這是指工業物聯網(IIOT)。

零售商正在使用邊緣計算來改善運營和客戶體驗。現代零售店已經有很多技術：銷售點終端、數字標牌、庫存跟蹤、安全系統等等。每一個都有自己的管理軟件，這些軟件通常在云端運行。

"這給需要根據多個系統的數據做出快速、本地決策的零售商帶來了問題。邊緣計算可以作為這種店內數據的聚合點，并結合多個數據集，以獲得更明智的運營觀點。麥卡錫說："如果云或網絡不可用，它還能提供一層彈性，確保業務的連續性。

這些用例中的許多都是由人工智能實現的。例如，視頻攝像頭正在成為一個通用的傳感器，可以檢測到從硬件缺陷到盜竊，以及某人是否沒有穿戴適當的安全設備等一切。隨著這些用例變得更加復雜，分析更大的數據集和檢測更多的條件，所需的邊緣基礎設施也在發生變化。因此，GPU出現在了邊緣。

麥卡錫說，這些用例中有些是取代舊系統的，有些是全新的。無論哪種情況，當前的邊緣計算浪潮都在利用云中開發的概念，如建立在容器上的云原生應用。

"對一些人來說，這意味著用一個更靈活、更容易遠程管理的超融合系統取代獨立的服務器和存儲。他說："它為現代應用創造了完美的基礎設施，使企業能夠更靈活地開發和部署新功能。