伯恩斯坦研究公司（Bernstein Research）的皮埃尔·费拉格（Pierre Ferragu）解释称，这些束缚表明使用人工智能的服务越来越多地分裂成两个部分，就像客户端和服务器程序一样。例如，无人驾驶汽车的算法首先要在云端数百万英里的驾驶数据中进行训练，才能部署在汽车里性能强大的电脑里，通过分析实时数据来驾驶汽车。同样，许多监控摄像机现已配备云端训练的面部识别软件。苹果最新款的的iPhone也是如此。 去年11月，谷歌宣布对其人工智能系统TensorFlow进行升级——这个系统能允许开发人员将算法部署到移动设备上。

 

　　不过，Swim首席技术官Simon Crosby认为，在许多情况下，算法的训练必须在本地进行，人工智能程序才能具有商业价值。例如，在硅谷Palo Alto的十字路口，交通信号灯每天产生4TB的数据并发送给云计算提供商进行处理，每月将花费数千美元。Swim新研发的系统，在数据产生时就对其进行分析，完成同样的任务只需几百美元。

 

　　虽然人们普遍认为物联网是大势所趋，对于其将如何改变科技行业则各有己见。引用硅谷风险投资公司Andreessen Horowitz的Peter Levine在其播客中使用的一个耸动标题，没有人期待“云计算的终结”。他自己预测，集中式云计算，特别是亚马逊，谷歌和微软的云计算将继续增长。

 

　　不过，各地正涌现出许多小型的本地型数据中心。EdgeConneX和vXchnge等企业建立了城市数据中心网络。创业企业Vapor IO开发了一种便携数据中心，外型像一个圆形冰箱，能迅速部署在地下室。爱立信和诺基亚等电信设备制造商以及一些网络运营商都在研究“移动边缘计算”，这相当于把计算机放在无线基站旁或中央交换局内。也有人推测，亚马逊在2017年以近140亿美元收购连锁商店Whole Foods的原因之一就是为当地数据中心积累资料。

 

　　计算机制造商将这一转变视为收复失地的机会。戴尔/EMC和惠普（HP）都希望将更多的设备卖给热衷于在本地收集数据的企业。不过，咨询机构Wikibon的乔治·吉尔伯特（George Gilbert）表示，这些IT企业继续向前边缘领域进发的能力有限。这些企业懂得如何向IT部门销售商品硬件，但大多数物联网设备将更加定制化，需要特殊的软件，并销售给管理机器的人员。销售各种互联网设备的思科（Cisco）似乎处于优势地位。

 

　　大型云计算提供商也试图占领周边市场。今年5月，微软的宣传语由“移动优先，云优先”改为“智能云和智能端”，推出用AI算法将软件容器分派到任何设备的服务。AWS的产品组合现在也包含一项名为Greengrass的服务，用于将物联网设备的群集变成微型云。IBM在2015年以20亿美元的价格收购天气预报公司的时，希望得到不仅是天气数据，还有成千上万的边缘计算“存在点”。

 

　　无论谁占上风，计算能力将愈加移动化，即使在最小的设备中也能发现这一趋势。可以根据程序选择最佳位置进行数据处理。数据专家开始使用另一个术语：“雾计算”。 但是，这个比喻略显模糊。更好、更诗意的一个词是“空气计算”：它无处不在，给物以生命。