五年過去了，MNO 幾乎還沒有部署邊緣計算。只有少數運營商嘗試與搜索引擎公司合作，將數據發送到這些公司的云中心，而不是使用自己的計算機資源。

　　相反，主流模式仍然是電信網絡將數據傳輸到“對等點”(通常稱為互聯網交換點)，其中多個互聯網服務提供商和網絡連接以交換流量。從那里，數據傳輸到超大規模擁有的數據中心進行處理，響應通過相同的路徑返回。

　　為什么邊緣計算概念沒有流行起來?

　　邊緣計算承諾通過減少數據處理必須傳輸的距離來降低延遲。然而，光纖電纜以大約 200 公里/毫秒的速度傳輸數據。 100 公里外的數據中心只會使響應時間增加 1 毫秒。

　　當前 5G 網絡的延遲通常為 30-40 毫秒，最好的私有網絡延遲約為 10 毫秒。數據處理本身通常需要幾毫秒，尤其是涉及視頻壓縮時。通過將計算靠近設備來將響應時間縮短 1 毫秒幾乎沒有什么意義。

　　此外，在大多數地區，1 毫秒范圍內可能有一個大城市已經擁有超大規模數據中心。這些大型設施提供了更好的規模經濟，超大規模企業在銷售計算服務方面比 MNO 更好。因此，當今的“邊緣”解決方案在很大程度上反映了傳統模式，其中 MNO 將流量傳輸到對等點，然后在超大規模企業的數據中心進行處理。

　　一個例外是私有 5G 網絡，它將流量路由到私有網絡所有者的 IT 系統。雖然這在技術上符合邊緣計算的條件，但從功能上講，它只是對等的另一種形式，這次是進入本地 IT 網絡。

　　最近，關于 MEC 的討論已經平息，因為 MNO 已經意識到邊緣計算既不是一項可行的部署服務，也不是一個引人注目的收入機會。事實上，MNO 越來越多地集中自己的計算需求，將來自多個基站的基帶處理整合到集中單元中，而不是從網絡邊緣部署計算資源。

　　邊緣計算的未來：6G 會改變什么嗎?

　　目前，6G 將會是什么樣子仍不確定。MNO 提倡“僅軟件”更新以降低運營成本，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，但是否會分配新的頻譜仍不清楚。

　　要使邊緣計算獲得發展，需要滿足幾個條件：

　　需要延遲低于 5 毫秒的新應用

　　愿意為這種超低延遲服務支付更多費用

　　額外頻譜分配以支持低延遲空中接口

　　足夠廣泛的 6G 部署，使邊緣計算在整個地區都可行

　　目前，所有這些似乎都不太可能實現。

　　大多數提議的 6G 應用只是對 5G 承諾的重申，其中許多承諾尚未實現。消費者和企業對為 5G 服務支付額外費用幾乎沒有興趣，而且確保 6G 的額外頻譜變得越來越困難。事實上，按地理位置劃分，中頻段 5G(3.5 GHz)僅在大多數國家的 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會改變游戲規則嗎?

　　6G 經常討論的兩個新應用是傳感和人工智能。傳感應用的市場需求仍不明確，在 6G 中實現傳感可能需要不太適合通信的高頻頻譜。

　　人工智能應用通常需要快速響應時間，這可以證明邊緣計算的合理性。然而，大多數人工智能工作負載要么直接在移動設備上運行(例如，人工智能助手、視覺處理)，要么需要在大型數據中心處理的高性能處理。很少有人工智能應用似乎需要毫秒級的響應，而且市場也沒有強烈的需求為通過邊緣計算額外支付 1 毫秒的加速而付費。

　　一些行業領導者建議 MNO 出售其“閑置”計算資源用于人工智能工作負載，利用其網絡基帶處理中未使用的容量，但這種想法是有缺陷的。超大規模數據中心在非高峰時段也有過剩容量，使得 MNO 計算資源變得沒有必要。此外，在人工智能工作負載和無線電網絡功能之間動態重新分配計算能力的復雜性也很大。

　　因此，將 AI 工作負載轉移給 MNO 幾乎沒有任何附加價值，也不太可能取得成功。

　　邊緣仍屬于云端

　　電信行業長期以來一直試圖通過提供增值服務與超大規模提供商競爭，但往往以失敗告終。 MNO 一直在努力在超大規模提供商和 OTT 提供商主導的領域獲得發展，邊緣計算也不例外。

　　近年來，事實表明，真正的“邊緣”將繼續存在于位于主要城市樞紐的超大規模數據中心，而不是網絡邊緣。