在劳动力持续收缩的背景下，分布式AI（Distributed AI）正被视为缓解工业现场用工短缺、释放产业价值的重要方向。随着老龄化加速，可用劳动力减少，能够在现场自主感知、判断并执行任务的机器人和智能设备，被认为有望填补部分岗位空缺。

所谓分布式AI，是指打通云、边缘、端侧与本地部署等不同算力环境，并根据时延、隐私、安全、能效和成本等因素，将AI任务放在最合适的位置处理，而不是集中依赖单一的数据中心。

全球技术政策咨询机构Access Partnership于30日发布报告称，到2035年，自主化工业运营领域有望创造每年超过230亿美元的经济价值。报告预计，到2050年，韩国约40%的人口将步入老龄群体。报告认为，人口结构变化带来的结构性劳动力短缺，已成为韩国面临的重要挑战之一。以半导体行业为例，到2031年，其所需劳动力缺口预计将达到约18%。

报告指出，在招工日益困难的情况下，要让设备真正承担更多现场工作，就必须具备无需等待人工指令、能够在一线直接作出判断的能力。随着AI从数据中心进一步走向机器人、汽车和制造设备等Physical AI场景，系统对实时判断和现场执行的要求也随之提高。

尤其是在工业机器人以及与安全直接相关的设备上，实时决策和快速响应至关重要。如果每一次判断都依赖中央数据中心返回结果，时延和稳定性上的局限将更加明显。与此同时，生产数据在外部服务器之间流转，也会带来额外的网络安全风险。

Access Partnership认为，上述问题可通过分布式AI来缓解。具体而言，就是将云、边缘、端侧和本地部署连接起来，并依据时延、隐私保护、能效和成本等因素，对不同任务进行合理分配：大规模计算交由云端处理，需要即时判断的任务则放在更靠近现场的边缘侧或设备本地完成。

报告称，这类能够在现场独立决策、用于填补用工缺口的设备，主要集中在工业领域，包括工业与建筑机器人、面向高危作业的人形机器人、自主巡检机器人以及预测性维护系统等。整体导入路径是，优先由机器接手高风险或长期招工困难的工序。报告认为，将分布式AI应用于上述设备，不仅有助于缓解人力不足，还可减少设备停机时间，降低作业现场的安全事故风险。相关经济价值的测算，主要基于企业导入AI后带来的新增收入和成本节约。

护理领域同样面临明显的人手不足。Access Partnership将分布式AI视为应对老龄化压力的重要手段之一。报告指出，在移动辅助、跌倒监测、安全看护和对话式陪伴机器人等场景中引入分布式AI，有助于提升老年人独立生活能力，同时缓解护理人力短缺和成本压力。报告还强调，在这一过程中，健康状态或生物信息无需持续上传至外部服务器，也是重要考量因素。按预测，到2035年，陪伴与辅助机器人领域有望创造每年超过59亿美元的经济价值。

报告还指出，用于缓解现场用工缺口的分布式AI，也将进入韩国企业面向海外市场销售的终端设备。韩国贸易依存度约相当于GDP的91%，出口竞争力的变化对整体经济影响显著。报告称，若在智能手机、智能家电、家用与服务机器人以及扩展现实（XR）设备中进一步提升端侧和分布式AI能力，将有望增强产品附加值和全球市场份额，并带动新产品类别形成。该领域到2035年的年经济价值预计将超过210亿美元。

报告提到，Samsung Electronics、LG Electronics、Hyundai Motor等整机企业，以及代工、存储和端侧神经网络处理器（NPU）能力，被视为韩国推进相关产业的重要基础。不过，现有架构能否承接这些设备不断增长的算力需求，仍是另一项现实问题。

报告认为，若继续沿用以云为中心的AI运行架构，将难以支撑上述价值释放。按照报告测算，如果当前数据中心投资趋势延续，到2030年，AI推理所需处理能力可能出现约86%的缺口。综合工业现场、护理以及出口终端设备三大方向，分布式AI到2035年的年经济价值预计将超过500亿美元。

在政策层面，报告建议，在加大投资的同时，推进与主要国家的标准协同；通过供应链和供应商多元化，降低对特定厂商的依赖；并建立分行业的安全与性能标准体系。