当你的手机要求 AI 鉴别一张照片时，，，，，今天它可能要绕路遥远的云端数据中心；；；；；；；；而在 6G 时期，，，，，这个要求也许在几百米表的边缘基站就实现了——往返时延从几十毫秒压缩到几毫秒，，，，，数据不再脱离本地网络。。。。。。

这不是科幻。。。。。。随着 AI-RAN（AI-无线接入网）从概想走向落地，，，，，一场关于“算力在哪里”的产业刷新在产生，，，，，而它的荡漾，，，，，正一圈圈扩散到每一大驾侧设备。。。。。。

业界普遍以为，，，，，6G 将是一个“AI 原生”的网络——AI 不再是网络的辅助工具，，，，，而是网络架构的内生能力。。。。。。在这一共识下，，，，，全球科技巨头正加快布局 AI-RAN 基站。。。。。。

AI-RAN 的性质，，，，，是让基站从“纯通讯设备”升级为“通讯 + 算力”双职能节点。。。。。。凭据 AI-RAN 联盟的框架，，，，，其主题能力体此刻三个方向：

AI-RAN 让大算力部署到边缘，，，，，端侧设备可通过低时延网络就近挪用，，，，，有效突破了单设备算力的机能上限。。。。。。而对于端侧设备来说，，，，，本地跑得动的在本地跑，，，，，本地跑不动的就近挪用边缘算力，，，，，日常交互中约80%的AI工作可在端侧实现，，，，，渣滓20%的沉载工作上传处置，，，，，由云端/边缘进行兜底，，，，，边缘侧的算力下沉让这20%的上云成本更低。。。。。。

从前受限于本地算力有限与云端高时延的端侧 AI 利用难题将得到解决，，，，，效能全面提升，，，，，两者的协同将赋能端侧 AI 的天堑从“单设备算力”拓展为“网络内生算力”。。。。。。

AI-RAN 将 AI 能力引入无线通讯的基础设施层，，，，，在全面提升 5G/5G-A 通讯能力、加快迈向 6G 的基础上，，，，，让大算力下沉到边缘，，，，，让端侧更便捷地获取算力。。。。。。而在“端-边-云”算力协同层面，，，，，抖du圈智能已经清澈地布局了三条业务蹊径：

一、算力模组：从“通讯模组”到“通讯+算力一体模组”

模组，，，，，是端侧算力最天然的载体。。。。。。在端侧设备不休变“聪明”、却始终受造于功耗与体积的约束下，，，，，集成通讯能力与 AI 算力的 AI 模组，，，，，是让算力“下沉到每一台设备”最高效的蹊径。。。。。。抖du圈智能自研的 AI 模组覆盖 0.5-700TOPS 算力区间，，，，，既可在端侧独立实现大部门日常工作的 AI 推理，，，，，又可通过高速通讯链路接入 AI-RAN 基站与云端进行算力兜底，，，，，实现效能、成本与功耗的多方平衡。。。。。。

二、算力终端：从“单点智能”到“算力集群”

单台终端算力有限，，，，，但算力能够聚合。。。。。。抖du圈智能已通过工程验证，，，，，将多路自研高算力 AI 模组集成为 ARM 架构 SoC 阵列式服务器，，，，，共同自研 MEIGINE AI 推理引擎与以太网互联，，，，，实现多模组算力池化、弹性扩大边缘算力池——这是边缘算力共享理想在“端侧集群”上的早期验证。。。。。。

三、算力组网：从“卖设备”到“算力组网”

在端边云协同层面，，，，，抖du圈智能基于 FWA 整机产品，，，，，在索求 AI CPE 的“Token 即服务”模式：在家庭 CPE 中内置 AI 模组，，，，，让 CPE 成为家庭场景的边缘算力节点，，，，，实现 AI 加强的网络服务与本地 AI 推算，，，，，并可与运营商合作，，，，，将多台 AI CPE 构建为散布式边缘算力集群，，，，，索求算力租赁的贸易模式。。。。。。云端算力层面，，，，，公司前瞻性深度布局 ASIC 服务器研发投入，，，，，致力于成为“端-边-云”一体化部署能力的全域算力服务商，，，，，助推物理 AI 从技术概想加快走向产业落地。。。。。。

无论是 AI-RAN 基站，，，，，还是云端算力服务，，，，，模组与边缘终端都是算力触达“最后一公里”的关键载体，，，，，而加快智能无处不在的“端-边-云”一体的协同布局，，，，，正是抖du圈智能持续投入的方向。。。。。。6G 的商用还罕见年，，，，，但算力从云端走向边缘的过程已经起头。。。。。。当每一台终端都能就近挪用智能，，，，，端侧 AI 的下一个十年，，，，，将由“算力网络”沉新界说。。。。。。