从协议栈角度，边缘计算（Edge Computing）也可近似理解为一种云（Cloud Computing），只是物理位置距离终端用户很近，而且单位 Size 比较小。

但，两者其实有本质不同，云通常是集中化的，不同区域用户共享物理资源，通过时间空间复用等手段；固定的物理计算资源可以满足相当大的客户需求总和。

云计算通过统计复用，最大化实现资源利用率，进而实现对终端客户的 “低价格+高品质”。

对比云计算，边缘计算在 “统计复用” 和 “共享” 方面要弱很多，具体弱多少却决于距离终端用户的远近。这个问题也是 5G UPF 到底应该下沉到哪个位置才合理？—— 此类问题业界讨论几年也没有得出结论。

附图来自 A. D. Little 咨询公司，他们认为边缘计算的很多应用场景（Use Case）渗透率会远低于传统电信业务（人人都会上网，人人都会打电话）。

渗透率 Penetration：如果低于某个值，意味着统计复用性很差，就容易陷入矛盾状态：

(1) 复用度低，则成本价格贵；

(2) 为了把价格降下来，得提升复用度，只有上升边缘部署的位置，远离终端用户，Latency 也就增大了；

(3) 如果终端还存在移动跨地域漫游情况，边缘节点之间的数据同步的网络连接需求也会成为一个成本项目（可留意公有云公司不同可用区之间的数据传输价格）。

(4) 所以说，5G + Edge Computing 看似黄金组合，我们不能只看到其 5G 的 Wireless 部分，还要注意 Mobility 部分，这才是重点，也是难点；尤其是从成本角度。

也许，有前途的边缘业务（大公司孵化 / 创业公司）应包括：

(1) 找对合适的垂直应用场景，为了时延，客户接受单价稍贵一些；

(2) 对客户场景和本地通信网络结构有深度理解（Know-how）的团队，他们比对手更准确的理解边缘的位置，可以在”时延 + 复用程度 + 网络传输成本“ 综合成本上取得优势；

(3) 某些技术工具公司，在统计复用度和网络传输节省上有 ”绝技“。

另，关于第 (2) 通信网络的问题：看似一样的通信架构原理，中美的网络结构就有很大的不同，看看两国运营商对 IDC 的态度就知道了。