近日，视觉物联在《2025边缘计算市场调研报告》企业走访中发现，随着技术的演进，市场格局不断变化，一些企业将边缘侧和端侧进行了融合，不再将边缘侧单独拎出，这不禁让人思考，边缘侧作为一个独立载体，在未来究竟是否仍有存在价值？

从投资人的视角来看，边缘侧的天花板似乎较为清晰。然而深入分析后会发现，边缘侧不仅有价值，而且在特定场景下具有不可替代的重要性。

从市场现状来看，端侧芯片存在诸多限制。

端侧设备如摄像头、IoT设备等，通常追求小型化、低功耗和便携性，这使得其芯片在算力提升上面临巨大挑战。尽管端侧AI芯片通过硬件级优化，在一定程度上实现了低功耗、高实时性的AI计算，但要满足复杂场景的需求仍显吃力。

与此同时，云端大算力芯片虽然能够提供强大的计算能力，但其体积过大，在一些场景中无法满足实际需求。

例如，在机器人应用场景中，机器人需要在各种复杂环境中灵活移动并实时做出反应，过大的芯片不仅会增加机器人的体积和重量，影响其灵活性和机动性，还可能导致能源消耗过高，续航能力下降。

此外，将大量数据传输到云端进行处理，会带来网络延迟、数据安全和隐私等问题，在一些对实时性和数据隐私要求极高的场景中，这种方式并不可行。

因此，在端侧芯片受限、云端大算力芯片过大的情况下，边缘侧的价值便凸显出来。边缘侧可以在靠近数据源或用户的地方进行数据处理，既避免了端侧芯片算力不足的问题，又减少了对云端的依赖，降低了网络延迟和数据传输成本，同时还能更好地保护数据隐私和安全。

边缘侧与端侧的融合趋势也值得关注，这种融合并非否定边缘侧的存在价值，而是为了更好地整合资源，发挥各自优势。通过融合，能够打造更高效、更智能的系统。

例如，在智能家居场景中，端侧设备（如智能家电、智能传感器等）可以将采集到的数据先传输到边缘侧设备（如智能网关）进行初步处理和分析。边缘侧设备根据预设的规则和算法，对数据进行筛选、整合和简单决策，如控制家电的开关、调节室内温度等。

对于一些复杂的分析和决策任务，边缘侧设备再将数据传输到云端进行处理。这样的融合模式，既减轻了云端的负担，又提高了系统的响应速度和稳定性，为用户提供了更好的体验。

再看小型工作站与大模型本地化这一新兴市场，其发展潜力巨大，该市场主要针对项目型市场和企业级市场。

在项目型市场中，例如一些科研项目、工程设计项目等，需要在特定场所快速搭建具有算力的系统，结合大模型进行数据处理和分析。小型工作站能够满足这种便捷、高效的需求，为项目的顺利推进提供有力支持。

对于企业级市场而言，众多企业在日常运营中面临着各种数据处理和业务优化的问题。以文档归类为例，企业每天会产生大量的文档，传统的人工归类方式效率低下且容易出错。通过配备带算力的服务器，并结合大模型进行处理，能够实现文档的自动分类和标签标注，大大提高工作效率。

小结

综上所述，边缘侧在未来科技发展中具有不可忽视的价值。尽管市场出现了边缘侧与端侧融合的趋势，但这并不意味着边缘侧会失去其独立存在的意义。

相反，边缘侧在弥补端侧和云端不足、满足特定场景需求方面发挥着重要作用。小型工作站与大模型本地化市场的兴起，更是为边缘侧的发展开辟了新的空间。随着技术的不断进步和市场需求的进一步挖掘，边缘侧有望在更多领域展现其独特价值。

视觉物联联合AIoT星图研究院已经启动《2025边缘计算市场调研报告》，将从技术发展与落地应用等方面展开深度调研，揭示行业基本面，洞察竞争格局，为企业战略制定、投资决策、市场拓展等提供结构化的参考依据。

我们拟将调研更多深耕边缘计算领域发展方向的企业，并从中总结行业发展现状以及未来发展趋势，供其他企业参考，欢迎企业踊跃报名参加。